LLM时代，你可以用自然语言让AI帮你干活，而Prompts是和机器沟通的新技能。尽管和 AI对话很像人与人的交流，但我们仍需要转变成AI的思维方式，才能更好地实现prompting。
明确目标：写好 Prompts 的基石
写 Prompts 的第一步，也是最为关键的一步，就是要明确自己 “想要的结果”。这看似简单，实则需要我们深入思考。
从人类视角来看，好的 Prompts 就是能清晰传达自身目标的表述。比如，当我们想要写一篇产品推广文案时，不能简单地告诉 AI “写一篇推广文案”，这样模糊的指令，AI 很难把握文案的重点和风格。我们要思考推广的产品有哪些独特卖点、目标受众是谁、希望达到什么样的推广效果，然后将这些信息融入 Prompts 中。
从 AI 的角度而言，它们虽然能够基于海量数据生成内容，但缺乏人类的主观认知和情境理解能力。所以，只有当我们提供足够的背景信息、明确期望的结果，甚至给予具体指引时，AI 才能生成更符合我们心意的内容。
比如，在让 AI 为一款智能手表撰写推广文案时，告知它这款手表具备健康监测功能，目标受众是追求健康生活的年轻人，期望文案突出科技感和健康管理优势，这样 AI 就能有针对性地创作。
丰富信息：为 AI 理解添砖加瓦
项目背景与角色信息的重要性
在与 AI 沟通时，提供项目背景和职业角色信息能让 AI 更好地理解任务。以市场部运营人员向公司高层汇报项目进展为例，“我负责市场部的运营，这次要第一次向公司高层汇报项目进展”，这样的信息补充，使 AI 明白这是企业内部上下级之间的汇报场景，涉及特定的项目需求。它能根据这些信息，选择更专业、更符合汇报场景的表述方式，避免出现不恰当的用词或结构。
如果是一名教师让 AI 帮忙设计教学课件，教师可以告知 AI 自己所教授的学科、学生的年龄层次和学习水平等背景信息。AI 就能根据这些，设计出更适合该年龄段学生理解的课件内容，选择合适的案例和教学方法。
多维度信息辅助精准创作
除了项目背景和职业角色，其他相关信息也能提升 AI 的创作质量。比如，在创作一篇旅游攻略时，告诉 AI 旅游的季节、预算、旅行天数以及个人兴趣爱好等。
若喜欢历史文化，AI 会在攻略中重点推荐历史古迹和文化景点；若预算有限，AI 会推荐性价比高的住宿和餐饮。这些多维度信息，帮助 AI 精准定位需求，创作出更贴合实际的内容。
规范输出：让 AI 创作有的放矢
明确内容类型与结构
在 Prompt 中指定内容类型和结构，能让 AI 的输出更符合预期。比如，在准备市场部项目汇报时，明确要求 “汇报结构为：1. 市场数据概述 (简洁图表或总结)；2. 项目成果概览 (2 - 3 个重点)；3. 下季度计划”，这样 AI 就能按照规定的结构组织内容，突出关键数据和亮点，避免内容混乱。
在撰写学术论文时，要求 AI 按照 “摘要 - 引言 - 研究方法 - 结果与讨论 - 结论” 的结构创作，能让论文更具逻辑性和规范性。同时，规定内容类型，如是撰写研究报告还是综述文章，能让 AI 选择合适的写作风格和语气。
控制输出长度
合理控制输出长度也很重要。不同的场景对内容长度有不同要求，在汇报工作时，每部分内容可能需要简洁明了，控制在一定字数内；而在创作小说时，对字数的要求则相对灵活。
例如，“请帮我设计一个简洁的汇报结构，重点突出关键数据和亮点，且每部分不超过 100 字”，通过这样的要求，AI 能在满足信息传达的基础上，保证内容简洁，避免冗长繁杂。
示例引导：助力 AI 快速理解
案例示例的启发作用
提供案例是让 AI 快速理解需求的有效方式。以报告内容中的 “市场数据概述” 部分为例，给出 “在过去三个月内，我们的市场份额增加了 12%，月度用户增长稳定在 8% 左右。销售额同比增长显著，主要受到新品发布和市场推广的推动” 这样的示例，AI 能从中学习到如何总结市场表现、突出关键指标和趋势。在创作其他类型的报告时，也可以通过提供类似的案例，让 AI 掌握相应的写作风格和重点。
在让 AI 创作诗歌时，提供一些优秀诗歌的案例，AI 能从中汲取灵感，学习诗歌的韵律、意象运用等技巧，创作出更具诗意的作品。
框架与思维导图的指引价值
除了案例，任务框架和思维导图也能帮助 AI 更好地理解内容结构和重点。比如，在策划一场活动时，给出活动策划的框架：“1. 活动主题；2. 活动目的；3. 活动时间与地点；4. 活动流程；5. 宣传推广方案；6. 预算安排”，AI 能根据这个框架，填充具体内容，确保活动策划的完整性和逻辑性。
思维导图则能以更直观的方式呈现内容的层次和关系。在创作一篇复杂的文章时，使用思维导图展示文章的大纲和各部分之间的关联，AI 能更清晰地把握文章的整体结构，创作出条理清晰的内容。
思维链（CoT）：提升 AI 回答逻辑性
思维链（CoT，Chain of Thought）是一种提升 AI 回答逻辑性的有效方法。在提问时，通过特别要求 AI 详细说明推理过程，促使其采用逐步推理的方式生成回答。
比如，在分析北美和亚洲市场的销售策略时，普通的 Prompt 可能只是 “分析北美和亚洲市场的销售策略”，而加入 CoT 的 Prompt 为 “请分析北美和亚洲市场的差异。请一步步说明两地的市场表现、驱动因素和差异点，并解释这些差异如何影响未来的销售策略”。
这样，AI 不再只是简单地给出结论，而是通过一步步的推理，让回答更加清晰、有逻辑。在解决数学问题、分析复杂事件等场景中，CoT 都能发挥重要作用，帮助我们获得更具深度和可靠性的答案。
写好 Prompts 是与 AI 高效沟通的关键。通过明确目标、丰富信息、规范输出、示例引导以及运用思维链等技巧，我们能让 AI 更好地理解我们的需求，生成更优质、更符合期望的内容。
随着 AI 技术的不断发展，掌握这些技巧将使我们在人工智能时代更加得心应手，充分利用 AI 的优势提升工作和生活效率。
