1. 产品经理为什么需要了解 AI 提示词工程
在数字化时代，产品经理需要了解 AI 提示词工程，因为这有助于他们设计更智能的用户交互，优化产品功能，提升用户体验，并确保 AI 系统能够准确理解和响应用户需求。通过有效的提示词设计，产品经理可以引导 AI 系统生成高质量的内容，支持数据分析，提高自动化流程的效率，从而增强产品的市场竞争力。
2. 什么是 AI 提示词工程？
在 AI 提示词工程中，用户或开发者会提供一系列的指令或问题，这些指令或问题被称为“提示”（prompts）。提示的设计对于 AI 系统的表现至关重要，因为它们决定了 AI 如何解读任务、搜索信息并生成回答。有效的提示词工程需要考虑语言的清晰度、简洁性、相关性和具体性，以及如何引导 AI 系统沿着特定的思考路径进行操作。
换句话说，AI 提示词工程是确保 AI 系统能够根据用户的需求提供恰当响应的关键技术。
下面介绍高效提示词的五大经典框架：CLEVER、ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF。
一、CLEVER 介绍：提升 ChatGPT 内容创作的艺术与科学
CLEVER 方法是一种系统化的提示工程策略，也是一个缩写，代表清晰度（Clarity）、语言（Language）、效率（Efficiency）、价值（Value）、评估（Evaluate）和结果（Results）。这种方法强调了在提示中使用精确、简洁和具有细节的语言，以及如何通过迭代和数据分析来不断优化提示，以获得更好的 AI 生成内容。
1. 清晰度（Clarity）
在清晰度方面，我们需要确保提示明确、具体，避免使用模糊或技术性术语，同时提供详细的指导和结构化数据，通过精确、简洁和注重细节来构建有效的 AI 文本生成提示。编写清晰提示的技巧和示例。
示例：
改进前的提示：“写一篇关于汽车的文章。”
改进后的提示：“写一篇 1000 字的文章，介绍福特野马的历史，包括其设计、特点和文化影响。”
改进前的提示：“创建关于咖啡的社交媒体帖子。”
改进后的提示：“写一条推文，推广新的有机、公平贸易咖啡豆，强调它们独特的风味档案和用于生产的可持续农业实践。”
2. 语言（Language）
在语言方面，我们应避免使用陈词滥调，而是使用生动、具象的语言来吸引读者。使用具体、描述性的语言来创建有影响力的 AI 生成内容的重要性。建议使用语言和措辞来增强 AI 文本生成输出。
改进前的提示：“写一篇关于素食主义的文章。”
改进后的提示：“创建一篇信息性文章，介绍基于植物的饮食的健康益处，包括科学研究和统计数据。”
改进前的提示：“为新书撰写产品描述。”
改进后的提示：“为新书撰写一个引人入胜的产品描述，使用生动的语言和吸引人的叙述风格，以吸引潜在读者并突出书籍的独特特点。
3. 效率（Efficiency）
效率则要求我们使用预先编写的提示模板，以节省时间并保持内容的一致性。使用预先编写的提示的好处，如节省时间、提高一致性和质量。建议使用和定制预先编写的提示的建议。
博客文章：
“请撰写一篇关于 [ 插入产品 / 服务 / 行业 ] 的前 10 大好处的博客文章。”
“你能创建一篇讨论 [ 插入你的行业 / 领域 ] 的最新趋势的文章吗？”
社交媒体帖子：
“创建一条关于我们新产品发布的社交媒体帖子。产品名称是 [ 插入产品名称 ] ，主要好处是 [ 好处 1 ] ， [ 好处 2 ] 。使用突出产品特点和好处的语言，并添加几个传达兴奋和创新的 emoji。”
“写一条社交媒体帖子，以庆祝 [ 插入节日或特殊场合 ] 。使用反映场合精神的语言，并添加相关 emoji 来捕捉情绪和情感。”
4. 价值（Value）
价值则关乎于如何通过市场研究和买家人物分析来创建与目标受众共鸣的提示。创建与目标受众共鸣的 AI 文本提示的实用技巧、工具和资源。理解目标受众、使用情感触发器和行动性语言的重要性。
“解释 [ 产品 / 服务 ] 的三个或更少句子的好处，突出其独特的卖点以及如何解决你的受众的痛点。”“列出 [ 行业 / 领域 ] 中人们常犯的五种错误以及如何避免它们，使用真实的例子和清晰的解释。”
5. 评估（Evaluate）
评估阶段强调了持续检查和改进提示的重要性。持续检查和评估结果的重要性，并根据反馈修订提示。通过迭代和数据驱动决策来优化提示和 AI 生成内容的建议。
“撰写一个 175 字的关于 AI 的短段落，使用生动、富有表现力的语言，运用隐喻、明喻、拟人、成语、意象和夸张来生动地传达主题内容。”
6. 结果（Results）
结果则关注于测试不同提示变体以找到最佳输。测试提示的不同变体以确定最佳输出，并据此进行调整。使用有效提示来确保每次生成的 AI 内容都是高质量的建议。
“写一篇 65 字的关于 [ 主题 ] 的介绍性博客文章，使用美丽、精细的写作风格，并使用类比。”
CLEVER 方法为内容创作者提供了一种系统化的方式来优化与 ChatGPT 的互动，从而生成更高质量的内容。通过理解和应用这一策略，我们可以更有效地利用 AI 的力量，创造出既有深度又有吸引力的内容，从而在竞争激烈的数字世界中脱颖而出。记住，尽管 ChatGPT 是一个强大的工具，但最终，我们的目标是创造出既有机器效率又有人类情感的内容。
二、ICIO 框架介绍：AI 提示工程的高效沟通之道
在人工智能（AI）日益融入我们生活和工作的今天，如何有效地与 AI 系统沟通，使其能够理解和执行复杂的任务，成为了一个关键的技能。ICIO 框架作为一种 AI 提示工程工具，旨在简化这一过程，提高 AI 系统响应的准确性和相关性。
ICIO 框架通过四个关键组成部分——介绍（Intruction）、背景（Context）、输入数据（Input Data）和输出指标（Output Indicator），为 AI 系统提供了清晰的指导。这种结构化的沟通方式不仅提高了 AI 的工作效率，还确保了输出内容的质量，使其更符合用户的期望。
Intruction（任务）：明确指出希望 AI 执行的具体任务，如“翻译一段文本”或“撰写一篇关于 AI 伦理的博客文章”。
Context（背景）：提供任务的背景信息，帮助 AI 理解任务的上下文，例如，“这段文本是用于公司内部会议的开场白”。
Input Data（输入数据）：指定 AI 需要处理的具体数据，如“请翻译以下句子：'人工智能正在改变世界’”。
Output Indicator（输出格式）：设定期望的输出格式和风格，例如，“请以正式的商务英语风格翻译”。
通过 ICIO 框架，产品经理和内容创作者可以更精确地与 AI 系统沟通，从而获得更符合需求的结果。这种框架的应用可以节省时间，减少沟通成本，并提高整体的工作流程效率。
ICIO 框架作为一种高效的 AI 提示工程工具，正在逐渐成为与 AI 系统沟通的标准。它不仅简化了任务的描述，还提高了 AI 输出的质量和相关性。随着 AI 技术的不断进步，ICIO 框架将继续发展，为用户带来更加智能化和个性化的体验。
三、CRISPE 框架：塑造 AI 角色与任务的精准对话
随着人工智能技术的不断进步，AI 在模拟人类角色和执行特定任务方面的能力日益增强。CRISPE 框架作为一种新兴的 AI 提示工程方法，旨在通过明确的角色设定、背景信息、任务指令、个性风格和实验性回复，提升 AI 与用户之间的互动质量。
CRISPE 框架通过以下五个步骤，为用户提供了一个清晰、高效的沟通路径：
Capacity and Role（角色）：明确 AI 在交互中应扮演的角色，如教育者、翻译者或顾问。
Insight（背景）：提供角色扮演的背景信息，帮助 AI 理解其在特定情境下的作用。
Statement（任务）：直接说明 AI 需要执行的任务，确保其理解并执行用户的请求。
Personality（格式）：设定 AI 回复的风格和格式，使其更符合用户的期望和场景需求。
Experiment（实验）：如果需要，可以要求 AI 提供多个示例，以供用户选择最佳回复。
方案介绍
Capacity and Role（角色）：例如，设定 AI 为“历史老师”，以便它能够以教育者的身份回答问题。
Insight（背景）：提供背景信息，如“你正在教一个对历史感兴趣的 10 岁孩子”，帮助 AI 调整其回答的复杂度和内容。
Statement（任务）：给出具体的任务指令，如“解释第二次世界大战的起因和影响”。
Personality（格式）：指定 AI 的回复风格，例如“用简单易懂的语言，适合 10 岁儿童理解”。
Experiment（实验）：如果需要，可以要求 AI 提供几个不同风格的示例，如“用故事讲述的方式”或“用时间线的形式”。
通过 CRISPE 框架，用户可以更精确地指导 AI 的行为，从而获得更加个性化和满足特定需求的互动体验。这不仅提高了沟通的效率，也使得 AI 能够更好地适应多样化的应用场景。
CRISPE 框架作为一种创新的 AI 提示工程方法，为用户与 AI 之间的沟通提供了新的可能。它通过结构化的对话指导，使 AI 能够更好地理解和执行复杂的任务，同时保持与用户期望的一致性。随着 AI 技术的不断发展，CRISPE 框架有望成为提升人机交互体验的重要工具。
四、BROKE 框架：提升 AI 交互的深度与精度
在人工智能的快速发展中，如何有效地与 AI 进行沟通和互动，以实现预期的目标，已成为一个重要议题。BROKE 框架提供了一种结构化的方法，帮助用户清晰地传达指令，确保 AI 能够生成满足特定需求的输出。
BROKE 框架通过以下五个步骤，为用户提供了一个高效沟通的框架：
Background（背景）：提供详细的背景信息，帮助 AI 理解任务的上下文。
Role（角色）：明确 AI 在交互中所扮演的角色，如顾问、助手或内容创作者。
Objectives（目标 / 任务）：描述用户希望 AI 完成的具体任务。
Key Result（关键结果）：设定 AI 输出的风格、格式和内容要求，确保回答符合预期。
Evolve（改进）：在 AI 提供回答后，提供改进的方法，以优化未来的交互。
方案介绍
Background（背景）：例如，“你正在为一家初创科技公司撰写一篇关于其最新产品的新闻稿。”
Role（角色）：指定 AI 作为“新闻稿撰写者”，以便它能够以专业的角度回答问题。
Objectives（目标 / 任务）：给出任务描述，如“撰写一篇吸引人的新闻稿，突出产品的独特卖点。”
Key Result（关键结果）：设定回答的关键结果，例如，“使用正式和专业的语言，包含产品的主要功能和市场定位。”
Evolve（改进）：在 AI 给出回答后，提供三种改进方法，如“调整语言风格以吸引目标受众”，“增加产品使用案例”，或“优化结构以提高阅读流畅性”。
通过 BROKE 框架，用户可以更精确地指导 AI 的行为，从而获得更加个性化和满足特定需求的互动体验。这不仅提高了沟通的效率，也使得 AI 能够更好地适应多样化的应用场景。
BROKE 框架作为一种新兴的 AI 提示工程方法，为用户与 AI 之间的沟通提供了新的可能。它通过结构化的对话指导，使 AI 能够更好地理解和执行复杂的任务，同时保持与用户期望的一致性。随着 AI 技术的不断发展，BROKE 框架有望成为提升人机交互体验的重要工具。
五、RASCEF 框架：构建 AI 角色扮演的沟通桥梁
在人工智能日益融入我们日常生活的今天，有效的人机交互变得尤为重要。RASCEF 框架提供了一种系统化的方法，帮助用户明确地指导 AI 扮演特定角色，并执行相应的任务，从而实现更加流畅和高效的沟通。
RASCEF 框架通过以下六个核心要素，增强了 AI 在特定场景下的交互能力：
Role（角色）：定义 AI 在交互中所扮演的角色，如电子邮件营销人员、项目经理等。
Action（行动）：明确 AI 需要执行的具体行动，如编写项目计划或回答客户咨询。
Script（步骤）：提供 AI 完成任务时应遵循的步骤，确保任务的有序进行。
Content（上下文）：提供背景信息或情境，帮助 AI 理解任务的背景和环境。
Example（示例）：通过具体实例展示期望的语气和风格，帮助 AI 更好地模仿和理解。
Format（格式）：设定 AI 输出的格式，如段落、列表或对话，以适应不同的沟通需求。
方案介绍
Role（角色）：例如，设定 AI 为“电子邮件营销人员”，以便它能够以专业的角度撰写邮件。
Action（行动）：指定 AI 的任务，如“为新产品发布编写一份吸引人的电子邮件营销文案”。
Script（步骤）：提供完成任务的步骤，例如“首先介绍产品特点，然后强调优惠活动，最后提供购买链接”。
Content（上下文）：提供背景信息，如“新产品是一款环保型智能家居设备，目标客户是追求绿色生活的年轻家庭”。
Example（示例）：给出一个成功的邮件营销文案示例，帮助 AI 理解所需的风格和语气。
Format（格式）：设定输出格式，例如“使用正式而亲切的语言，以段落形式呈现，包含清晰的行动号召”。
通过 RASCEF 框架，用户可以更精确地指导 AI 的行为，从而获得更加个性化和满足特定需求的互动体验。这不仅提高了沟通的效率，也使得 AI 能够更好地适应多样化的应用场景。
RASCEF 框架作为一种创新的 AI 提示工程方法，为用户与 AI 之间的沟通提供了新的可能。它通过结构化的对话指导，使 AI 能够更好地理解和执行复杂的任务，同时保持与用户期望的一致性。随着 AI 技术的不断发展，RASCEF 框架有望成为提升人机交互体验的重要工具。
结束语：在探索 AI 提示词工程的旅程中，我们深入了解了如何通过精心设计的提示工程框架来引导 AI 系统，使其能够更有效地执行任务并生成高质量的输出。无论是 CLEVER、ICIO、BROKE、CRISPE 还是 RASCEF 框架，它们都强调了清晰、丰富、无歧义的角色定义、背景信息、行动指令、内容要求、示例展示和格式规范的重要性。这些框架不仅提升了 AI 的交互效率，还确保了内容的个性化和专业性，从而在各种应用场景中实现了人机协作的优化。随着技术的不断进步，我们可以期待 AI 提示词工程将继续发展，为未来的沟通和内容创作带来更多的创新和可能性。