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和AI唠嗑的玄学：如何用"咒语"让ChatGPT给你打工

#AI#提示词193
AI 生成的摘要
AI并不是读心大师，提示词工程是给AI下指令的有效方式。优化提示词可以显著提升AI输出的质量，复杂任务时尤其需要使用明确的框架。常见的翻车场景包括模糊指令、缺乏细节和矛盾要求，正确的提示词框架能够帮助避免这些问题。 常用的提示词框架包括A.P.E、C.O.A.S.T、R.I.S.E等，每个框架都有其特定的结构和用途。框架的选择应根据任务的复杂性和目标受众来决定。 在实际应用中，具体和详细的指令能够显著提高AI的表现。使用框架时，需明确任务、背景、角色和期望结果。此外，黄金三原则强调了具体性、背景信息和角色扮演的重要性。 高阶操作技巧如“俄罗斯套娃法”和“阴阳合璧术”可以进一步提升AI的输出质量。总之，AI的表现与输入的质量密切相关，优质的提示词能够引导AI产生更好的结果。

一、AI 不是读心大师#

What：提示词工程就是给 AI 下指令的 "翻译器"。想象你让实习生买咖啡 ——"随便买杯喝的"VS"买冰美式加双份浓缩，不要糖，用纸杯"。后者才是有效指令。

Why：测试发现，优化提示词后 AI 输出质量提升 40%（斯坦福研究实锤）。上次我让 AI"写首诗"，它给我来了段 "啊！大海你全是水！"，而用 R.I.S.E 框架后直接输出莎士比亚风十四行诗。

When：需要复杂任务时必用。查天气不用咒语，但让 AI"用周杰伦歌词风格写代码注释"？这时就得掏出框架宝典了。

二、常见翻车现场#

谜语人陷阱
"写个营销方案"→AI 交来 50 页学术论文体方案
✅正确姿势：用 T.A.S.T.E 框架指定 "面向 Z 世代的短视频文案，要求带网络热梗"

细节控缺失
"总结会议纪要"→漏掉关键决策点
✅正确姿势：用 I.C.I.O 框架明确 "需要突出客户王总关于预算调整的发言"

人格分裂现场
同时要求 "专业严谨" 和 "幽默俏皮"→AI 输出量子波动文风
✅正确姿势：在 C.R.I.S.P.E 框架中固定 "用脱口秀风格解说量子物理"

三、 常用提示词框架介绍#

A.P.E#

行动，目的，期望

  • ACTION 行动：定义要完成的工作或活动
  • PURPOSE 目的：讨论意图或目标
  • EXPECTATION 期望：陈述预期的结果

C.O.A.S.T#

背景，客观，行动，场景，任务

  • CONTEXT 上下文：为对话设定舞台 OBJECTIVE 目的：描述目标电
  • ACTION 行动：解释所需的动作
  • SCENARIO 方案：描述场景
  • TASK 任务：描述任务

R.I.S.E#

角色，输入，步骤，期望

  • ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
  • INPUT 输入：描述信息或资源
  • STEPS 步骤：询问详细的步骤
  • EXPECTATION 期望：描述所需的结果。

E.R.A#

期望，角色，行动

  • EXPECTATION 期望：描述所需的结果
  • ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
  • ACTION 行动：指定需要采取哪些操作

R.O.S.E.S.#

角色，客观，场景，解决方案，步骤

  • ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
  • OBJECTIVE 目的：陈述目标或目标
  • SCENARIO 方案：描述情况
  • EXPECTED SOLUTION 解决方案：定义所需的结果
  • STEPS 步骤：要求达到解决方案所需的措施。

C.R.I.S.P.E#

角色，见解，声明，个性，实验

  • CAPACITY AND ROLE 能力和角色扮演什么角色
  • INSIGHT 见解：提供见解、背景和上下文
  • STATEMENT 声明：你要求 ChatGPT 做什么
  • PERSONALITY 个性：你希望以何种风格、个性、方式回应
  • EXPERIMENT 实验：请求 chatGPT 为你回复多个示例

B.R.O.K.E#

背景，角色，目标，关键结果，改进

  • BACKGROUND 背景：说明背景，提供充足信息
  • ROLE 角色：我希望 ChatGPT 扮演的角色
  • OBJECTIVES 目标：我们希望实现什么
  • KEY RESULT 关键结果：我要什么具体效果试验并调整
  • EVOLVE 试验并改进：三种改进方法自由组合

T.A.G#

任务，行动，目标

  • TASK 任务：定义特定任务
  • ACTION 行动：描述需要做的事情
  • GOAL 目标：解释最终目标。

T.R.A.C.E#

任务，请求，操作，上下文，示例

  • TASK 任务：定义特定任务
  • REQUEST 请求：描述您的要求
  • ACTION 行动：说明您需要的操作
  • CONTEXT 上下文：提供上下文或情况。EXAMPLE 示例：举一个例子来说明您的观点

C.A.R.E#

上下文，行动，结果，示例

  • CONTEXT 上下文：为讨论设置阶段或上下文
  • ACTION 行动：描述您想做什么
  • RESULT 结果：描述所需的结果
  • EXAMPLE 示例：举一个例子来说明您的观点，

I.C.I.O#

指令，背景，输入数据，输出引导

  • INSTRUCTION 指令 执行的具体任务
  • CONTEXT 背景：给 AI 更多的背景信息
  • INPUT DATA 输入数据：告知模型需要处理的数据
  • OUTPUTINDICATOR 输出引导：告知我们要输出的类型或风格

R.A.C.E.#

角色，行动，背景，期望

  • ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
  • ACTION 行动：详细说明需要采取什么行动
  • CONTEXT 上下文：提供有关情况的相关细节
  • EXPECTATION 期望：描述预期结果。

T.A.S.T.E#

任务，受众，结构，语气，示例

  • Task 任务：定义模型主要任务或生成内容
  • Audience 目标受众：明确说明目标受众。
  • Structure (结构): 为输出的内容提供明确的组织结构，包括段落安排、论点展开顺序或其他逻辑关系
  • Tone (语气): 指定模型回答时的语气或风格
  • Example (示例): 例子或模板可帮助模型理解输出风格或格式。

A.L.I.G.N#

目标，难度，输入，指导原则，新颖性

  • Aim 目标：明确任务的最终目标。
  • Level 难度级别：定义输出的难度级别。
  • Input 输入：指定需要处理的输入数据或信息，要求模型依据某些事实或条件进行推理。
  • Guidelines 指导原则：提供模型在执行任务时应该遵循的规则或约束
  • Novelty 新颖性：明确是否需要模型提供原创性、创新性的内容，是否允许引用已有知识。

CO-STAR#

  • C-context 上下文：提供任务上下文信息

    有助于 LLM 理解正在讨论的情景，确保其回应的相关性

  • O-objective 目标： 确认你希望 LLM 完成的任务

    明确目标能狗帮助 LLM 集中回应，以达成特定目标

  • S-style 风格：指明 LLM 输出的写作风格

    这可以是某位名人的写作风格，或是某个领域专家的风格，比如商业分析师货 CEO。这有助于指导 LLM 采用与你需求相符的表达方式和词语选择

  • T-tone 语气：确定回应的情感态度

    这确保 LLM 的回应和我们希望的回复情感相同。例如正式、幽默、同情等

  • A-audience 受众：识别回应的目标受众

    让 LLM 的回应针对特定受众，比如（领域专家、CEO、初学者、儿童等），保证其在所需语境中的适宜性和易懂性

  • R-response 回应：指定回应的格式

    确保 LLM 按照你需要的确切格式输出，以便于后续任务。例如列表、JSON、专业报告等等。对于大多数程序化处理 LLM 回应的应用而言，JSON 输出格式将是理想选择

四、框架说明书（精选 5 款）#

DeepSeek- R1 官方满血版，开启联网搜索

1. APE 框架 - 直男式指令#

[Action] 分析小红书美妆类爆文  
[Purpose] 找出流量密码  
[Expectation] 用表情包+梗图制作分析报告

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💡适用场景：紧急任务时快速部署

2. T.A.S.T.E 框架 - 甲方快乐模版#

Task: 写新能源汽车推广文案  
Audience: 30-45岁中产家庭  
Structure: 痛点引入→技术优势→场景化解决方案  
Tone: 像罗永浩发布会风格  
Example: 参考蔚来NIO Day演讲结构

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🎯真实案例：某车企用此框架产出文案，转化率提升 27%

3. C.R.I.S.P.E 框架 - 戏精模式#

Capacity: 扮演毒舌时尚编辑  
Insight: 今年流行多巴胺穿搭  
Statement: 吐槽明星红毯造型  
Personality: 用金星老师式犀利吐槽  
Experiment: 生成3版不同毒舌程度的文案

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🤹‍♂️实测：让 AI 模仿李佳琦 "OMG 买它" 风格写代码注释，程序员集体笑出腹肌

4. B.R.O.K.E 框架 - 打工人救星#

Background: 要交年终总结PPT  
Role: 资深职场教练  
Objectives: 突出技术转型成果  
Key Result: 用数据可视化呈现  
Evolve: 提供升职版/转岗版/摆烂版三种版本

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💼打工人亲测：原来 5 小时的工作现在 20 分钟搞定

5. A.L.I.G.N 框架 - 学术党必备#

Aim: 解释区块链技术  
Level: 给奶奶讲明白  
Input: 她只会用老年机  
Guidelines: 用买菜记账比喻  
Novelty: 结合广场舞队经费管理案例

DeepSeek-R1 真实输出

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👵我妈真实评价："比电视专家讲得明白！"

五、黄金三原则#

  • 具体到变态：
    ❌"写个故事" → ✅"写 800 字科幻微小说，主角是会做蛋炒饭的机器人，结尾反转"
  • 给 AI"记忆面包"：
    ❌直接要方案 → ✅用 C.A.R.E 框架先喂背景数据："当前门店月亏损 5 万，竞争对手..."
  • 角色扮演 yyds：
    ❌普通需求 → ✅"你现在是给马斯克写演讲稿的鬼才，要加入摸鱼文化梗"

六、高阶骚操作#

  • 俄罗斯套娃法：
    用 R.O.S.E.S 框架让 AI 先设计框架，再生成内容："先列出 10 个文章标题，再选第 3 个展开"
  • 渣男式迭代：
    用 B.R.O.KE 框架生成初稿后说："不够性感，给我加点互联网黑话"
  • 阴阳合璧术：
    用 E.R.A 框架让 AI 同时输出正反观点："先写支持远程办公的 5 点理由，再写反对的 5 点理由"

七、AI 是面镜子#

你敷衍它就更敷衍，你用心它就惊艳。记住这个灵魂公式：

优质提示词 = 明确任务 + 丰富细节 + 人格设定 + 风骚示例

下次卡壳时，不妨对着 AI 唱："简单点～说话的方式简单点～"，然后默默打开这篇指南。毕竟，让 AI 打工的最高境界，是让它觉得你们在共同创作（虽然它只是在疯狂矩阵计算）

🎁文末福利：尝试用 T.R.A.C.E 框架让 AI 生成本文的吐槽版，你会收获意想不到的快乐（别问我怎么知道的）

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