一、AI 不是讀心大師#
What：提示詞工程就是給 AI 下指令的 "翻譯器"。想像你讓實習生買咖啡 ——"隨便買杯喝的"VS"買冰美式加雙份濃縮，不要糖，用紙杯"。後者才是有效指令。
Why：測試發現，優化提示詞後 AI 輸出質量提升 40%（斯坦福研究實錘）。上次我讓 AI"寫首詩"，它給我來了段 "啊！大海你全是水！"，而用 R.I.S.E 框架後直接輸出莎士比亞風十四行詩。
When：需要複雜任務時必用。查天氣不用咒語，但讓 AI"用周杰倫歌詞風格寫代碼註釋"？這時就得掏出框架寶典了。
二、常見翻車現場#
謎語人陷阱
"寫個營銷方案"→AI 交來 50 頁學術論文體方案
✅正確姿勢：用 T.A.S.T.E 框架指定 "面向 Z 世代的短視頻文案，要求帶網絡熱梗"
細節控缺失
"總結會議紀要"→漏掉關鍵決策點
✅正確姿勢：用 I.C.I.O 框架明確 "需要突出客戶王總關於預算調整的發言"
人格分裂現場
同時要求 "專業嚴謹" 和 "幽默俏皮"→AI 輸出量子波動文風
✅正確姿勢：在 C.R.I.S.P.E 框架中固定 "用脫口秀風格解說量子物理"
三、常用提示詞框架介紹#
A.P.E#
行動，目的，期望
- ACTION 行動：定義要完成的工作或活動
- PURPOSE 目的：討論意圖或目標
- EXPECTATION 期望：陳述預期的結果
C.O.A.S.T#
背景，客觀，行動，場景，任務
- CONTEXT 上下文：為對話設定舞台 OBJECTIVE 目的：描述目標
- ACTION 行動：解釋所需的動作
- SCENARIO 方案：描述場景
- TASK 任務：描述任務
R.I.S.E#
角色，輸入，步驟，期望
- ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
- INPUT 輸入：描述信息或資源
- STEPS 步驟：詢問詳細的步驟
- EXPECTATION 期望：描述所需的結果。
E.R.A#
期望，角色，行動
- EXPECTATION 期望：描述所需的結果
- ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
- ACTION 行動：指定需要採取哪些操作
R.O.S.E.S.#
角色，客觀，場景，解決方案，步驟
- ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
- OBJECTIVE 目的：陳述目標或目標
- SCENARIO 方案：描述情況
- EXPECTED SOLUTION 解決方案：定義所需的結果
- STEPS 步驟：要求達到解決方案所需的措施。
C.R.I.S.P.E#
角色，見解，聲明，個性，實驗
- CAPACITY AND ROLE 能力和角色扮演什麼角色
- INSIGHT 見解：提供見解、背景和上下文
- STATEMENT 聲明：你要求 ChatGPT 做什麼
- PERSONALITY 個性：你希望以何種風格、個性、方式回應
- EXPERIMENT 實驗：請求 chatGPT 為你回覆多個示例
B.R.O.K.E#
背景，角色，目標，關鍵結果，改進
- BACKGROUND 背景：說明背景，提供充足信息
- ROLE 角色：我希望 ChatGPT 扮演的角色
- OBJECTIVES 目標：我們希望實現什麼
- KEY RESULT 關鍵結果：我要什麼具體效果試驗並調整
- EVOLVE 試驗並改進：三種改進方法自由組合
T.A.G#
任務，行動，目標
- TASK 任務：定義特定任務
- ACTION 行動：描述需要做的事情
- GOAL 目標：解釋最終目標。
T.R.A.C.E#
任務，請求，操作，上下文，示例
- TASK 任務：定義特定任務
- REQUEST 請求：描述您的要求
- ACTION 行動：說明您需要的操作
- CONTEXT 上下文：提供上下文或情況。EXAMPLE 示例：舉一個例子來說明您的觀點
C.A.R.E#
上下文，行動，結果，示例
- CONTEXT 上下文：為討論設置階段或上下文
- ACTION 行動：描述您想做什麼
- RESULT 結果：描述所需的結果
- EXAMPLE 示例：舉一個例子來說明您的觀點，
I.C.I.O#
指令，背景，輸入數據，輸出引導
- INSTRUCTION 指令 執行的具體任務
- CONTEXT 背景：給 AI 更多的背景信息
- INPUT DATA 輸入數據：告知模型需要處理的數據
- OUTPUTINDICATOR 輸出引導：告知我們要輸出的類型或風格
R.A.C.E.#
角色，行動，背景，期望
- ROLE 角色：指定 ChatGPT 的角色
- ACTION 行動：詳細說明需要採取什麼行動
- CONTEXT 上下文：提供有關情況的相關細節
- EXPECTATION 期望：描述預期結果。
T.A.S.T.E#
任務，受眾，結構，語氣，示例
- Task 任務：定義模型主要任務或生成內容
- Audience 目標受眾：明確說明目標受眾。
- Structure (結構): 為輸出的內容提供明確的組織結構，包括段落安排、論點展開順序或其他邏輯關係
- Tone (語氣): 指定模型回答時的語氣或風格
- Example (示例): 例子或模板可幫助模型理解輸出風格或格式。
A.L.I.G.N#
目標，難度，輸入，指導原則，新穎性
- Aim 目標：明確任務的最終目標。
- Level 難度級別：定義輸出的難度級別。
- Input 輸入：指定需要處理的輸入數據或信息，要求模型依據某些事實或條件進行推理。
- Guidelines 指導原則：提供模型在執行任務時應該遵循的規則或約束
- Novelty 新穎性：明確是否需要模型提供原創性、創新性的內容，是否允許引用已有知識。
CO-STAR#
-
C-context 上下文：提供任務上下文信息
有助於 LLM 理解正在討論的情景，確保其回應的相關性 -
O-objective 目標： 確認你希望 LLM 完成的任務
明確目標能狗幫助 LLM 集中回應，以達成特定目標 -
S-style 風格：指明 LLM 輸出的寫作風格
這可以是某位名人的寫作風格，或是某個領域專家的風格，比如商業分析師或 CEO。這有助於指導 LLM 採用與你需求相符的表達方式和詞語選擇 -
T-tone 語氣：確定回應的情感態度
這確保 LLM 的回應和我們希望的回覆情感相同。例如正式、幽默、同情等 -
A-audience 受眾：識別回應的目標受眾
讓 LLM 的回應針對特定受眾，比如（領域專家、CEO、初學者、兒童等），保證其在所需語境中的適宜性和易懂性 -
R-response 回應：指定回應的格式
確保 LLM 按照你需要的確切格式輸出，以便於後續任務。例如列表、JSON、專業報告等等。對於大多數程序化處理 LLM 回應的應用而言，JSON 輸出格式將是理想選擇
四、框架說明書（精選 5 款）#
DeepSeek- R1 官方滿血版，開啟聯網搜索
1. APE 框架 - 直男式指令#
[Action] 分析小紅書美妝類爆文
[Purpose] 找出流量密碼
[Expectation] 用表情包+梗圖製作分析報告
💡適用場景：緊急任務時快速部署
2. T.A.S.T.E 框架 - 甲方快樂模板#
Task: 寫新能源汽車推廣文案
Audience: 30-45歲中產家庭
Structure: 痛點引入→技術優勢→場景化解決方案
Tone: 像羅永浩發布會風格
Example: 參考蔚來NIO Day演講結構
🎯真實案例：某車企用此框架產出文案，轉化率提升 27%
3. C.R.I.S.P.E 框架 - 戲精模式#
Capacity: 扮演毒舌時尚編輯
Insight: 今年流行多巴胺穿搭
Statement: 吐槽明星紅毯造型
Personality: 用金星老師式犀利吐槽
Experiment: 生成3版不同毒舌程度的文案
🤹♂️實測：讓 AI 模仿李佳琦 "OMG 買它" 風格寫代碼註釋，程序員集體笑出腹肌
4. B.R.O.K.E 框架 - 打工人救星#
Background: 要交年終總結PPT
Role: 資深職場教練
Objectives: 突出技術轉型成果
Key Result: 用數據可視化呈現
Evolve: 提供升職版/轉崗版/擺爛版三種版本
💼打工人親測：原來 5 小時的工作現在 20 分鐘搞定
5. A.L.I.G.N 框架 - 學術黨必備#
Aim: 解釋區塊鏈技術
Level: 給奶奶講明白
Input: 她只會用老年機
Guidelines: 用買菜記賬比喻
Novelty: 結合廣場舞隊經費管理案例
DeepSeek-R1 真實輸出
👵我媽真實評價："比電視專家講得明白！"
五、黃金三原則#
- 具體到變態：
❌"寫個故事" → ✅"寫 800 字科幻微小說，主角是會做蛋炒飯的機器人，結尾反轉" - 給 AI"記憶麵包"：
❌直接要方案 → ✅用 C.A.R.E 框架先餵背景數據："當前門店月虧損 5 萬，競爭對手..." - 角色扮演 yyds：
❌普通需求 → ✅"你現在是給馬斯克寫演講稿的鬼才，要加入摸魚文化梗"
六、高階騷操作#
- 俄羅斯套娃法：
用 R.O.S.E.S 框架讓 AI 先設計框架，再生成內容："先列出 10 個文章標題，再選第 3 個展開" - 渣男式迭代：
用 B.R.O.KE 框架生成初稿後說："不夠性感，給我加點互聯網黑話" - 陰陽合璧術：
用 E.R.A 框架讓 AI 同時輸出正反觀點："先寫支持遠程辦公的 5 點理由，再寫反對的 5 點理由"
七、AI 是面鏡子#
你敷衍它就更敷衍，你用心它就驚艷。記住這個靈魂公式：
優質提示詞 = 明確任務 + 豐富細節 + 人格設定 + 風騷示例
下次卡殼時，不妨對著 AI 唱："簡單點～說話的方式簡單點～"，然後默默打開這篇指南。畢竟，讓 AI 打工的最高境界，是讓它覺得你們在共同創作（雖然它只是在瘋狂矩陣計算）
🎁文末福利：嘗試用 T.R.A.C.E 框架讓 AI 生成本文的吐槽版，你會收穫意想不到的快樂（別問我怎麼知道的）