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文章探讨了在大模型时代提示词的重要性。简单任务无需复杂提示词，但复杂任务需要专业提示词来填补"指令"与"意图"间的鸿沟。提示词能充当"工作流经理"，将AI从聊天机器人转变为自动化生产线。专业提示词包含各种参数，是经过优化的"秘密配方"。提示词的真正价值在于让用户从"提问者"变成"指挥AI的工程师"，将AI转化为稳定输出的生产力工具，实现事半功倍的效果。

这位网友的问题很典型：

宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了

这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：

今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。
整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。

是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。

如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。

但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。

你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。

当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。

举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章。

如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。

但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。

这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。

再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。

比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。

但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词，让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。

还有大家最关心的 AI 画图提示词。

为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。

这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。

所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？

如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。

但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。

因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。

当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。

我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：

比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词 https://weibo.com/1727858283/Q6uOKv7KT ，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。

比如我要给文章配图 https://weibo.com/1727858283/Qjprx4Z4a ，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。

比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。

借助这些提示词，就能让我事半功倍。

这才是提示词的真正价值：
它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。

下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：
我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

​最后

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