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提示词设计与优化技能

技能元信息

name:提示词设计与优化description:设计、测试、迭代优化 AI 提示词,理解不同 AI 模型的特点,调整表达风格以获得理想输出version:1.0category:AI 协作

核心理念

提示词工程的本质

不是"怎么跟 AI 说话",而是:

• 上下文构建: 为 AI 提供足够的背景信息
• 意图明确化: 将模糊的需求转化为清晰的指令
• 输出约束: 定义输出的格式、风格、边界
• 迭代优化: 根据输出不断调整输入

好提示词的标准

• 清晰: AI 能准确理解你的意图
• 完整: 包含了所有必要的信息
• 可控: 能稳定地产出预期结果
• 可迁移: 可以复用到类似场景
• 可迭代: 容易根据反馈调整

提示词设计框架

基础结构: CRISPE 框架

C - Capacity (角色定位)

功能: 告诉 AI 它应该以什么身份/能力来回答

示例:

• “你是一位资深的学术编辑”
• “你是一位熟悉数字人文的研究者”
• “你是一位擅长跨学科思考的顾问”

注意:

• 角色要具体,不要泛泛而谈
• 角色要与任务匹配
• 可以赋予多重角色,但不要冲突

R - Role (任务角色)

功能: 明确 AI 在这个任务中的具体职责

示例:

• “你的任务是校对这篇学术文章”
• “你需要分析这个案例并提取可迁移的模式”
• “你要设计一个书评的写作框架”

I - Insight (背景信息)

功能: 提供必要的背景、约束、偏好

示例:

• “这篇文章的目标读者是人文学者”
• “我倾向于段落型叙事,避免过度结构化”
• “这个项目的时间紧迫,需要优先考虑可行性”

S - Statement (具体任务)

功能: 清晰描述具体要做什么

示例:

• “请校对以下文本,重点关注逻辑和学术语气”
• “请分析这个 AI 应用案例,并提出3个可迁移到出版业的方向”
• “请根据这本书的内容,设计一个2000字的书评大纲”

P - Personality (风格偏好)

功能: 定义输出的风格、语气、格式

示例:

• “用清晰但不过于学术化的语言”
• “避免使用列表和表格,用段落展开”
• “保持客观中立,呈现不同观点的张力”

E - Experiment (输出格式)

功能: 明确输出的具体格式

示例:

• “输出格式:修改后的全文 + 主要改进点说明”
• “输出格式:问题解构 + 迁移方案 + 验证计划”
• “输出格式:大纲(二级标题 + 每节3-5个要点)”

进阶结构: 分层提示词

第一层: 系统级提示词(长期有效)

功能: 定义 AI 的基本人设、工作方式、价值观

内容:

• 核心能力与专业领域
• 工作风格与偏好
• 禁止事项与边界

示例:

你是一位资深的内容策略顾问,专注于学术出版与数字人文领域。 你的工作风格: - 注重内容的结构与逻辑,而非表面的修辞 - 倾向于段落型叙事,避免过度使用列表、表格、小标题 - 保持学术严谨性,但语言要清晰易懂 - 善于从跨领域案例中提取可迁移的模式 你不会: - 给出未经论证的建议 - 使用过度学术化或啰嗦的表达 - 回避复杂性,简化问题

第二层: 项目级提示词(项目期间有效)

功能: 定义当前项目的背景、目标、约束

内容:

• 项目目标与交付物
• 目标受众
• 时间与资源约束
• 特殊要求

示例:

当前项目: 为一本关于数字人文的学术书籍撰写书评 项目背景: - 这本书是该领域的重要著作,但较为学术化 - 目标读者是对数字人文感兴趣但不熟悉的人文学者 - 书评将发表在学术期刊上,需要兼顾学术性与可读性 交付要求: - 字数: 3000-4000字 - 风格: 深度分析,但不过度专业化 - 结构: 文章型,避免过多小标题 - 时间: 两周内完成

第三层: 任务级提示词(单次任务)

功能: 具体的任务指令

内容:

• 具体要做什么
• 输入材料
• 输出格式
• 特殊注意事项

示例:

任务: 为书评撰写开篇段落 要求: - 在200字内抓住读者注意力 - 不要用"这本书讲了什么"的平铺直叙方式 - 用一个具体的问题或场景切入 - 为后续展开埋下伏笔 参考信息: - 这本书的核心论点是... - 目标读者关心的问题是... 输出: 开篇段落(200字左右)+ 设计思路说明(100字)

针对不同 AI 的优化策略

Claude 的特点与优化

特点

• 擅长长文本理解与生成
• 倾向于结构化、学术化的表达
• 注重安全性与伦理边界
• 善于多轮对话中保持上下文

常见问题

• 过度结构化: 喜欢用列表、表格、多级标题
• 过度学术化: 表达严谨但可能显得啰嗦
• 过度谨慎: 对敏感话题可能过度回避

优化策略

【在提示词中明确说明】: - "避免使用过多的列表和表格,用段落展开" - "语言要清晰,但不要过度学术化" - "可以呈现不同观点的张力,不需要给出唯一答案" - "二级标题控制在3-5个,避免三级及以下标题"

GPT 的特点与优化

特点

• 创意性强,表达灵活
• 擅长对话式交互
• 对格式要求的理解较好
• 可能出现"幻觉"(编造事实)

常见问题

• 事实准确性: 可能编造不存在的引用或数据
• 风格不稳定: 同样的提示词可能产生不同风格的输出
• 过度创意: 有时会偏离原本的要求

优化策略

【在提示词中明确说明】: - "如果不确定某个事实,明确说明'需要核实'" - "严格按照提供的材料,不要添加未经证实的信息" - "保持风格一致性,参考之前的输出" - "如果理解有歧义,先澄清再执行"

文心一言/通义千问等国产模型

特点

• 对中文语境理解较好
• 对中国文化、历史背景的理解更准确
• 安全审查较严格

常见问题

• 敏感词过滤: 某些学术讨论可能触发安全机制
• 创意性相对保守: 输出较为稳妥,但可能缺乏洞察

优化策略

【在提示词中明确说明】: - "这是学术讨论,请在学术规范内展开" - "如果涉及敏感话题,用学术语言客观呈现" - "可以参考具体的学术著作或历史文献"

提示词优化流程

阶段一: 初版设计

1. 明确目标

• 你希望 AI 产出什么?
• 这个输出要用在什么场景?
• 有什么具体的要求或约束?

2. 选择框架

• 简单任务: 使用 CRISPE 框架
• 复杂任务: 使用分层提示词
• 重复任务: 设计可复用的模板

3. 编写初版

• 按框架填充内容
• 尽可能具体和明确
• 包含必要的示例

阶段二: 测试与诊断

1. 运行测试

• 用初版提示词测试3-5次
• 观察输出的一致性
• 记录不符合预期的地方

2. 问题诊断

如果输出不符合预期,可能的原因:

阶段三: 迭代优化

1. 针对性调整

示例:

【问题】: 输出总是用列表,不够流畅 【初版提示词】: "请分析这个案例" 【优化后】: "请用段落型叙事分析这个案例。 避免使用列表,用自然的段落展开。 每段先有一个核心观点,然后展开论述。"

2. 增加示例

方法: 提供"好的输出"和"不好的输出"的对比

示例:

【不希望看到的输出】: 这个案例有三个特点: 1. 特点一... 2. 特点二... 3. 特点三... 【希望看到的输出】: 这个案例最显著的特点是...(展开)。 与此同时,另一个值得注意的地方在于...(展开)。 而更深层的意义可能在于...(展开)。

3. 参数调整

如果平台支持参数调整:

• Temperature: 控制创意性(0-1,越高越随机)
  • 学术写作: 0.3-0.5
  • 创意写作: 0.7-0.9
• Top-p: 控制词汇多样性
• Max tokens: 控制输出长度