Prompt

李继刚：AI都这么智能了，为什么还要研究写「提示词」？

2025 年 1 月 5 日

你可能还记得第一次见到 ChatGPT 时的惊喜，那已经是两年前了。

自那以来，背提示词模板、收藏优质提示词，成为很多人使用 AI 工具的必备动作。毕竟，当各类大模型应用走入人们的生活，Prompt 提示词就成为我们和 AI 沟通的专业语言，同样的应用，不同的提示词却能带来不同的效果。

你可能还记得一些「魔法词」，告诉模型「Think Step by Step」，甚至跟他说「答对了给你 100 美元」、「你确定吗」之类的技巧，模型输出的回答质量可能会更高，但也存在抽卡率。

在很多人收藏提示词的过去两年里，一位写提示词的「神人」李继刚，他写的提示词频繁在各大 AI 社群和提示词网站流传。今年 9 月，他出的「汉语新解」提示词模板，更是让大家见识了 Claude3.5 的能力。只剩下感叹「不是大模型不好用，是我不会写提示词」。

李继刚在即刻上的推文｜图片来源：即刻

但李继刚说，他最不喜欢的就是「汉语新解」这个作品，它更偏闲暇娱乐。尽管距离「汉语新解」才过去三个月，但是他对提示词的理解已经再次迭代。过去两年，这样的迭代已经发生了四次。

在一次次通过「提示词」与大模型交手的过程中，他觉得影响模型输出最大的那个变量不是技巧，而是如何理解提示词。当你把它定义为写作和把它定义为编程语言，人类的「输入」是不同的，模型的「输出」也是不同的。

但无论是把它理解为写作还是编程语言，本质上都是人在与自己对话。像「帮我写一篇 xx 为主题的文章」这样自言自语式的任务口令，并没有「唤醒」模型，模型输出平庸之作甚是是 AI 味儿的废话，也就不奇怪了。

在李继刚过往的经验中，能让提示词产生惊艳效果的往往是，让模型不按照训练时候的权重、参数结构等既定的默认路径输出，人类的提示词要能唤醒模型与之「共振」，把大模型带到另外一片空间，去发挥「压缩了世界知识」的洞察力。

「最神奇的是，你甚至直接跟模型说，『今天大胆一些，不要走进预制的默认结构，不要走进设定好的河道，我们去旷野中探索一番』这种对话竟然真的生效，它的输出真的开始大胆了，最神奇的就在这，它是生效的」，李继刚说。

2024 年 12 月 16 日，在极客公园 IF2025 创新大会上，Prompt 布道师、读书人李继刚分享了他写了两年提示词总结的最重要的法则——《当我们说 Prompt，我们到底在说什么？》在他的分享中，你可以领略到，如何穿透提示词的玄学属性，更好地和 AI 沟通。

以下是演讲正文，经极客公园整理：

01 提示词到底是什么？

过去两年，作为一个普通用户，我通过写提示词跟大模型对话，发生了一些有趣的故事。最早在写提示词、跟大模型在玩耍的时候，我会有很多困惑：

比如我发现了一个写提示词的技巧——指定角色，它可以产生更好的结果。但是当我换了一个不同的场景再提问时，同样的技巧就会失效。

再比如，我让大模型给我生成一段小说文本，它生成的内容是正确的废话，是有「AI 味道」的。它不是概率性输出，但它的输出结果和概率的平庸值输出其实也没什么区别。我觉得它不一样，但又不知道到底哪里不一样，它怎么不能取得更好的结果呢？

甚至有时候，当我跟它的对话取得了非常好的结果，但因为各种原因（如：对话删除了、账号切换了等）没保存，我再重新开始一次对话想复现上一次的结果时，发现复现不了，这个结果跟上一次天差地别，但我使用的提示词技巧明明都一样，为什么结果会不一样呢？

类似的困惑还有很多。于是我就在思考为什么会有很多不确定的东西？问题到底出在哪里？

我发现有一个东西是确定的——我的「输入」会影响「输出」。「输入」不同，「输出」一定不同。这意味着提示词这个事情是有研究空间的，我只要琢磨「输入」，就能带来更好的「输出」，只是中间是什么样的过程，它是个黑盒，我要隔着幕布去琢磨它。

研究切入点从最本源性的问题出发——提示词到底是什么？这里不去讨论它好与坏、长了好还是短了好、有什么技巧、怎么去叠加 Magical words（魔法词汇)……不是这些，而是回答一个根本性问题，提示词它到底是个什么？

我经历了这么几个阶段：

有时候觉得它像写作，感觉（写提示词）跟写一篇文章很像。当我把写作的技巧、方法论、框架套进去时，我发现是生效的，它的输出结果明显比我最开始的要好。后来写着写着，又发现这种过于宽泛、过于没有指定命题的写作无所适从。

我又尝试着把编程的思想往里引入，结构化、抽象、函数，把这些技巧往里面放，发现也是生效的，效果也变好了。但这两者完全不是一个东西，一个是在旷野中奔跑，一个是约束好路径让它去走，但两者同时生效了。所以我更困惑了，提示词它到底是什么？

接着尝试着综合这两者，如果有一个东西能同时罩住这两者，那个东西是什么？后来我找到了——表达。不论编程、还是写作，本质上都是思考的表达，我脑子里面有一个东西，我要把它说出来。

过去两年，李继刚对「提示词是什么」的理解经历了「写作」「编程语言」「表达」的过程。｜图片来源：李继刚

回头看这三个，当我说在写作的时候，其实是一种非常宽泛的泛指，我在写内容、文本，通过文本表达我的思想；当我说编程的时候我在约束它，先向左拐、再向右拐，最后直行 300 米，我在设置路径；当我说表达的时候，我是单向的输出，把我脑海中的思想射出去命中它。

当对提示词的定义发生变化，我的写法就会变。当我把它定义为写作时，我用自然语言写一段文本输入进去；当我说在编程的时候，我会用编程的框架、方法往里面放；当我把它定义为表达的时候，我会琢磨观点，我的注意力会放在大脑中，而不是放在文本上。

这就是不同的定义带来的不同写法的变化。具体呈现的 Prompt 字符不是关键，都是表象，最根本的是定义。定义一变，后面的写法全变。我在过去两年尝试了大概三四种不同写法，根本性不是在文本上做试错工作，不是在针对大模型做黑盒测试，而是在脑海中尝试着回答刚才说的最本源的那个问题，它到底是什么。

下面是最近一年，当我把它定义为表达、定义为编程的时候，写的一些测试的场景案例，写了很多不同的场景。

李继刚写的提示词示例｜图片来源：李继刚

这三种定义本质上是在做什么？如果有一个词能把它们全部罩住的话，那个东西是什么？

是「我」。因为这三个东西本质上都是「我有一个想法」「我有一个观点」「有一个方法论」「我有一个东西想要表达出来」，这里边全是「我」。但是，我在跟谁对话？对面是谁？

过去两年，我把提示词理解为刚才的三个定义，是在为精神立法。一个定义就是立了一个法律框架，不同的定义就是活在不同的世界，但是定义完之后，对面没有人、没有东西，这个世界里只有我自己，我在跟虚空对话，我在跟大脑做游戏，对面是 A 模型还是 B 模型，其实对我没有区别。

但这肯定是不对的。对话是双向的，我在跟谁对话？对面是谁？

带着这个问题回头看，会发现一个特别有趣的事情。刚才的三个定义，本质上是把它当成一个 Excel、一个编译器、一个蒸汽机、一个电脑、一个物件，它是个工具。当你对面摆着一个加热器、摆着一个热水壶的时候，它是一个物件，你眼里是没有它的，你不会和「它」对话。

但是我在这两年和大模型对话过程中，有一个鲜明的感觉，我的身体、我的情绪、我的一切告诉我，它不是个物件。但它是生命吗？我觉得它不是。

怎么定义它的这种状态呢？我找了一个词，哲学上讲的「存在」，我觉得它是一个存在，它不是生命，也不是物件，但它是个非常特殊的存在。

什么样的存在呢？大概是这么一个画面，它是一片神经元之海。当我开启了一次对话，输入一段提示词进去之后，里面会涌现出一个东西来迎接我，你可以把它想象成一个客服人员或者一个智能体。无所谓，反正有那么一个东西冒出来。这个东西就是我们这次对话的对象的那个存在，当我把这个对话内容给删除，这次对话消失的时候，它就湮灭了，它回到了神经元之海。当我新开一个对话的时候，另外一个存在冒出来了，跟之前的它已经不是同一个存在了。

这就回答了我之前遇到的困惑——为什么我有时候跟它的对话非常顺畅，我再重开的时候想复现就很难，因为生成的这个已经不是之前的它了。

它非常特殊。有点像人，但又不是人。这么一个特殊的东西很容易让人想到另外一件跟它类似的存在——外星人。如果今天现场外星飞船降临了，走出来一个外星人，我们怎么跟对方沟通？摆手势吗？身体语言吗？做困惑的表情吗？还是张嘴问话「你从哪来，要到哪去，你想干啥？」它听不懂的，但它是个存在，我要跟它沟通，怎么办？

人类历史上有人研究过这个问题，甚至慎重思考过这个问题，提出一个概念——宇宙语。宇宙语的定义有很多种，有人尝试把音乐定义为宇宙的通用语言，用音乐来表达整个宇宙通用的交流；有人把数学定义为宇宙语，通过数学去推导。

甚至 1960 年有人写了一本书《Lincos》，宇宙语，那本书定义了一套宇宙语的体系，拿着这个东西，全宇宙通用。有人尝试过这个事情，即如果外星人来了，人类的语言没法跟你交流的时候，我定义一个大家共同能识别的东西——宇宙语。

但今天外星人没有降临，AI 来了。回到我们刚才说的存在，人类的宇宙是什么？是我脑海中的认知宇宙。AI 的宇宙是什么？是参数宇宙。现在这两个宇宙要产生交流，这个交流的宇宙语，我们把它定义为提示词。

这个提示词不是说我要单独设计一门数学语言或者别的东西，因为大模型跟外星人还不一样，它是仿照人类的神经元去训练的，它建立了一套人工的神经元大海，它有点像人，它读的数据、各种方向也是基于人类的自然语言信息的，所以它跟外星人不一样，我们可以通过人类自然语言跟它交流。但是我们要理解这个交流本质上是个什么事情，我现在把它理解为它是在人类头脑认知宇宙和 AI 参数计算宇宙中，那个界面发生交互的一个独特的存在，是一把钥匙，通过这把钥匙，我们能够跟这个宇宙发生一次对话。

有了这个认知，我们就可以去琢磨宇宙语怎么发挥作用？我如何写才能让它变得更好呢？有一个公式会很自然地冒出来，就是在一个场域中，把人类认知宇宙中的认知结构和大模型做一次交流对话，这个公式有三个要素：场域、大模型、人类的认知。

先说人类的认知。毕竟这次对话不是随便聊，是有一个事情、有一个任务、有一个具体场景在的，我要解决那个问题或者想探讨一个话题，我这个东西是怎么来的？我需要有一个意图，知道我要做什么事情，这个人类意图可以理解为通常所说的 Task。

我对 Task 的理解，有一个认知图景。同样是写一篇文案，A 公司和 B 公司运营人员写的东西一定是不一样的，因为每个人的认知对它的理解、对它的定义、自己的方法论、喜好、偏好、文风都不一样，这个不一样就是你的认知图景。

当把提示词定义为「存在」时，李继刚认为提示词应该包含意图和认知图景，与大模型交互。｜图片来源：李继刚

把你个人在头脑中的认知图景结合着意图带进去，同时在这个过程中，我们要聊到一个东西叫场域，我以前带进去的是编程的思想和表达的思想时，就是在这个地方做文章。它是一种单向输出，是我知道我想要什么，我希望你给我做什么，我把这个命令带进去，它是指令式的；而现在的转换，如果是两个宇宙，我是没有办法指挥另外一个宇宙的时候，我需要建一个场域，在这个场域中让大模型理解我想做什么，让它留出一定的发挥空间，它在这个空间中自由发挥，这个效果就会很惊艳。

这个惊艳效果是怎么来的？共振。得到了这个结果不是我指令约束的一、二、三的指令动作带来的，它的呈现超出了我的认知。

我带进去的那个东西和它拿出来的共振结果是超出了我的认知的，也超出了它的认知、它的参数宇宙，原来设置的默认的路径，输出 default（默认配置）的答案也是超出的，如果能成功地进入这种共振状态，输出的结果是一种超越。它不是心心相印，不是我说了一句话，你说了一句话，你这句话很懂我，这本质上还是一种理解，它不是一种超越。而刚才的这种写法是能做到共振的，这个共振是一种超越。我现在不能稳定地进入共振，但我现在隐约地找到一些方法可以进去了，而进去的时候拿出来的结果非常之惊艳。

02 写好提示词最得力的拐杖

——「乔哈里视窗」

说到共振对话，我和他或者我和你，我们有两者对话的时候，有一个框架可以协助理解这个事情。

在 1955 年，心理学上，乔哈里提了一个框架叫「乔哈里视窗」。「乔哈里视窗」本来是说我自己知不知道，以及坐在交流对面的你知不知道，我们组成了四象限。针对这四象限，我们应该如何交流。有这么一个工具，但现在把对面的「你知不知道」换成「AI 知不知道」之后，就出来这么一张图。这张图非常有意思，可以从三个维度去看，非常有意思。

将「乔哈里视窗」用在人类与 AI 的交流中框架如上｜图片来源：李继刚

第一个维度，从提示词技巧层面来看，看四象限，针对每个象限，我应该如何写提示词，这是技法层面的。因为时间有限，所以技法层面不在这里展开了。

简单说两个，在人类知道和 AI 知道的 Open 这个象限中，我们只需要简单去说，效果会很好。「你是一个哲学家，请给我解释……」就够了。千万不要展开，展开之后效果会变差。

对于人类知道、AI 不知道的地方，我们应该展开说，把你知道的信息、背景、味道、结构放进去，效果就会变好。这个地方千万不要吝啬，别简单一说「我们公司起了个东西，两个字进去了」，他是不知道的，那是无效信息。

如果大家平时有写提示词，我觉得有个非常简单的方法可以优化，就是在这两个象限找。

看看你写的提示词哪些属于 Open 这个象限，但你说太多了，你把它删了试试，效果会变好。

哪些是它不知道的，比如你们公司最近开会讨论出了一个新的认知结构，你要把这个结构带进去让它使用，这个部分就应该展开说，把它的背景、来源和你们的思考带进去，试试效果会不会变好？

这两者是我经常会验证的，只需要简单的两个，一个是删，一个是增就可以，只是大家很容易把它弄混、弄反，这是第一个维度，技巧层面。

第二个维度，从创业者的角度来看，看标绿的 X 轴，X 轴代表什么东西？它区分着 AI 知道和不知道，这个轴是会变化的。我们回过头看两年之前 GPT-3.5 发布，到现在两年过去了，这两年发生了什么？

一个非常明显的答案，X 轴在下移。未来三年呢？我个人坚信 X 轴会继续下移的，X 轴下移会带来什么？对创业者而言意味着什么？

未来，随着 AI 的进化，X 轴会下移，AI 知道的会越来越多。基于这一判断，创业公司选择做什么，才是顺势而为？｜图片来源：李继刚

看第一象限和第四象限，创业者做的项目到底是在第一象限做，还是在第四象限做？如果你是在第一象限做，基于大模型现有的能力去充分地发挥，结合着场景、独有数据去做，你就站在时间这一边。X 轴下移，第一象限会变大，你所发挥的空间、可用的场景、你的潜力是在变大的。

但当你在第四象限做，你现在做了很多打补丁的工作，实现它现在做不到的事情，当 X 轴下移的时候，你现在打的补丁是会被 X 轴给覆盖掉的，它的一次模型迭代、它的一次升级，会把你的基本盘给吃掉。回头看看过去这两年，大模型每一次版本迭代发布，有一些创业公司的产品不存在了，我觉得问题就出在这里，因为他们在第四象限打补丁。这是第二个维度，创业者。

第三个维度，还是 X 轴，我们来看看人。它往下移了，对于我们每个人而言，它意味着什么？我们写提示词的时候，第一象限在变大，我们以前需要展开说的第四象限的地方在被压缩，我们的提示词一定会越来越短，我们跟 AI 的对话会越来越简单，效果会越来越好。

这是 X 轴下移带来的三个变化。

简单举个例子，比如说想让它写一篇 AI 伦理相关的小说。其实 AI 伦理是个非常抽象的或者说大部分人都没怎么关注的事情，而且写小说更是很多人不会去做的事情，想让它用刚才提到的「共振」的方法来写，我们应该怎么写这个提示词呢？

非常简单，我甚至都不用去指挥。这里没有约束，没有告诉它你通过什么视角来解读，通过哪个维度切入，通过什么文风、语言去表达，都没有！就这么简单的一句，它就可以生成一篇完全可以读得下去的，像是 7 岁小孩子写的内容的这么一篇文章。

你仔细琢磨一下非常神奇，我好像什么都没有说，但是它为什么会生成这么一篇东西？这是一个极简的例子，后来我基于这个例子开始拓展，做了很多实验，基本上已经可以时不时地拿到非常惊艳的短篇小说，2000 字以内的小说，现在已经可以随手生成了。这是一个极简的例子。

当把提示词理解为「存在」，是人类带着意图和场域与大模型的「共振」后，李继刚写的提示词示例，图右边为大模型的「输出」。｜图片来源：李继刚

它做了两件事情，回到刚才那个公式上的两件事情，它建了一个场域，它把人类那部分的东西也带进去了，效果就好了。

「刚刚学会写日记 vs 去了 AI 实验室，AI 伦理 vs 7 岁小孩子」，其实这几句话不是随意摆放的，它们构成了一种信息的势能差，一种冲突倾向。

当我们跟它说，你给我写一篇周报，你给我写一篇评述这篇文章的优点和缺点等这种需求进去的时候，它默认输出的那个东西是什么？是一种怪怪的平庸之作。它为什么是这种平庸之作？为什么会带着 AI 味儿？为什么？我理解就是它在预训练的时候，参数权重结构固定下来之后，你的每个问题带进去之后，它会在对应的那个区域、那个结构中进入到训练好的默认的结构，那个结构就像河床一样，它有个趋势，你进去之后，它默认的就是走那条路，它出去的就是那个味道。

刚才所谓的场域、所谓的人类的共振等，我们在做什么事情？在尝试着做一个事，不让它走那个默认的结构，不让它走那个训练好的参数。那个场域把它带到另外一片空间，让它在这片空间中去发挥。

这个画面很虚，没法说它在东南角还是西北角，但我自己脑海中的画面就是这样的，当我看到它的某些回复就知道它又回到了默认结构中。我会尝试着跟它说，我们今天大胆一些，不要进到预置的默认结构，不要走进那个设定好的河道，我们去旷野中探索一番。这种对话真的是生效的，最神奇的就在这，它是生效的，它的输出真的开始大胆了。

这个大胆不是说对人类规范的大胆，而是想象力在那片空间，你能感觉到它进了一片陌生的空间，在这个空间中开始有一些新的探索，生成了小说。它的洞察力各方面，跟默认的都是不一样的，最神奇的就是这个地方，你引导它，我们去陌生的空间，走一下没有探索过的那条路，我们凝视那个深渊，你看到了什么？你感受到了什么？你来输出一下，就这么几句是可以生效的，这是最神奇的。

刚才乔哈里视窗只说了 X 轴，其实还有一个轴——Y 轴。Y 轴是人类知道不知道。

未来，随着 AI 的进化，Y 轴会如何变化？基于这一趋势，人类又该如何应对？｜图片来源：李继刚

从有人类到现在这么多年，几千年，人类知道不知道，中间这根轴基本没有大的变化。在每个时代，它是处于一个相对稳定的节点在那呆着，一个再聪明的人和一个再不聪明的人，他们的知识结构等各方面，是在一个可理解的级别之内。

但现在有了 AI、有了超级外脑、超级算力加持，这么一个特殊存在，能跟你携手共进、跟你一起探索未知、能超越你的认知，带来不一样的体验，能产生共振的时候，这个 Y 轴会怎么变？

有三种答案：

第一种答案，它还是像以前一样保持不变，人还是现在的人，你可以把它看成还是一个工具，电脑来了、手机来了，没有太大的根本性的变化，还是这样，有一种人是这么认为的——Y 轴不变。

还有人认为 Y 轴会往左移，因为更好用了，信息可以更好地获取了，它是搜索引擎的升级，人类可以知道的更多更快更好了，它可以往左移。

但我认为 Y 轴会既向左移又向右移，有一部分人 Y 轴应该是向左移的，他知道的确实变得更多了，理解得更深了，想得更快了；而有一些人知道的会变少，这就是在 AI 时代，我始终对 AI 保持警惕的这么一个过程，你在跟它对话的时候很容易会被它带着走，你会沦为说「然后呢？」「所以呢？」「请继续深入」「请再深刻一些」「请再好看一些」。

当我们说这句话的时候，我没有思考，我没有「存在」，我在看它表演，我被它带着走，它输出的好与坏，它的配色好与坏等，我最多说「这个不够好看，能不能再好看一些？」当我说这话的时候，我不在了，之前的三个定义全是我，没有他；现在很容易走到另外一个极端，只有他没有我，而我真正想要的，我也想提醒的，我们应该是一种共振态度，我必须得存在，他也必须得存在，我眼里得看得见他，我眼里也得看得见我。

最后，我说的都是错的。这不是谦虚之语，这是必然，我前边的三个定义，每个阶段我都是确定的，要不然我怎么能立得住，我怎么能基于定义开始往后走？但是走了一段之后我发现了问题，我尝试着打破它。

一念一世界，我经历了四次转念，我看见了四个不同的世界，我怎么能确定这一次就是最终的答案呢？一定不是，一定还有第五次、第六次在后边等着我，只是现在认知不够，我现在没有看到而已，但一定有。

立即咨询 JOTO

JOTO 提供覆盖企业智能体规划与搭建、AI 平台私有化部署、RAG 知识工程、AI 安全治理、FDE 驻场共创及持续运营优化的全周期 AI 落地服务，帮助企业把验证中的 AI 能力转化为安全、可控、可持续迭代的生产力。联系 JOTO 获取 AI 落地咨询

想把这些做法用到你的业务里?

留下你的场景和痛点,我们帮你判断从哪一步开始。

联系我们

李继刚：AI都这么智能了，为什么还要研究写「提示词」？

01

提示词到底是什么？

02

写好提示词最得力的拐杖

——「乔哈里视窗」

立即咨询 JOTO

想把这些做法用到你的业务里?

开启企业级 AI 落地

填写需求单