AI研习社报道
编辑：编辑部
导读：YC重磅揭秘，顶级AI公司是如何“驯服”LLM的？6页+提示词、XML、元提示只是冰山一角！
最近，YCombinator 邀请了多家公司的代表人物，探讨了如何通过精细化的提示编写来提升人工智能助手的性能。披露了顶级AI初创公司是如何“驯服”大语言模型（LLM）。事实上，他们的提示词（Prompt）动不动就是6页以上，还用上XML标签、元提示（Meta-Prompting）这些高级操作（见下面的仓库）。很多人看到这个可能会觉得，“不就是写个提示词吗？至于这么复杂？”但我要告诉你：如果你还抱着这种想法，你可能已经落后了。
AI公式提示词集合：https://shorturl.at/1YzOt
提示词这件事，看似简单，实则是一个系统工程。今天，我就用我的视角，结合YC的这些“提示词秘笈”，跟你聊聊如何把这件事做好，真正让AI成为你的得力助手，而不是“人工智障”。
1. 提示词不是“随便写写”，它是你和AI的“沟通语言”
很多人用AI的时候，随手写一句“帮我写篇文章”或者“帮我分析个数据”，然后发现AI要么答非所问，要么胡说八道，最后得出结论：“这AI不行，太蠢了。”但我问你：你有没有想过，可能是你自己的问题？
提示词不是你随随便便敲几个字就完事的指令。它是你和AI之间的沟通语言。你得像对待一个新员工一样，给它清晰、具体、可操作的指令。顶级AI公司是怎么做的？他们的提示词长达6页以上，详细到什么程度？任务描述、角色设定、限制条件、输出格式，甚至连可能犯的错误都要列出来。这就像你给一个新员工写一份详细的“入职指南”，告诉他：你是谁、你要做什么、怎么做、做到什么程度才算合格。
比如，你让AI写一篇营销文案。你不能只说“写篇文案”。你得告诉它：你是我的首席营销官，目标是吸引30-40岁的都市白领，语气要专业但不失亲切，字数控制在800字，格式是“标题+引言+3个要点+结尾号召”，不能用过于夸张的词汇。如果你连这些都不说清楚，你凭什么指望AI给你一个完美的结果？
所以，下次你用AI之前，先问自己：我的提示词够不够具体？如果不够，那就别怪AI“蠢”，怪自己懒。
2. 给AI一个“角色”，让它知道自己该怎么“演”
人也好，AI也好，行为模式很大程度上取决于“身份认同”。你给AI一个清晰的角色，它就能更好地“进入状态”。YC的视频里提到，顶级AI公司特别注重“角色扮演”（Role Prompting）。比如，他们会告诉AI：“你是一个经验丰富的客户支持经理。”这样，AI就会自动调整自己的语气和逻辑，优先考虑解决问题，而不是随便抛出一堆冷冰冰的回答。
我举个例子。我之前用AI帮我写过一篇演讲稿。我直接告诉它：“你是我的演讲教练，曾经为TED演讲者提供过指导。现在我要准备一场关于时间管理的演讲，面向大学生，语气要幽默但有启发性，控制在10分钟以内。”结果呢？AI给我的稿子不仅逻辑清晰，还带了点小幽默，特别符合我的需求。
但如果你不给AI设定角色，它会怎么做？它会用一种“万能语气”去回答，可能是学术的、可能是随意的，最后的结果往往和你想要的差了十万八千里。所以，给AI一个角色，就像给演员一个剧本，它才能“演”得像模像样。
3. 复杂任务要拆解，别指望AI“一步到位”
很多人用AI的时候，喜欢丢一个特别大的任务给它，比如“帮我写一本50页的书”或者“帮我设计一个完整的商业计划”。然后AI要么卡住，要么给你一堆乱七八糟的东西，你就觉得AI没用。
但我要告诉你：AI不是神仙，它需要你帮它把任务拆解成小块。YC的访谈里提到，顶级AI公司会把复杂任务分解成可预测的小步骤，引导AI“步步为营”。这就像你教一个孩子做数学题，你得先教他加减法，再教他乘除法，最后才能让他解方程。
比如，你要AI帮你写一本书。你可以先让它写一个大纲：列出章节结构、每个章节的核心内容。然后再让它逐章去写，每一章再细分成“引言+主体+总结”。这样一步步来，AI的输出质量会高得多。
事实上，复杂问题简单化是所有高效能人士的必备技能。AI也是一样，你得帮它把复杂任务拆成简单的子任务，它才能发挥最大的价值。
4. 用结构化输出，别让AI的回答“乱成一锅粥”
你有没有遇到过这种情况：AI的回答内容是对的，但格式乱七八糟，要么长篇大论没有重点，要么压根没法直接用？YC的访谈里提到，顶级AI公司会用Markdown、XML标签或者JSON格式来规范AI的输出。比如，Parahelp公司会用<manager_verify>这样的标签，让AI按照固定的格式生成回答。
我试过这个方法，效果真的很好。比如，我让AI帮我整理一份会议记录，我会直接告诉它：“输出格式是Markdown，结构是‘会议主题+参会人员+讨论要点（用编号列表）+行动计划（用表格）’。”结果AI给我的记录非常清晰，我直接就能拿去用。
如果你不给AI一个明确的输出结构，它就会按照自己的“想法”去回答，最后你还得花时间去整理，得不偿失。所以，学会用结构化标签，省时又省力。
5. “元提示”：让AI帮你优化提示词
这个方法我特别喜欢。YC的访谈里提到了一种叫“元提示”（Meta-Prompting）的技巧，意思是让AI自己去优化你的提示词。你把你的提示词、AI的输出、以及你期望的结果喂给另一个AI，让它帮你分析问题、提出改进建议。
我试过一次，效果让我大吃一惊。我当时写了一个提示词，让AI帮我写一篇产品介绍，但AI的输出总是太“学术化”，不够吸引人。我就把这个提示词和输出给另一个AI看，然后问它：“我的提示词哪里有问题？怎么改能让输出更吸引人？”结果AI告诉我，我没有明确指定语气和目标用户，它建议我加上“语气要活泼，面向年轻人”这样的描述。我改了之后，AI的输出立刻变得好多了。
这个方法的核心在于：AI不仅能帮你做事，还能帮你“思考”。你得学会利用它的能力，让它成为你的“提示词优化大师”。
6. 评估比提示词本身更重要
最后，我想说一个很多人忽略的事：提示词固然重要，但更重要的是“评估体系”（Evals）。顶级AI公司会为他们的提示词设计一套完整的测试用例，覆盖各种常规和边缘场景，确保提示词的可靠性和稳定性。
这让我想到我做投资的经验。一个投资策略好不好，不是看它有多“聪明”，而是看它能不能经得起市场的考验。提示词也是一样。你得用不同的场景去测试它，看它是不是真的管用。如果不行，就得调整，直到它能稳定输出你想要的结果。
我建议你，每次写完一个提示词，都至少准备5个测试用例：3个常规场景，2个边缘场景。比如，你让AI写营销文案，那就测试一下普通产品、高端产品、甚至一个完全虚构的产品，看看AI的表现是不是一致。如果不一致，就说明你的提示词还有问题。
写在最后
提示词工程（Prompt Interning）这件事，表面上看很简单，实际上是一个系统化的工作。它需要你用心设计、不断优化，甚至要像开发核心IP一样去对待。AI的潜力是巨大的，但它能不能发挥出来，取决于你怎么用它。
