[AI 使用指南 #3] 只改问题，答案就会不同：提示词的 4 个基本功

听到有人说“我用过 AI，但感觉不怎么样”，很多人其实停留在“帮我写封邮件”“帮我总结报告”这类一行请求上。但只要稍微打磨一下发给 AI 的请求，也就是提示词，产出就可能像换了一个人写的。提示词工程这个名字听起来很专业，但普通用户实际上只需要掌握 4 个基本功。

为什么问题不同，答案也会不同？

回想第 1 篇的原理。AI 会生成最自然地接续你提供文本的内容。如果输入只有“帮我写封邮件”，AI 不知道谁发给谁、为什么发送，只能生成世上最普通的邮件。结果平淡，不是因为 AI 做不到，而是因为缺少材料。

提示词的基本功，一句话就够了。**把它想成给新员工分配工作，并按照这个思路提出请求。**对一个聪明但完全不了解公司情况的新员工只说“帮我写封邮件”，结果会怎样显而易见。下面 4 点，正是你需要向这位新人说明的内容。

基本功 1：提供上下文

只要说明背景和目的，就能决定产出一半的质量。

• 坏例子：“帮我写封邮件”
• 好例子：“帮我写一封请求客户延期交付的邮件。对方是合作了 10 年的部门经理，我们因为生产问题要延迟一周。请保持礼貌，不要损害双方关系，同时不要让内容听起来像借口。”

谁会阅读、为什么要写、目前是什么情况。加入这 3 点后，AI 生成的就不再是普通文章，而是符合该情境的内容。

**有一点需要注意。**提供上下文不等于要粘贴公司机密或客户真名。即使把它们隐藏为“客户 A”“金 OO 客户”，产出质量也几乎不受影响。这个问题会在第 7 篇单独讨论。

基本功 2：指定角色

指定“你是一名有 10 年经验的市场营销人员”“你是一位能让小学生也听懂的科学老师”等角色后，回答的视角、词汇和深度都会根据角色调整。

指定角色真正有用的原因，是可以调整回答的层次。同样是“请解释退休金”，“向金融初学者解释的银行柜员”会拆解术语，而“财务专家”则可能进一步计算税收优惠。用角色指定你想要的回答层次即可。

先澄清一个误解。给 AI 指定角色不会让它更聪明，也不会让答案更准确。改变的是解释方式。

基本功 3：展示示例

如果你已经想好了产出的形式，展示一个示例比用语言解释更快。

与其反复解释“请按照我们团队的周报格式撰写”，不如粘贴上周的周报，再说“保持这个格式和语气，用本周内容来写”。标题样式、句子长度，甚至礼貌程度，AI 都会从示例中自动吸收。

这同样遵循之前的原理。AI 是一台延续前面文本模式的机器，没有比示例更明确的模式说明书。

基本功 4：指定格式

先想清楚拿到产出后要用在哪里，再提前指定它的样子。

• “整理成表格，列为项目、费用、优缺点”
• “不超过 3 段，每段不超过 3 句”
• “先说结论，并用编号列出依据”

指定格式与其说是质量问题，不如说是后处理时间问题。反正内容最后要整理成表格，从一开始就拿到表格更好；如果用于高管汇报，则适合采用结论优先的结构。

而且，不要试图一次完成

有一个比 4 个基本功更重要的习惯。把第一份回答当作草稿，而不是成品。

与 AI 对话不是自动售货机，而是打乒乓球。“第二段太生硬了，改得柔和些”“把这部分的依据讲得更详细”“全文缩短到一半”——这样不断修改才是正常用法。与其纠结如何写出完美提示词，不如先粗略开始，再修改 3 次，大多数时候会更快。

总结

• 结果平淡，不是因为 AI 做不到，而是因为缺少材料
• 掌握 4 点：上下文（谁、为什么、什么情况）、角色（层次）、示例（形式）和格式（样式）
• 像给新员工分配工作一样说明，大多数问题都能解决
• 第一份回答是草稿。通过乒乓式互动不断修改

不过，即使提示词写得再好，也有无法完成的任务，例如处理 AI 不知道的信息，也就是你们公司的资料或今天发布的新闻。这时不是继续打磨问题，而是要直接提供材料。下一篇将介绍如何通过文件附件、网页搜索和 NotebookLM，把资料提供给 AI。