有段时间，我发现身边很多人都在说“学AI要会写提示词”。
但真要问一句：什么是提示词工程？大多数人其实是模糊的。有人说是“编程”，有人说是“咒语”，也有人说那只是“让AI多听话点的诀窍”。
但我越用AI越发现，它其实是一门关于沟通的学问。提示词工程不是教你写代码，而是教你——如何和AI好好说话。
我第一次意识到“提示词”的威力，是在某次写公众号标题时。
我问AI：“帮我起五个爆款标题。”结果它给我列了一堆像教科书一样的标题，完全没有灵魂。
我不服，换了一种问法：“你是一名资深的内容运营专家，请为我设计5个能引发讨论、情绪共鸣的爆款标题，每个20字以内。”
这一次，AI像开了窍，标题一个比一个炸。
那一刻我明白：AI不是笨，是你没说清楚。
提示词工程的核心，就是把你脑子里那些模糊的想法，翻译成AI能听懂的“工作指令”。它不需要你懂技术，而需要你懂沟通的艺术。
我特别喜欢一个比喻：把大模型想象成一个刚入职的天才实习生——聪明、执行力强，但完全不了解你是谁，也不知道你要的风格、标准和底线。
你说得越清楚，他交出来的活儿就越漂亮。所以一个好的提示词工程师，本质上就是一个懂得分解任务、定义边界、明确目标的项目经理。
想真正掌握提示词工程，必须先搞清楚两个概念：
User Prompt（用户提示词） 和 System Prompt（系统提示词）。
一句话总结：
System Prompt 定义“AI是谁”，User Prompt 告诉“它要干什么”。
你可以把AI想成演员：
System Prompt 是它的剧本，告诉它角色、语气、行为边界；
User Prompt 是导演每一幕的指令，让它完成具体的表演。
举个例子：
System Prompt 可以是——
“你是一位严谨的法律顾问，所有回答必须引用具体法条。”
而 User Prompt 则是——
“请帮我分析这份租赁合同的潜在风险。”
这就像设定了AI的“人格”和“任务场景”。
前者决定它怎么想，后者决定它做什么。
在我们日常使用的ChatGPT、Claude这些工具里，System Prompt其实是被“藏”起来的，平台在后台帮你设定好了。
但当你要开发自己的AI助手，比如定制GPT或企业内嵌Agent时，就可以自己来写。
那时候，你才会真正体会到——
写System Prompt，就像在写一个人的灵魂。
我们平时打的Prompt，大多是User Prompt。
也就是你在对话框输入的那句话：“帮我总结这篇文章”、“把这段话翻译成英文”、“写一篇关于秋天的诗”。
很多人以为这只是普通提问，但其实这背后有一套完整的工程逻辑。
一个高质量的User Prompt，往往遵循几个基本原则：
清晰的语言：指令要直接明了，避免模糊词；
任务导向：让AI明确“做什么”、“怎么做”、“给谁看”；
角色设定：赋予AI角色，让它更聚焦、更专业；
输出约束：限定结构、长度、格式，减少废话。
比如：
❌ 坏例子：给我一些提高记忆力的建议。
✅ 好例子：你是一位世界记忆大师，请为准备法律考试的大学生设计一个30天强化记忆计划。
差别在哪？
在于第二个Prompt，不仅定义了角色（记忆大师），还有对象（大学生）和目标（30天强化计划）。
AI的“脑回路”因此被锁定，输出自然精准得多。
很多人不知道一个技巧：AI其实非常擅长“模仿”。
如果你告诉它“我想要这样的输出”，再给几个示例，它几乎能100%复现结构和语气。
这就是所谓的 few-shot prompting（示例提示）。
比如你希望它提取会议纪要的关键信息，可以这样写：
我需要你帮我提取文本中的关键信息，并按照【主题：内容】格式输出。
示例输入：
“本次会议于周二下午3点在301会议室召开，讨论了第三季度的营销预算问题，最终决定增加15%的线上广告投放。”示例输出：【时间：周二下午3点】【地点：301会议室】【议题：第三季度营销预算】【结论：增加15%线上广告投放】
现在，请处理以下文本：
“......”
AI看到这个结构，就会照猫画虎。
记住：展示比解释更有力量。
写提示词最怕东一榔头西一棒槌。
后来我总结出一个万能模板——RTF 框架，每次都好使：
R（Role）：你希望AI扮演什么角色？
T（Task）：你希望AI完成什么任务？
F（Format）：你希望AI以什么格式输出？
举个例子：
你要写一篇关于“费曼学习法”的文章，可以这样写：
# Role你是一位教育专家，擅长用通俗易懂的方式解释复杂概念。# Task写一篇介绍“费曼学习法”的文章，包含核心思想、四个步骤、举例说明和适用场景。# Format使用Markdown格式，控制在1200字以内，语气生动有趣，避免学术腔。这样的Prompt几乎能让AI一次命中你要的风格。简单、清晰、结构化，是写提示词的最高境界。
如果说User Prompt是临时任务，那System Prompt就是AI的人格脚本。
它定义AI的角色、语气、行为边界、甚至“价值观”。
举个例子：
“你是一位温柔耐心的小学语文老师。请用儿童能理解的语言解释古诗，不要使用成人化表达。”
这样的Prompt能让AI在整个对话过程中，都维持同样的语气和风格。
它的作用，就像产品里的“系统设定”，从根上决定AI的“说话方式”。
但我在实操时也发现——System Prompt不是越长越好。
很多人为了“万无一失”，写了几千字的Prompt，结果模型直接崩溃。
因为模型不是人，太长的指令反而会被“噪声”淹没。
一个原则：够用就好。
能让AI稳定理解的Prompt，才是最优解。
用AI这几年，我越来越坚信一句话：提示词不是万能的，但没有提示词你万万不行。
所谓“提示词工程”，不是追求复杂，而是追求清晰。不是写得多，而是让AI真正懂你。这门学问的本质，不是让你学AI，而是让你学会如何表达。
当你懂得如何说一句“AI听得懂的话”，你就不只是AI的使用者，你是在用语言的力量，驾驭一个超强的大脑。
