本文将从AI提示词的界定、写好AI提示词的重要性分析、写好AI提示词的基本思路，以及写好AI提示词的常用技巧；这是个部分，分别对应文章的四个部分。
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| 写提示词如同建模 |
1.何谓AI提示词（ AI Prompt）？
提示词（Prompt），原英文作名词的时候，其含义是指当人忘记词语时给出的提示词语或当人与计算机交互时，屏幕完成某个任务、等待更多指令时和新的任务时显现的符号、指令等；原英文作名词的时候，其含义是给演员提示词语、或者通过鼓励、问问题来促使某人说话。
AI提示词（ AI Prompt），简称提示词（Prompt），是用户与人工智能大模型（包括大语言模型、文生图大模型）进行对话、交流时输入的内容，包括文本、图片、音频或指令等，既可以是简要的，也可以复杂的。AI提示词可以简要地理解为，促使AI大模型响应用户输入信息的内容。
2.为何写好AI提示词如此重要？
写好AI提示词，将提升AI大模型响应用户内容的品质和质量。写好AI提示词如此重要，甚至被人称为AI提示词工程。
首先，我们可以将AI大模型的本质理解为基于概率分布的内容生成器。由于当前的AI大模型主要是内容生产式人工智能（AIGC），而这些人工智能主要基于联结主义理论，辅以符号主义理论和部分的强化学习理论等等建构而成。当前的还未达到通用人工智能（AGI）的AI大模型，其实质是基于（人类自然语言基本单元）词语或图像的概率分布，基于自注意力机制等，逐步生成连贯且符合语言规律的句子或图形。通过Transformer自注意力机制等，AI大模型不仅能够预测下个最可能出现的词语，还能同时注意整个句子最可能的句子；而通过大量的数据的输入和预训练和后训练等，AI大模型还能够掌握人类语言、图像所表现出来的各种规则、规律等，进而能够根据AI使用者的输入的词语做出模拟人类语言或绘图规律的响应。
其次，好的提示词语有助于提升AI大模型回答的质量。好的提示词语，通过清晰、明确地描述事实或问题，并附加一定的思维逻辑框架，可以让AI大模型按照给定的逻辑框架来进行结构化的词语、图像生成活动（类似于一种结构化的思考）。在其中，清晰、明确地描述事实或问题、目标等，有助于AI大模型准确地把握语句并匹配到最适合的文本或图像。而逻辑化思考，有助于AI大模型避免出现直觉式回答（随机分配词语或文本、图像的概率），增强推理和逻辑能力（更加遵循、符合人的思维、逻辑框架），同时也让AI大模型的回答看起来更具有可解释性。
因而，众多AI研究人员认为，提示词设计是一门结合语言学、认知科学与计算机科学的跨学科艺术。例如，研究人员如Sam Bowman和其他NLP专家指出，提示词不仅影响模型的直接输出，还能揭示模型内部的推理过程和知识结构。因此，优化提示词不仅有助于提高应用效果，还能促进对AI模型行为的深入理解。
3.写好AI提示词的基本思路
依据以上的理解，写好提示词的基本思路，可以从两个方面着手：其一，明确地描述、呈现事实、问题或目的等；其二，赋予逻辑框架，提示AI回应问题的质量。
3.1清晰明确地予以说明事实、问题和目标
清晰地说明、描述事实、问题。如同与人交流一样，要想表达我们的疑问、要求、指令时，我们需要将意识表达清楚、明确、完整。例如，当学生A遇到物理学问题：我们所见的光，是波还是粒子？量子是否可以实现非定域性，是否可以突破光速传播信息？学生A需要将问题的背景、是什么、自己的理解、自己的困惑在哪里？
清楚地说明自己的目的，具有清晰的目标导向。例如，你想通过AI的绘图功能，制作一个Youtube频道的横栏图片，你得告诉AI，你的图是用于YouTube频道，最好给定尺寸，让目标更具体清晰。
3.2基本的逻辑框架：
如上所述，当前人工智能是基于概率分布和统计规律的生成器。那么，基于人类常用的思维框架，会给AI大模型赋予一个思维的框架，更好地响应用户。如同，我们告诉别人，你需要严格按照某某思维框架来思考这个问题，那么，在严格执行的情况下，好的思维框架会提升问题回答的质量和品质。
常见的、常用的思维框架：
CoT (Chain of Thought): 思维链，该思维框架要求AI在推理过程中，逐步展示每个思考步骤，通过分解复杂的问题并一步步推理，系统地展示思考过程；可以让AI重视每步推理过程中的严谨性，避免逻辑上的错误、跳跃等。研究论文，参考：https://arxiv.org/abs/2201.11903
举例：
请采用CoT的方法回答：如果我今天早上喝了一杯咖啡，晚上能睡着吗？
“好的，我们可以用链式推理（Chain of Thought, CoT）的方法一步步分析这个问题：
1. **咖啡因的代谢原理**：咖啡因的半衰期通常在3到5小时之间。半衰期意味着在这段时间内，体内的咖啡因浓度会减少一半。根据这个原理，如果早上喝一杯咖啡，大部分的咖啡因会在白天逐步减少。
2. **计算剩余咖啡因的影响**：假设早上8点摄入一杯咖啡（约100-150毫克咖啡因），那么到晚上8点时，已经过了12个小时。大致估算的话，体内残留的咖啡因可能会降到初始量的1/8甚至更低。这对大多数人来说，残留量已经比较小，影响可能有限。
3. **个体差异的影响**：每个人对咖啡因的敏感度不同。有些人对咖啡因非常敏感，即便是少量残留，也可能影响睡眠。相反，习惯饮用咖啡的人身体可能已经产生耐受，睡眠受影响较小。
4. **习惯因素**：如果你平时不常喝咖啡，那么体内对咖啡因的代谢会相对慢一些，晚上更有可能感到心跳加速或焦虑，从而影响入睡。如果你每天都喝咖啡，那么体内的酶系统会相对适应，晚上更容易正常入睡。
5. **结论**：从早上喝咖啡的情况来看，到晚上咖啡因的浓度应该已经降低到相对较低的水平，大多数情况下不会显著影响入睡。但是如果你对咖啡因敏感，或者平时不常喝咖啡，仍然有可能受到轻微的影响。
因此，是否能睡着取决于你的个体情况，尤其是对咖啡因的耐受性。”
CO-STAR (Cotext, Objective, Strategy, Tactics, Action, Result)：语境Cotext, 目标Objective, 策略Strategy，战术Tactics，行动Action, 结果Result。采用CO-STAR等思维框架，可以让AI大模型按照自己指定的方向和框架“思考”和回答问题。
举例：
请使用CO-STAR的方法回答："在一场销售会议中，你如何提高业绩？"
“使用CO-STAR方法回答这个问题，我们可以从**Context（情境）**、**Objective（目标）**、**Strategy（策略）**、**Tactics（战术）**、**Action（行动）**和**Results（结果）**六个方面系统展开。
1. **Context（情境）**
你目前正处于一场销售会议中，可能是公司在制定新季度的销售目标，或者是团队在回顾上季度的销售表现并制定改进措施。会议的背景可能包括产品竞争加剧、客户需求变化、或者公司内部期望提高销售指标等情况。需要从现有情况出发，找到提升业绩的切入点。
2. **Objective（目标）**
主要目标是在接下来的销售周期中提升个人和团队的销售业绩。具体来说，这可以包括提高销售额、增加客户转化率、缩短销售周期等。这些目标需要具体、可量化，比如“将销售额提高20%”或“在三个月内将转化率提升至10%”。
3. **Strategy（策略）**
制定策略时，应考虑到如何更高效地接触潜在客户、深入理解客户需求、并突出产品的核心价值。可以通过市场细分锁定高潜力客户群，优化销售渠道，并制定差异化的销售策略。此外，可以考虑整合多种销售工具，利用客户管理系统（CRM）追踪客户需求和反馈，从而改进服务。
4. **Tactics（战术）**
- **分析客户画像**：利用已有数据，分析目标客户的痛点和需求，确保每次销售会议中的讨论和策略制定都是基于客户洞察的。
- **改进销售流程**：优化各个接触点，让潜在客户体验到更顺畅、个性化的销售过程，提升客户体验。
- **强化产品知识**：确保团队成员对产品的优势、功能及其在行业中的独特性有深刻的理解，以便在客户面前自信展示和应对疑问。
5. **Action（行动）**
具体的行动可以包括：
- **设定每日或每周销售小目标**，激励自己保持积极的销售节奏。
- **定期客户回访**，并在会后及时跟进潜在客户，持续提供价值。
- **组织小型培训和角色扮演**，模拟客户谈判场景，让团队成员相互提高谈判技巧。
- **利用数据反馈**：在每次会议后，对数据进行跟踪分析，以实时调整策略并及时反馈成果。
6. **Results（结果）**
期望的结果是业绩的显著提升，比如销售额增加、新客户增长率提高、客户满意度上升等。可以定期跟踪这些关键绩效指标（KPI），在下次会议时回顾成效，并基于实际结果调整策略。
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通过CO-STAR的分析法，我们系统性地构建了提升业绩的路径。这样不仅能帮助个人清晰定位问题和目标，也让整个团队在会议上有更明确的方向和行动步骤。”
说明：CO-STAR也可以理解为：语境Context，目标Objective，样式Style，语调Tone，听众Audience，回应Response，参考新加坡提示词大赛冠军分享的文章：我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛。
QUIET-STaR,即Quiet Self-Taught Reasoner，该框架可以让AI大模型在回答问题之前，先静默思考、提前预测。研究论文： https://arxiv.org/abs/2403.09629 & https://arxiv.org/abs/2203.14465 （STaR）
举例：
“请用Quiet-STaR （Quiet- Self-Taught Reasoner）方法分析，特朗普上台后，将会对中国各个行业采用何种影响？”
“我（Claude 3.5 sonnet new）将使用Quiet-STaR方法来分析这个复杂的问题。这种方法强调循序渐进的推理和全面的自我审视。
让我们一步步展开分析:
第一步 - 前提说明:
1. 我的知识截止到2024年4月,对此后发生的事件可能无法完全准确预测
2. 目前特朗普尚未正式当选,这是一个假设性分析
3. 需要基于特朗普过去的政策倾向和表态来推测
第二步 - 关键因素分析:
1. 贸易政策
- 历史依据:特朗普第一任期实施了大规模关税政策
- 推理:很可能会继续加大关税压力
- 受影响行业:
* 出口导向型制造业(电子、机械、纺织等)将承受较大压力
* 农产品贸易可能面临新的壁垒
* 汽车及零部件行业或将面临更高关税
2. 科技领域
- 历史依据:此前对华为等中国科技公司实施制裁
- 推理:可能进一步收紧对中国高科技产业的限制
- 受影响行业:
* 半导体产业链将受到更严格管控
* AI和量子计算等前沿科技领域合作可能受限
* 通信设备制造业或面临更多出口管制
3. 金融领域
- 历史依据:此前曾威胁对中国公司进行金融制裁
- 推理:可能加强对中国企业海外融资的限制
- 受影响行业:
* 在美上市中国公司或面临更严格审查
* 跨境支付和金融服务可能受到影响
* 离岸人民币业务可能面临新的挑战
4. 新能源领域
- 历史依据:特朗普倾向支持传统能源
- 推理:可能打压中国新能源产品出口
- 受影响行业:
* 光伏产业出口或受限制
* 电动车及电池产业链或面临挑战
* 风能设备制造业可能受到影响
第三步 - 积极因素分析:
1. 国内市场机遇
- 面对外部压力,可能加速国内大循环为主的双循环发展战略
- 促进关键技术的自主研发
- 加快产业升级和创新
2. 区域经济合作
- 可能加强与"一带一路"沿线国家的经济合作
- 深化与RCEP成员国的贸易关系
- 开拓新的国际市场
第四步 - 行业应对建议:
1. 制造业
- 加快技术创新和产业升级
- 培育自主品牌
- 深耕国内市场
2. 科技产业
- 加大研发投入
- 构建自主可控的供应链
- 寻求技术突破
3. 金融行业
- 加强风险管理
- 拓展多元化融资渠道
- 完善合规体系
4. 新能源行业
- 巩固技术优势
- 开拓多元化市场
- 提升产品竞争力
总结评估:
1. 短期内中美经贸关系可能面临更大挑战
2. 部分行业将面临较大压力,需要积极应对
3. 倒逼中国产业升级和创新发展
4. 长期看可能促进中国经济结构优化
风险提示:
以上分析基于已知信息和合理推测,实际情况可能随政治经济环境变化而改变。建议企业密切关注政策动向,灵活调整战略。
这个分析采用了Quiet-STaR方法的系统性思维框架,通过逐步推理和多维度分析,试图给出一个相对客观和全面的判断。不同行业可能需要根据自身特点制定更具体的应对策略。”
SCoRe（Self-Correct via Reinforcement Learning）自我纠错强化学习方法，通过此方法，可以让AI有效地自我纠正错误，不断地符合人类提供的数据和逻辑。研究论文： https://arxiv.org/abs/2409.12917
举例：
问题：“请用SCoRe（Self-Correct via Reinforcement Learning）的方法分析：为何光的本质不是粒子，也不是波？”
回答：
“SCoRe（Self-Correct via Reinforcement Learning）是一种通过自我纠错和强化学习的方式来分析和理解问题的方法。我们可以利用这种方式分析光的本质为何既不是单纯的粒子，也不是单纯的波。通过这一框架，我们可以一步步纠正可能的误解，最终得出更加精确的结论。
### 步骤1：初步假设
首先，我们可以提出一些初步假设：
- 假设1：光是粒子。
- 假设2：光是波。
这些假设代表了我们对光的两种经典理解。在物理学的历史中，这两种观点都曾经得到过支持。
### 步骤2：实验验证与矛盾发现
接下来，我们将根据实验数据来进行验证，并在过程中纠正假设中的不足。
#### 1. 光的波动性：
通过托马斯·杨的双缝实验，光表现出了干涉和衍射现象，这些现象只能通过波动理论来解释。光在通过两个狭缝后会形成一系列亮暗相间的条纹，这与波的干涉模式一致。因此，光具有波动性。
#### 2. 光的粒子性：
然而，光的粒子性在光电效应实验中得到了验证。爱因斯坦解释了这一现象，认为光以光子（即粒子）形式与金属表面相互作用，导致电子释放。这表明，光在某些情况下表现出粒子特性。
### 步骤3：纠正与自我调整
根据上述实验，假设1和假设2都能部分解释光的行为，但都不能全面解释。光的波动性和粒子性似乎是互相矛盾的，但又都在不同的情境中得到了验证。这时，我们需要通过自我纠错和强化学习的方式调整我们的理解：
- **量子力学的引入**：量子力学提出了波粒二象性这一概念，认为光既可以表现出波动性，也可以表现出粒子性，取决于观察的方式。这一理论的核心观点是，光的行为并非仅限于粒子或波，而是波粒二象性的一种体现。
### 步骤4：最终结论
在进一步的强化学习和纠错过程中，我们逐步得出结论：光的本质既不是单纯的粒子，也不是单纯的波，而是波粒二象性的一种表现。光的行为取决于具体实验的情境，既有波动性质，也有粒子性质，但这两者并不是互相排斥的，而是同一个量子现象的两种不同表现形式。
总结起来，光的本质是波粒二象性，无法仅通过波动或粒子的模型来完整描述。这个结论不仅解决了早期的矛盾，而且是量子力学框架下的一种自洽解释。”
RAPID方法（Recommend推荐、Assess评估、Propose提议、Implement执行和Deliver交付），是一种决策和行动的思维框架，重要用于企业管理、战略规划以及复杂问题的解决。该框架可以帮助团队系统地思考并有效地推动决策和执行过程，确保决策的质量和执行的效率。
问题：“请用RAPID（Recommend推荐、Assess评估、Propose提议、Implement执行和Deliver交付）方法分析，公司如何决策实施一项新的市场营销战略？”
回答：假设一个公司计划在一个新的市场推出一款产品，并希望通过社交媒体广告增加品牌的知名度。以下是如何运用RAPID框架进行决策和实施：
#### 1. **Recommend（推荐）**
市场营销部门的团队负责人根据市场调研数据和消费者趋势，提出了一个新的社交媒体广告战略，建议通过与知名网红合作来推广品牌，并通过Instagram和TikTok等平台投放定向广告。
#### 2. **Assess（评估）**
管理层评估这一推荐方案，考虑了多个因素：
- **预算**：广告费用和网红合作费用是否在预算范围内。
- **目标受众**：这些社交平台是否能有效触及目标消费者。
- **品牌形象**：网红的品牌形象是否与公司现有的品牌形象一致。
- **风险**：网红可能带来的公众风险（例如，网红言论不当或形象破裂）是否值得考虑。
#### 3. **Propose（提议）**
基于评估的结果，市场营销团队提出了具体的提案：选择三位具有一定粉丝基础且与公司产品价值观一致的网红，计划在接下来的三个月内通过每位网红进行三次宣传，配合每次宣传的具体广告内容和推广策略。同时，团队还建议制定应急预案，以应对可能出现的风险。
#### 4. **Implement（执行）**
在执行阶段，市场营销团队与网红签订合作协议，并协调广告内容、发布时间表和预算分配。团队还组织了执行人员，确保广告在社交媒体平台上按计划发布，并实时监控广告的效果。期间，团队进行数据分析，优化广告投放，确保广告效果最大化。
#### 5. **Deliver（交付）**
最终，市场营销团队评估了广告活动的效果，包括广告的点击率、产品销售增长和品牌知名度的提升。基于这些数据，团队得出结论，成功实现了品牌推广目标，并完成了最终交付——不仅是广告内容的执行，还包括通过数据反馈和市场表现，验证了广告战略的有效性。”
由于思维框架较多，此处只提出了比较重要的几种。除了以上的一些思维框架外，还包括分析、查找问题时的5W1H（What, Why, When, Where, Who, How）框架，PEEL（Point观点、Evidence证据、Explanation解释 和 Link联系）框架，TIC (Think思考, Identify确认, Clarify澄清) 框架
4. 写好AI提示词的技巧
4.1各大AI公司给出的AI提示词技巧
OpenAI建议的写好AI提示词的技巧：
Write clear instructions（写出清晰的指令）
Provide reference text（提供参考文本）
Split complex tasks into simpler subtasks（将复杂的任务拆分为更简单的子任务）
Give the model time to "think"（给模型时间「思考」）
Use external tools（使用外部工具）
Test changes systematically（系统地测试变更）
参考OpenAI官网教程。
OpenAI提示词教程，可参考这篇微信公众号文章。
Anthropic建议的提示词技巧：
Be clear, direct, and detailed清晰、直接、详细
Use examples (multishot)使用样本/例子（多样本）
Let Claude think (chain of thought)让Claude思考（思维链） 实现方法: 在Prompt末尾加上：Think Step By Step 或 Separate thinking and Reasoning.
Use XML tags 使用XML标签结构化提示词
Give Claude a role (system prompts)让Claude扮演一个角色（系统提示词）
Prefill Claude’s response预设Claude的回应, 例如，在提示词中加入“[角色名称]”，可以提示Claude的角色扮演;
Chain complex prompts链式提示词,
保持清晰的单一目标，将复杂的任务划分为多个子任务，同时完善子任务，最终实现复杂任务的完成和完善。
Long context tips长文本小技巧, 让执行任务之前，让Claude先引用相关文件的部分。
参考Claude官网教程:。
详细Claude提示词教程，可参考这篇微信公众号文章。
谷歌公司建议的提示词的技巧：
清楚地传达最重要的内容或信息（说清楚你的目的）;
构造提示词：首先定义其角色，提供上下文/输入数据，然后给出指令（定义角色，提供详细的背景，再给出你的要求）;
提供具体的、多样化的例子，能让模型参照例子生成更准确的结果（提供参考例子）;
使用限制条件来限制模型输出的范围，避免其产生与指令无关或不准确的信息（限制输出内容的「主题范围」）;
将复杂任务分解成一系列更简单的提示词（对于复杂任务，拆分成多个简单的步骤出来）;
指导模型在生成响应之前评估或检查其自身的响应。比如，「限制回应在三句话以内」，「用 1 到 10 分来评价你回应的简洁性」，或「你认为这样做正确吗？」（限制「输出质量」）
思维链推理：针对复杂的问题，在提供指令的最后加一句「让我们一步步思考」（Let's think step by step.），可以让模型按照严谨的逻辑推理过程输出结果（「让我们一步步思考」）
参考Google官网教程。
微软公司提示词语建议：
尽量具体。 尽可能少留解读空间。 限制操作空间。
具有描述性。 使用类比。
强调。 有时可能需要对模型进行重复操作。 在主要内容之前和之后提供说明，使用指令和提示等。
给事项排序。 向模型呈现信息的顺序可能会影响输出。 你选择是在内容之前放置指令（“汇总以下内容...”）还是之后（“汇总以上...”）会影响输出。 即使是少样本示例的顺序也很重要。 这被称为“近因偏差”。
给模型一个“出路”。 如果模型无法完成分配的任务，有时为模型提供备用路径可能会有所帮助。 例如，在对一段文本提出问题时，可以加入类似于“如果答案不存在，则回复‘未找到’”之类的内容。这有助于避免模型生成错误响应。
参考微软官网教程。
4.2其他的技巧
可以参考提示词工程指南: https://www.promptingguide.ai/zh 这里关于AI提示词技巧的说明非常清晰。 英文版的提示词工程指南，也可以参考这里： https://learningprompt.wiki/
4.3我补充的写好提示词的小技巧
4.3.1.让AI帮忙写Prompt
4.3.2.使用专门的Prompt提示词网站生成Prompt
4.3.3.参考优秀的Prompt，然后模仿生成自己的Prompt, 如 https://platform.openai.com/docs/examples
4.3.4.参考这里的提示词资源。
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参考：
宝玉大佬的 如何写好AI提示词？
其他参考文献：已在文章中注明。