我靠这个提示词技巧,效率飙升!

最近老有人和我吐槽,AI 画图和写文案看着挺 NB,怎么自己一上手就抽风,生成的效果太差了。

别急,最近我总结了 7 个超好用的提示词方法,跟着一起练,保证你的 AI 生成效果和质量,噌噌往上涨!

就像程序员写代码一样,你给的需求越清晰,代码跑起来才越顺。玩 AI 提示词也一个道理,别指望一句话就能让 AI 生成理想结果。

这几天我从以往和 AI 对话中,抽象总结出了这 7 个提示词方法:学框架、找参考、拆维度、结构化、抽象化、批量化、AI 帮写。

什么叫框架?说白了,就是别人总结好的、证明有效的提问公式。你刚上手,啥也不懂,总不能指望 AI 跟你心有灵犀吧?所以,先学几个常用的 AI 框架,照着填空就行啦。

比如这 3 个 AI 常用框架

看着是不是很高大上?其实用起来也就那么回事,多写就会了。还有我常用的 IIO(指令/输入/输出)模型,效果也不错。

IIO 模型

自己想不出来咋办?直接抄大神作业啊!

多去 AI 社区逛逛,比如 OpenAI 的 Sora 官网(主要是图片/视频,但思路是通的)。看看他们是怎么写提示词的,创作思路是什么。

举个栗子:如果你在 Sora 看到了一个有趣的图片,直接参考改下指令就能用了。

原提示词是一堆看不懂的文字。

Миниатюрный Телец лежит внутри современного футляра для наушников с надписью 'Taurus’ и символом зодиака Телец – ♉️, реалистичный стиль, крупный план, мягкий свет, рука держит чехол

AI 翻译后改一下:

迷你射手座躺在一个标有”Sagittarius”和射手座星座符号♐️的现代耳机盒内,逼真的风格,特写镜头,柔和的光线,一只手拿着耳机盒

按这个提示词生成的图片,和原图比好像差点意思,没关系待会我们把它优化下。

当你稍微搞懂提示词了,就要开始学着自己优化它。

简单来说,就是把指令提炼成 N 个维度。你描述得越细致,AI 就越懂你想要什么。

这个步骤也可以让 AI 处理,具体提示词:

分析提示词,把其中的名词、参数等维度用[占位符]代替,并返回一个新的提示词

要求:

– 每个占位符需2个字

– 直接返回新提示词,不做多余解释

AI 返回的结果:

[星座]躺在一个标有[文字]和[符号]的[容器]内,[风格],[视角],[光线],一只手拿着[容器]。

你也可以在此之上,添加【尺寸、背景】等维度。

在你调试提示词的过程中,可能会发现它变得又长又乱,自己看着都头大,更别说 AI 了。这时候,结构化就派上用场了。

结构化最简单粗暴有效的方法,就是用程序员最熟悉的 JSON 格式。它可以把你的各种维度,用键值对的形式组织起来。

例如刚刚的提示词,用 JSON 可以这么写:(不懂的直接让 AI 生成就行

发给 GPT-4o 生成,效果确实不错。

把提示词进行结构化有啥好处?

第一,清晰明了,AI 解析起来更准确。第二,方便你后续修改、扩展、调整。比如你想换个星座,直接改对应的值就行了,不用在一大堆文字里大海捞针。

我知道很多人一看到代码就头疼。但相信我,这玩意儿一旦用熟了,效率提升不是一点半点!

当你写了很多的提示词之后,你会发现有些是可以复用的。这时候,就要学会指令抽象化,把那些只适用于特定场景的提示词,提炼成可广泛应用的通用提示词模板。

什么意思?简单来说,就是把具体的内容,换成一个变量。

拿刚刚的 JSON 提示词举例,如果把它抽象化,就成了下面的指令。

以后要生成新的类似图片,直接把星座替换掉就行了。里面的文字和符号 AI 会自动识别,是不是很方便?

有了通用提示词模板,你就可以玩出更多花样了。具体怎么操作?

试着让 DeepSeek、Claude 等 AI 模型,帮你随机/批量生成 N 个不重复的指令。如果你还嫌 AI 生成的不够多,搭配飞书多维表格,想生成 1000 个指令都行!

这样一来,AI 生成的作品就更加丰富和多样了,避免了千篇一律的风格。AI 也能帮你拓宽思路,发现一些意想不到的组合。

这是我通过 DeepSeek 随机生成的提示词,喂给 4o 后生成的图片,效果都还不错。

那我只能祭出最后的大招了:通过 AI 直接帮你写提示词!

一个简单的提示词如下:

这招可以说是懒人福音了。但记住,AI 帮你写,不代表你就可以完全不动脑子。最终效果好不好,还是取决于你和 AI 的对话质量。

提示词这东西,说简单也简单,说复杂也复杂。核心就是把你的想法清晰准确、有条理地传达给 AI。

THE END
0.大模型Prompt工程的重要性及构建方法ICIO框架是Elavis Saravia总结的一套框架,他认为一个 Prompt 里需包含以下四个部分: Instruction (指令):你希望模型执行的具体任务 Context (背景信息):或者说是上下文信息,这可以引导模型做出更好的反应 Input Data (输入数据):告知模型需要处理的数据 jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:89:;<4
1.浅谈本地AIAgent搭建和提示词研究对政法宣传工作的影响1.理论框架 传播理论:根据拉斯韦尔的“谁,在哪个渠道,对谁,说了什么,产生了什么效果”的传播模型,Prompt设计应考虑信息源、传播渠道、受众、信息内容和传播效果五个要素。在政法宣传中,Prompt应明确信息源的权威性,选择合适的传播渠道,针对目标受众定制信息内容,并预测和评估可能的传播效果。 jvzquC41yy}/cwuep0ipo8lqpigo1:82624ivvq
2.AIGCEmpoweringHigherEducation:PracticeandApplicationThis workshop gives eight advancedPromptword frames. When choosing the Prompt word frame, it is necessary to determine the appropriate frame according to specific application scenario and the parts of framework are to be clearly defined. 本工作坊提供八个进阶提示词框架, 选择提示词框架时,需要根据具体jvzquC41shld0~ne0gjv0ls1jqsf0ymr1euovnsv1kteg4rkf59;7mvon
3.掌握CRISPE框架:结构化提示词设计的终极指南crispe结构CRISPE优化:“以Markdown格式输出,包含标题、摘要、三个主要部分和结论,总字数约1500字…” 第三部分:CRISPE框架实战应用 现在,让我们使用CRISPE框架重写Day6的邮件任务,体验这一框架的实际效果。 原始提示词分析 首先,我们看看原始提示词可能是什么样子: jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8iwnigp1jwvkerf1mjvckrt1::32:693?
4.避开90%常见错误!crisp提问法包含哪些要素本文介绍CRISPE框架和Markdown结构法两种提示词框架,通过结构化思维让AI更准确理解需求。CRISPE包含角色定位、背景信息等六要素,Markdown法则用标记分隔不同模块。文章强调灵活运用框架而非死记硬背,并给出实际应用示例,帮助解决AI回答复杂任务质量不高的问题,提升与大模型的交互效率。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8m36796:?9351gsvrhng1jfvjnnu1765>73:9<
5.AI大模型之Prompt工程:提示词框架简介(二)CRISPECARECOAST4. CRISPE 提示词框架 1)框架介绍:提供了结构和清晰度,将提示创建过程分解为明确和不同的步骤。 2)使用场景:适用于需要明确角色和任务,同时强调洞察和个性的交互,如创意写作、广告创意等。 3)关键结构字段: #能力和角色 (Capacity and Role) #洞察 (Insight) jvzquC41dnuh0>6evq4dqv4wa3;749>;217299628:
6.如何高效撰写优质Prompt?提示词框架+优化方法分享优质prompt适配多模型场景:不同 AI 工具(如 GPT、Claude、代码模型)可通过框架调整提示策略。 优化友好:当需要优化提示词时可以清晰的知道优化位置。 下面介绍两种常见的框架以及我常用的提示词模版。 RICE框架 ❝ 通过明确四大要素,让 AI 模型快速理解任务边界与目标。 全称:Role(角色)、Input(输入)、Context(上下文)、ExpejvzquC41dnuh0lxfp0tfv8gwi{oo{rs1ctzjeuj1fgzbkux136>96?<98
7.Prompt工程全攻略:15+Prompt框架一网打尽(BROKE、COAST、LangGPTCRISPE 是由 Matt Nigh 创建,它提供了结构和清晰度,将提示创建过程分解为明确和不同的步骤。该框架包括五个主要组成部分: 能力和角色 (Capacity and Role):定义ChatGPT 应扮演的角色或角色。 洞察(Insight):提供有关请求的幕后洞察、背景和上下文。 声明(Statement):说明您要求 ChatGPT 完成的任务。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8Qcpiiicrs1ctzjeuj1fgzbkux135?17B<89
8.第3章:提示词(Prompt)与人设:Bot的灵魂工程我们将使用业界流行的CRISPE框架来结构化我们的 Prompt,它代表: Capacity andRole: 角色和能力 Insight: 背景洞察 Statement: 具体指令 Personality: 个性 Experiment: 实验和迭代 操作步骤: 创建Bot:命名为LanguagePal,功能介绍为你的专属多语言学习伙伴,随时随地陪你练习口语。 jvzquC41dnuh0>6evq4dqv4wa3<33<;;91754>689:
9.Promptlearning教学[进阶篇]:简介Prompt框架并给出自然语言处理当然,你在写 prompt 的时候,并不一定要包含所有4个元素,而是可以根据自己的需求排列组合。比如拿前面的几个场景作为例子: 推理:Instruction + Context + Input Data 信息提取:Instruction + Context + Input Data + Output Indicator 1.2 CRISPE Prompt Framework jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:72;861
10.結構(控制項與屬性頁)下列結構可用來建立標準 COM 對象和屬性頁。 CADWORD CALPOLESTR CAUUID CONTROLINFO FONTDESC LICINFO OCPFIPARAMS PAGERANGE PAGESET PICTDESC PROPPAGEINFO QACONTAINER QACONTROL此頁面對您有幫助嗎? Yes No 中文(繁體) 您的隱私權選擇 佈景主題 管理Cookie AI Disclaimer 舊版本 部落格 參與 隱私權 jvzquC41nggsp7rketutqoy0eqs0|q2vy1}jpmtyu1}jp<71eqs0u}wwev{sg|2evtrt
11.万字长文:人人都能学会的提示词,揭秘18个prompt模版,8个秘诀,助你大模型提示词框架: 角色:历史教师 背景:需要教授古罗马历史 目标:寻找高质量的教学资源 任务:提供古罗马的教学资源或推荐 这种交互策略使得大模型能够更准确、更有针对性地为用户提供所需的答案和资源。 4、CRISPE提示词框架 详见GitHub – mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List: A free guide for learning to crejvzq<8423vm/ew4'G6+C:.=9'G;&CM*;9'K:'B:'DH+F8.>8':=&GO*DE'?B'N9'DC+CC.J6'DG&DJ*G;'>4'KI'G:+95.GF'G;&CM*C8'K5'KH';C+F9.>C'::&G?*:H'?1'N<'C6+CC.J:'CL&:M*GH'HD'AH'G8+9H.FF'G=&C@*;:3>&G=*D:'GBr{torv+F8.F:'C7&G@*:;'>91
12.框架设计准则|MicrosoftLearn获得皮尔逊教育公司许可后重印自框架设计准则:可重用 .NET 库的约定、习惯和模式,由 Krzysztof Cwalina 和 Brad Abrams 编写,并作为微软 Windows 开发系列中的出版物之一,于 2008 年 10 月 22 日由 Addison-Wesley Professional 出版。 Last updated on2025/06/19jvzquC41fqit0vnetqyph}3eqo5{j6hp1fuupny1uvgofjwf1fktkps/iwoegunpgu5
13.Prompt工程全攻略:15+Prompt框架一网打尽(BROKE、COAST、LangGPTCARE 框架强调四个关键要素:上下文指导、行动、结果和示例。此外,与 CARE 框架类似的框架还有不少,如 CAR (Context, Action, Result) 框架、CCAR (Challenge-Context-Action-Result) 模型和 CARL (Context, Action, Result, Learning) 框架。这些框架有着相似的元素和原则。 jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:989362