14 项基本提示工程技术：释放 Ai 交互的全部潜能

因为有了正确的提示，人工智能的能力没有限制

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Deepseek 再次在全球引发震动……这感觉就像我们回到了 ChatGPT 的早期阶段，即使是不懂技术的人也在讨论人工智能和大型语言模型，尽管他们对神经元和节点一无所知，同时试图将其利用到自己的优势上。

使用任何人工智能模型的一个关键方面是提示——更好的提示会产生更准确的结果。虽然有许多关于制作有效提示的课程、证书和冗长的文章，但谁真的有时间去上一个 100 小时的课程呢？如果你同意，那么这篇博客就是为你准备的。

在这篇博客中，我将揭示 14 个令人震惊的提示工程技术，并指导你在何时使用它们。有一点是肯定的：在阅读完这篇文章后，你与 ChatGPT、Grok、Copilot、Claude 或任何其他人工智能工具的互动将再也不会一样——你会意识到它们的真正强大。

但在深入之前，让我们先掌握 提示工程 的基础知识。

提示工程

提示工程就像是在给一个非常聪明但会逐字理解你所说内容的精灵下指令。如果你不清楚和具体，你可能得不到预期的答案。

可以把它想象成在一个由机器人经营的高科技咖啡馆点咖啡。如果你只是说，_“给我一杯咖啡，”你可能最终只会得到一杯普通的黑咖啡。但如果你具体说明，“我想要一杯焦糖玛奇朵，使用燕麦奶，加倍泡沫，还有一份香草，”_你就会得到你想要的东西。

在其核心，提示是你给人工智能模型的指令。你的提示越精确和结构良好，人工智能的响应就会越好。

这里有一个例子：如果你告诉人工智能，_“写一首诗，”它可能生成从一首短小的俳句到一篇10页的史诗的任何东西。但如果你说，“写一首关于一个笨拙宇航员的幽默打油诗，他总是在太空中掉工具，”_你会得到更接近你心中所想的内容。

掌握提示工程意味着知道如何有效地引导人工智能——让它为你服务，而不是对抗你。

为什么提示工程比以往任何时候都更重要

还记得编程曾经是只有一小部分技术高手理解的神秘技能吗？随着时间的推移，它成为了数字时代必备的技能。现在，提示工程也正经历同样的转变——它迅速成为释放人工智能全部潜力的关键。

人工智能无处不在——从生成艺术和音乐到协助医疗和商业。但是，知道_如何_与人工智能交流才是关键。

想象一下，你在要求人工智能制定一个锻炼计划。如果你只是说，_“给我一个健身计划，”它可能会随便列出一份与目标不符的通用锻炼清单。但如果你说，“创建一个为期4周的力量训练计划，以肌肉增长为重点，每周三次，”_那么你就得到了一个量身定制的计划。

秘诀是什么？提示。你请求的表达越清晰，人工智能的表现就越好。在一个人工智能逐渐融入一切的世界里，学习如何制定正确的提示不仅仅是有帮助的——它是必不可少的。

提示工程 技术

提示工程技术是帮助您设计更好提示的策略，以便从人工智能那里获得准确、相关和高质量的响应。与其简单地输入模糊的请求并希望得到最好的结果，这些技术使您能够 引导 人工智能朝着正确的方向，从而确保更精确和有用的输出。

1. 角色扮演

让人工智能像专家一样思考

这项技术使人工智能从特定的角度进行回应——教师、律师、厨师，甚至是历史人物——为您提供更量身定制和深刻的回答。

何时使用： 获取专业建议、创意故事讲述或专家级解释。

▶ 示例：
您想要简单术语的法律建议。

📝 提示：

"You are an experienced lawyer explaining contract law to a complete beginner. 
Use simple language and relatable examples."

2. 逐步推理

强迫人工智能进行逻辑思考 🧠

你要求人工智能将其回答分解为逻辑步骤，而不是直接给出答案——这对于解决问题、调试或复杂解释非常有效。

何时使用： 数学问题、逻辑推理和代码解释。

▶ 示例：
你想了解神经网络是如何进行预测的。

📝 提示：
“解释神经网络是如何逐步预测输出的，就像我是一名10岁的孩子。“

3. 少量学习

向人工智能展示您的期望

在您的提示中提供一些示例有助于人工智能学习模式并生成更好的响应。

何时使用： 结构化响应、创意格式、特定写作风格。

▶ 示例：
您希望人工智能以某种风格生成笑话。

📝 提示：

"See these jokes:
Why did the chicken cross the road? To get to the other side!
Why did the programmer quit his job? Because he didn't get arrays!
Now, generate 3 more jokes in the same style."

4. 思维链提示

强迫人工智能展示其工作过程

这种方法强迫人工智能在给出最终答案之前解释其推理过程，从而提高准确性。

何时使用： 数学问题、逻辑难题和结构化论证。

▶ 示例：
您需要人工智能解决一个数学问题。

📝 提示：

"Solve 300 × 17/34 + 20–10. Explain your reasoning before giving the final 
answer."

5. 角色模拟

让人工智能像其他人一样行动

您可以让人工智能模仿著名人物的风格、词汇或语气——无论是真实的还是虚构的。

何时使用： 主题故事讲述、模仿写作风格和恶搞写作。

▶ 示例：
您希望人工智能像 Hulk Hogan 一样叙述一个寓言。

📝 提示：

"Brother, you're the legendary Hulk Hogan, and I need you to tell an epic 
fable about a fearless rat and a mighty lion - full of energy, wrestling 
metaphors, and that classic Hulkster hype! Make it larger than life, dude!"

6. 背景扩展

为人工智能提供更多背景信息

在这个技术中，您在询问问题之前向人工智能提供详细的背景信息，以获得更相关的答案。

何时使用：商业战略、内容生成和问题分析。

▶ 示例：
您需要人工智能分析一个商业挑战。

📝 提示：

"I own a small bookstore struggling with declining foot traffic. First, 
analyze possible reasons for the decline, then suggest creative marketing 
strategies."

7. 反向提示

让人工智能先生成问题 ❓

与其询问人工智能答案，不如让它生成问题——这对于头脑风暴和探索新主题非常有用。

何时使用： 生成内容创意、深入思考和面试准备。

▶ 示例：
您需要与人工智能相关的讨论主题。

📝 提示：

"Generate 5 thought-provoking questions about the future of AI ethics."

8. 风格模仿

让人工智能复制特定的写作风格

提供一个写作样本，人工智能将匹配语气、词汇和结构。

何时使用： 博客、文章、创意写作、模仿著名作家。

示例：
你希望人工智能模仿欧内斯特·海明威的写作。

📝 提示：

"分析这段文字，并以相同的风格写一个短篇故事： 
[在此插入海明威的段落]。"

9. 迭代精炼

不断改进输出

您通过反复提供额外指令来精炼人工智能的输出。

何时使用： 打磨写作、总结、提高清晰度。

▶ 示例：
您需要人工智能简化一个技术解释。

📝 提示：
“用更简单的术语重写以下解释：[在此插入文本]。“

10. 禁用词限制

强迫人工智能以不同方式思考

你告诉人工智能避免特定词汇，使其进行创造性思考。

何时使用： 独特写作，避免陈词滥调，品牌塑造。

示例：

描述海洋而不使用“蓝色”或“水”。

📝 提示： “Describe the ocean without using the words ‘blue’ or ‘water’.“

11. 比较回答

请人工智能比较两件事

与其仅仅描述，人工智能评估相似性和差异性。

何时使用： 产品比较、技术辩论、决策制定。

▶ 示例：
比较数据科学和软件工程作为职业选择。

📝 提示：

"Compare Data Science and Software Engineering in terms of required skills, job opportunities, salary potential, and long-term career growth."

12. 对立观点

迫使人工智能挑战流行观点

让人工智能反驳广泛接受的观点，以促进更好的批判性思维。

何时使用： 辩论准备、头脑风暴和新鲜视角。

示例：

支持平坦地球理论的论点。

📝 提示：

"尽管有压倒性的科学证据支持球形地球， 
请构建一个逻辑论点，支持平坦地球理论，就好像你是 
一个坚定的信徒。"

13. 思维树 (ToT)

让人工智能探索多条路径

人工智能将一个问题分解为多条路径，评估每条路径，并选择最佳路径。

何时使用： 决策、解决问题、战略规划。

▶ 示例：
找到最佳产品发布策略。

📝 提示：
“考虑三种不同的市场营销策略来推出一款新的健身应用。在推荐最佳策略之前，分析每种策略的优缺点。“

14. ReAct (Reason + Act)

人工智能 首先思考，然后行动

人工智能首先通过逻辑推理解决问题，然后根据该推理采取行动。

何时使用： 分析任务、自动化和交互式人工智能应用。

▶ 示例：
分析客户反馈并提出改进建议。

📝 提示：
“分析此客户反馈以识别主要痛点。然后，
根据您的分析建议一个改进产品的行动计划。”

提示工程不仅仅是提出问题——而是用正确的词语释放人工智能的全部潜力，所以请继续实验、完善，并推动可能性的边界。 因为有了正确的提示，人工智能的能力没有限制。