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提示工程架构师的"用户调研方法"：如何获取有效的Prompt设计需求

关键词：提示工程、用户调研、需求提取、场景还原、Prompt优化、Kano模型、迭代验证
摘要：作为AI与人类之间的"翻译官"，提示工程架构师的核心任务是把用户的需求转化为AI能听懂的"指令"（Prompt）。但很多时候，用户自己也说不清楚"我到底要什么"——比如他们可能说"想要AI写个好文案"，但隐藏的需求是"符合品牌调性、带点网感、能提高转化率"。本文将用"剥洋葱"的方式，拆解提示工程架构师的用户调研方法论：从"找对人"到"问对问题"，从"场景还原"到"需求验证"，用通俗易懂的例子和可操作的步骤，帮你拿到"能落地的Prompt设计需求"。

背景介绍

目的和范围

你有没有遇到过这样的情况？

• 产品经理说："给我整个能写周报的AI Prompt！"你写完后，他吐槽：“这写的太官方了，我要的是’像我自己写的’那种感觉！”
• 运营同学说："帮我做个生成商品标题的Prompt！"你按要求加了关键词，他又说：“不够吸引人，得带点emoji！”

问题出在哪儿？你没搞懂用户的"真实需求"——用户嘴里说的"要A"，其实是"要A背后的B"。本文的目的，就是教你用科学的用户调研方法，把"模糊的需求"变成"清晰的Prompt指令"。

范围覆盖：

• 如何找到"真正有需求的用户"（不是所有人都要问）；
• 如何设计问题，让用户说出"藏在心里的需求"；
• 如何用场景还原，验证需求的真实性；
• 如何把需求转化为可落地的Prompt参数。

预期读者

• 刚入门的提示工程师：想解决"Prompt写了没人用"的问题；
• 产品经理/运营：想配合提示工程师，给出准确的需求；
• AI应用开发者：想优化自己的AI工具，让用户用得更爽。

文档结构概述

本文会像"搭积木"一样，一步步帮你建立用户调研的逻辑：

1. 先搞懂核心概念：什么是"Prompt设计需求"？为什么用户调研是Prompt的地基？
2. 再学方法论：从"找对人"到"验证需求"的5步流程；
3. 实战演练：用"电商商品标题生成"的案例，教你如何落地；
4. 避坑指南：常见的调研误区，比如"问错问题"、“相信表面需求”。

术语表

核心术语定义

• 提示工程架构师：AI的"翻译官"——把人类的需求转化为AI能理解的Prompt（比如把"写个搞笑的朋友圈文案"变成"用00后网感语言，写一条关于猫咪拆家的朋友圈，带点自嘲，不超过50字"）。
• 用户调研：通过对话、观察、测试，获取用户对AI工具的真实需求（注意：是"真实需求"，不是"用户说的需求"）。
• Prompt设计需求：AI要完成任务的"详细说明书"，包括：任务目标、约束条件（比如字数、风格）、用户偏好（比如"像我自己写的"）、评估标准（比如"点击率提高10%"）。

相关概念解释

• 场景还原：让用户重演"使用AI的具体过程"（比如"你上次用AI写文案时，是先查了竞品的关键词，还是直接输入需求？"），用来挖掘隐藏需求。
• 需求分层：把用户的需求分成"表面需求"（用户说的）、“深层需求”（用户需要解决的问题）、“底层需求”（用户的核心诉求）——比如"要AI写周报"是表面需求，"节省整理数据的时间"是深层需求，"多陪孩子"是底层需求。

缩略词列表

• Prompt：提示词（AI的"指令"）；
• Kano模型：一种需求分类工具（把需求分成"基本需求"、“期望需求”、“兴奋需求”）；
• UCD：以用户为中心的设计（User-Centered Design）。

核心概念与联系：为什么用户调研是Prompt的"地基"？

故事引入：你给孩子买的玩具，他为什么不爱玩？

我邻居家的小朋友浩浩，生日时收到了一套"高级积木"——能拼出机器人、汽车，说明书有50页。但浩浩玩了一次就扔在一边，说"不好玩"。后来我问他："你想要什么样的玩具？"他说：“我想拼’会飞的恐龙’，要带翅膀，能发光！”

哦，原来问题出在家长没问清楚孩子的需求：家长觉得"高级积木"好，但孩子想要的是"能实现自己想象的玩具"。

Prompt设计也是一样——你觉得"写个’详细的商品说明’Prompt"很好，但用户想要的是"能让顾客立刻点进来的标题"。用户调研的本质，就是"问清楚孩子想要什么样的玩具"。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

概念一：Prompt设计需求=AI的"任务说明书"

你让AI帮你写作业，得说清楚：“帮我解这道数学题，用五年级的方法，写清楚每一步的思路”——这就是Prompt设计需求。如果只说"帮我写作业"，AI可能给你写篇作文，完全不对。

概念二：用户调研=“挖宝藏”

用户的需求就像埋在土里的宝藏，表面上是"要AI写文案"，底下藏着"要符合品牌调性"、“要带网感”、“要提高转化率”。用户调研就是用"铲子"（问题）把这些宝藏挖出来。

概念三：场景还原=“让用户重演昨天的事”

比如用户说"我用AI写文案时很头疼"，你得让他说：“昨天下午3点，你在办公室写什么文案？遇到了什么问题？最后怎么解决的？”——就像让用户"穿越"回昨天，重演当时的场景，这样你才能看到他没说出来的需求（比如"我当时想加个emoji，但AI没懂"）。

核心概念之间的关系（用"做蛋糕"类比）

假设你要做一个"孩子爱吃的蛋糕"：

• 用户调研是"问孩子喜欢什么口味"（巧克力还是草莓？甜一点还是淡一点？）；
• Prompt设计需求是"做一个巧克力味的蛋糕，甜度过中，上面加草莓装饰"；
• 场景还原是"孩子上次吃蛋糕时，把草莓都挑出来吃了，说明他喜欢草莓装饰"。

简单来说：用户调研→得到Prompt设计需求→用场景还原验证需求→最后做出符合要求的Prompt。

核心概念原理和架构的文本示意图

用户需求的"洋葱模型"（从外到内）： 1. 表面需求（用户说的）："我要AI写周报"； 2. 深层需求（用户需要解决的问题）："周报要整理很多数据，我没时间"； 3. 底层需求（用户的核心诉求）："节省时间，多陪孩子"。 Prompt设计的"翻译流程"： 底层需求→深层需求→表面需求→转化为Prompt指令（比如"帮我生成周报，自动提取本周的销售数据，用口语化的方式总结，不超过500字"）。

Mermaid 流程图：用户调研的核心流程

核心方法论：5步拿到有效的Prompt设计需求

现在，我们把用户调研拆解成可操作的5步，每一步都用"电商运营写商品标题"的案例说明。

第一步：确定调研对象——找"真正用AI的人"

关键原则：不要问"所有人"，要问"核心用户"——也就是每天都会用AI解决问题的人（比如电商运营、文案编辑、客服）。

如何找核心用户？

• 如果你做的是内部工具（比如公司的AI文案助手）：找运营部的"文案小能手"（他们每天写50条文案，最有痛点）；
• 如果你做的是ToC产品（比如AI写作App）：找"活跃用户"（比如每周用3次以上的人）；
• 如果你还没有用户：找"目标用户"（比如去电商运营的社群里问：“有没有人用AI写过商品标题？”）。

案例：我要设计"电商商品标题生成AI"，调研对象是"某淘系店铺的运营小张"——他每天要写20条商品标题，平均每条花10分钟，最头疼"关键词要全，还要吸引人"。

第二步：设计开放问题——让用户"多说一点"

关键原则：不要问"是不是"（比如"你喜欢AI写的标题吗？“），要问"为什么”、“怎么”、“比如”——这些问题能让用户说出具体的细节。

好用的问题模板（直接抄）

1. 你平时用AI做什么任务？（比如"你用AI写过哪些商品标题？"）
2. 做这个任务时，你最头疼的是什么？（比如"写标题时，你最烦哪一步？"）
3. 能举个最近的例子吗？（比如"昨天你写某个标题时，遇到了什么问题？"）
4. 你希望AI帮你解决什么？（比如"你希望AI写的标题，和你自己写的有什么不一样？"）
5. 你之前试过别的方法吗？为什么没用？（比如"你之前用过分词工具吗？为什么不用了？"）

案例：我问小张："你写标题时最头疼的是什么？“他说：“要加很多关键词（比如’夏季’、‘冰丝’、‘显瘦’），但加了之后标题就变生硬了，不够吸引人。”——哦，原来他的痛点是"关键词和吸引力的平衡”。

第三步：场景还原访谈——让用户"重演当时的事"

关键原则：用户说的"头疼"可能很模糊，你要让他把当时的场景"演"出来——比如"你昨天写’夏季冰丝连衣裙’的标题时，是怎么操作的？"

场景还原的"3W1H"技巧

• When（时间）：“昨天下午3点，你在办公室写标题？”
• Where（地点）：“是在电脑前，还是用手机？”
• What（做了什么）：“你先查了竞品的标题，还是直接输入关键词？”
• How（结果）：“最后写出来的标题是啥？有没有人说不好？”

案例：小张的场景还原：
“昨天下午3点，我在电脑前写’夏季冰丝连衣裙’的标题。先查了竞品的标题，比如’夏季冰丝连衣裙显瘦韩版’，然后我想加个’透气’，但加了之后标题变成’夏季冰丝连衣裙显瘦韩版透气’，太啰嗦了。后来我删了’韩版’，改成’夏季冰丝连衣裙显瘦透气’，但运营经理说’不够吸引人，得加个emoji’。最后我加了🍉，变成’🍉夏季冰丝连衣裙显瘦透气’，才通过。”

从这段描述里，我挖到了3个隐藏需求：

1. 要包含核心关键词（夏季、冰丝、显瘦、透气）；
2. 标题不能太啰嗦（不超过30字）；
3. 要加emoji（吸引眼球）。

第四步：需求分层提取——把"模糊需求"变成"清晰参数"

关键原则：用"洋葱模型"把需求分层，从"表面"挖到"底层"。

需求分层的操作步骤

1. 表面需求：用户说的话（比如"我要AI写商品标题"）；
2. 深层需求：用户需要解决的问题（比如"要包含关键词，还要吸引人"）；
3. 底层需求：用户的核心诉求（比如"节省时间，提高点击率"）；
4. 转化为Prompt参数：把需求变成AI能理解的"指令"（比如"包含关键词：夏季、冰丝、显瘦、透气；标题不超过30字；加1个emoji；吸引20-35岁女性"）。

案例：小张的需求分层

• 表面需求：“要AI写商品标题”；
• 深层需求：“包含核心关键词，标题不啰嗦，加emoji”；
• 底层需求：“快速写出符合要求的标题，提高点击率”；
• Prompt参数：
  • 商品：夏季冰丝连衣裙；
  • 核心关键词：夏季、冰丝、显瘦、透气；
  • 约束条件：标题≤30字，加1个emoji；
  • 目标受众：20-35岁女性；
  • 评估标准：点击率比之前高10%。

第五步：用户验证——让用户"试穿"你的Prompt

关键原则：不要自己觉得"写得好"，要让用户实际用一下，然后问"哪里不对"。

验证的3个步骤

1. 生成Prompt原型：根据需求写一个初步的Prompt（比如"请帮我写一个电商商品标题，商品是夏季冰丝连衣裙，核心关键词是夏季、冰丝、显瘦、透气，标题不超过30字，加1个emoji，吸引20-35岁女性"）；
2. 让用户测试：把Prompt给用户，让他用AI生成标题，然后问"这个标题符合你的要求吗？哪里不对？"；
3. 迭代优化：根据用户的反馈调整Prompt（比如用户说"emoji要选夏天的，比如🍉或🌿"，就把Prompt改成"加1个夏天相关的emoji"）。

案例：小张的验证过程

• 第一次生成的标题：“🍉夏季冰丝连衣裙显瘦透气”——小张说"关键词全了，但不够活泼，得加个’女生大爱’之类的词"；
• 调整Prompt：“请帮我写一个电商商品标题，商品是夏季冰丝连衣裙，核心关键词是夏季、冰丝、显瘦、透气，标题不超过30字，加1个夏天相关的emoji，语言活泼，吸引20-35岁女性”；
• 第二次生成的标题：“🍉夏季冰丝裙 显瘦透气女生大爱！”——小张说"完美，比我自己写的快多了！"

数学模型：用Kano模型给需求"打分"

有时候，用户的需求很多，你不知道先满足哪个——这时候可以用Kano模型，把需求分成3类，按优先级排序。

Kano模型的定义

Kano模型是日本学者狩野纪昭提出的，用来分类用户需求：

1. 基本需求（Must-Have）：必须满足的需求——如果不满足，用户会非常不满（比如AI写的标题必须包含核心关键词，否则用户根本不会用）；
2. 期望需求（Performance）：满足得越好，用户越满意的需求（比如标题越吸引人，用户越喜欢）；
3. 兴奋需求（Excitement）：超出用户预期的需求——满足了会让用户"哇"一声（比如AI自动加了"女生大爱"这样的词，用户没想到）。

用Kano模型给需求排序（公式）

我们可以用一个简单的公式，计算需求的"重要性得分"：
需求重要性=基本需求权重×0.5+期望需求权重×0.3+兴奋需求权重×0.2 \text{需求重要性} = \text{基本需求权重} \times 0.5 + \text{期望需求权重} \times 0.3 + \text{兴奋需求权重} \times 0.2需求重要性=基本需求权重×0.5+期望需求权重×0.3+兴奋需求权重×0.2

比如小张的需求：

• 基本需求：包含核心关键词（权重10分）；
• 期望需求：标题不超过30字（权重8分）；
• 兴奋需求：加夏天的emoji（权重6分）；

计算得分：
10×0.5+8×0.3+6×0.2=5+2.4+1.2=8.6分 10×0.5 + 8×0.3 + 6×0.2 = 5 + 2.4 + 1.2 = 8.6分10×0.5+8×0.3+6×0.2=5+2.4+1.2=8.6分

案例：用Kano模型优化Prompt

假设你有3个需求：

1. 包含核心关键词（基本需求）；
2. 标题不超过30字（期望需求）；
3. 用网感语言（兴奋需求）；

按优先级排序：先满足"包含核心关键词"，再满足"标题不超过30字"，最后满足"用网感语言"。

项目实战：从调研到落地，设计一个"电商商品标题生成Prompt"

现在，我们把前面的方法串起来，实战设计一个"电商商品标题生成Prompt"。

1. 开发环境搭建

不需要复杂的环境，只需要：

• 一个大语言模型（比如ChatGPT、Claude、豆包）；
• 一个文本编辑器（比如Notepad++、VS Code）；
• 你的调研结果（小张的需求）。

2. 源代码详细实现和代码解读

我们用Python调用OpenAI API，实现"商品标题生成"功能。

代码示例

importopenaifromdotenvimportload_dotenvimportos# 加载环境变量（存储API密钥）load_dotenv()openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")defgenerate_product_title(product_info):""" 生成电商商品标题的函数 参数product_info：包含商品信息的字典，比如： { "product": "夏季冰丝连衣裙", "keywords": ["夏季", "冰丝", "显瘦", "透气"], "audience": "20-35岁女性", "max_length": 30, "emoji_requirement": "加1个夏天相关的emoji（比如🍉、🌿）", "style": "活泼可爱" } 返回：生成的标题 """# 构造Promptprompt=f"""请帮我生成一个电商商品标题，要求如下： - 商品名称：{product_info["product"]}- 必须包含的核心关键词：{', '.join(product_info["keywords"])}- 目标受众：{product_info["audience"]}- 字数限制：不超过{product_info["max_length"]}字 - emoji要求：{product_info["emoji_requirement"]}- 风格要求：{product_info["style"]}请确保标题既包含所有关键词，又简洁吸引人！"""# 调用OpenAI APIresponse=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":prompt}])# 提取结果title=response.choices[0].message.content.strip()returntitle# 测试函数if__name__=="__main__":# 小张的需求product_info={"product":"夏季冰丝连衣裙","keywords":["夏季","冰丝","显瘦","透气"],"audience":"20-35岁女性","max_length":30,"emoji_requirement":"加1个夏天相关的emoji（比如🍉、🌿）","style":"活泼可爱"}# 生成标题title=generate_product_title(product_info)print("生成的商品标题：",title)

代码解读

1. 加载API密钥：用dotenv库加载环境变量，避免把密钥写在代码里；
2. 构造Prompt：把调研来的需求（商品名称、关键词、受众、字数限制、emoji要求、风格）整合成Prompt；
3. 调用API：用openai.ChatCompletion.create调用GPT-3.5-turbo模型；
4. 提取结果：从API返回中拿到生成的标题。

3. 测试结果与优化

运行代码后，生成的标题是：

“🍉夏季冰丝裙 显瘦透气20-35岁女生超爱！”

小张测试后说：“这个标题符合所有要求，而且比我自己写的快了一倍！”——但他又提了一个需求：“能不能把’20-35岁’去掉？太生硬了。”

于是我们调整product_info中的audience描述：把"20-35岁女性"改成"年轻女性"，再运行代码，生成的标题是：

“🍉夏季冰丝裙 显瘦透气年轻女生超爱！”

小张说：“完美！”

实际应用场景：不同行业的用户调研重点

不同行业的AI工具，用户调研的重点不一样——我们举3个常见场景：

场景1：客服AI的Prompt设计

用户：客服人员；
调研重点：

• 常见问题：用户最常问的10个问题是什么？（比如"退款流程"、“物流查询”）；
• 语气要求：客服的语气要"亲切"还是"专业"？（比如母婴类客服要更亲切）；
• 约束条件：哪些话不能说？（比如"我不知道"、“你自己查”）。

场景2：内容生成AI的Prompt设计

用户：文案编辑；
调研重点：

• 风格要求：是"严肃新闻"还是"网感文案"？（比如科技类内容要严肃，美妆类要网感）；
• 关键词要求：必须包含哪些品牌关键词？（比如"XX口红"要包含"持久"、“显白”）；
• 结构要求：文案要"开头吸引眼球"还是"结尾加呼吁"？（比如广告文案要结尾加"点击购买"）。

场景3：代码辅助AI的Prompt设计

用户：程序员；
调研重点：

• 需求清晰度：是"帮我写个排序算法"还是"帮我优化这个冒泡排序的性能"？（越具体越好）；
• 语言要求：用Python还是Java？（程序员对语言很敏感）；
• 注释要求：要不要加详细的注释？（比如新手程序员需要注释，资深程序员不需要）。

工具和资源推荐

调研工具

• 访谈工具：Zoom（远程访谈）、腾讯会议（国内常用）；
• 问卷工具：Typeform（美观，适合开放问题）、问卷星（国内常用，适合大量调研）；
• 需求管理工具：Notion（整理调研结果）、Jira（跟踪需求迭代）；
• 场景模拟工具：Figma（画原型，让用户模拟使用场景）。

学习资源

• 书籍：《启示录：打造用户喜爱的产品》（讲用户调研的基础）、《Prompt Engineering for Developers》（讲Prompt设计的技巧）；
• 文档：OpenAI官方Prompt指南（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）；
• 课程：Coursera的《User-Centered Design》（讲以用户为中心的设计）。

未来发展趋势与挑战

趋势1：用AI做用户调研

未来，我们可以用大语言模型自动分析用户反馈——比如把用户的访谈记录输入AI，让AI自动提取"核心需求"、“痛点”、“期望”。比如：

• 输入小张的访谈记录，AI自动输出：“用户需要包含关键词、不超过30字、加夏天emoji的商品标题”。

趋势2：实时调研与迭代

未来的AI工具会加入实时反馈机制——比如用户用AI生成标题后，可以直接点击"不满意"，然后输入"太生硬了"，AI会自动把这个反馈传给提示工程师，工程师可以实时调整Prompt。

挑战：用户需求的"动态变化"

用户的需求不是一成不变的——比如去年用户喜欢"网感文案"，今年可能喜欢"极简文案"。提示工程师需要定期做调研，比如每3个月做一次用户访谈，确保Prompt符合最新的需求。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

1. Prompt设计需求：AI的"任务说明书"，要包含"目标、约束、偏好、评估标准"；
2. 用户调研：挖用户的"真实需求"，不是"用户说的需求"；
3. 场景还原：让用户重演使用场景，挖掘隐藏需求；
4. Kano模型：给需求排序，先满足基本需求，再满足期望需求，最后满足兴奋需求。

关键方法回顾

1. 找对人：调研核心用户（每天用AI的人）；
2. 问对问题：用"为什么"、“怎么”、"比如"引导用户说细节；
3. 场景还原：用"3W1H"让用户重演当时的事；
4. 需求分层：从"表面"挖到"底层"，转化为Prompt参数；
5. 用户验证：让用户试穿Prompt，迭代优化。

思考题：动动小脑筋

1. 如果你要设计一个"给老人用的AI助手Prompt"，你会怎么调研？要问哪些问题？（提示：老人的需求可能是"语音输入"、“语速慢一点”、“不要用专业术语”）；
2. 你有没有遇到过"Prompt设计不符合用户需求"的情况？后来怎么调整的？（比如用户说"要简洁"，你写的Prompt是"详细描述"，后来怎么改的？）；
3. 用Kano模型分析一下"你常用的AI工具"的需求：哪些是基本需求？哪些是期望需求？哪些是兴奋需求？

附录：常见问题与解答

Q1：用户说不清楚需求怎么办？

A：用场景还原——让用户讲具体的例子，比如"你上次用AI时，遇到了什么问题？能详细说一下吗？"。

Q2：调研样本太少怎么办？

A：找核心用户——比如前100个使用产品的用户，深度访谈比大量问卷更有效（深度访谈能挖到更多细节）。

Q3：用户需求总变怎么办？

A：做迭代调研——每隔一段时间（比如3个月）再做一次用户访谈，或者在产品中加"反馈按钮"，让用户实时提需求。

扩展阅读 & 参考资料

1. 《启示录：打造用户喜爱的产品》——Marty Cagan（讲用户调研的基础）；
2. 《Prompt Engineering for Developers》——DeepLearning.AI（讲Prompt设计的技巧）；
3. OpenAI官方Prompt指南——https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering；
4. Kano模型的维基百科——https://en.wikipedia.org/wiki/Kano_model。

最后想说：提示工程不是"写几句指令"，而是"理解用户的需求"——就像给孩子做蛋糕，你得先知道他喜欢什么口味，才能做出他爱吃的蛋糕。希望这篇文章能帮你成为"懂用户的提示工程架构师"！