开场：同样的问题，天差地别的回答#
先看一个真实场景：
❌ 普通人的提问：
“帮我写一篇文章”
AI回答：好的，请问您想写什么主题的文章？（然后开始无尽的追问…）
✅ 高手的提问：
“你是一位资深科技博主。请用轻松幽默的语气，写一篇800字左右的文章，介绍AI编程助手（如Cursor、Copilot）如何改变程序员的工作方式。文章需要包含：1个生动的开场故事、3个具体的使用场景、1个数据对比、结尾的行动号召。”
AI回答：直接输出一篇结构完整、语气生动、可直接发布的高质量文章。
这就是提示词工程的魔力。
第一章：CRISP框架 —— 黄金提示词公式#
我总结了一个简单易记的框架：CRISP
| 字母 | 含义 | 说明 |
|---|
| C | Context（背景） | 告诉AI"你是谁"和"场景是什么" |
| R | Role（角色） | 让AI扮演专家身份 |
| I | Instructions（指令） | 清晰的任务描述 |
| S | Specification（规格） | 输出的格式、长度、风格 |
| P | Proof（示例） | 给出1-2个例子（Few-Shot） |
实战模板#
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| # 背景 (Context)
我正在为技术博客写一篇关于[主题]的文章，读者是有一定编程基础的开发者。
# 角色 (Role)
你是一位拥有10年经验的资深技术作家，擅长用通俗易懂的语言解释复杂概念。
# 指令 (Instructions)
请帮我撰写这篇文章，要求：
1. 开头用一个真实案例或故事引入
2. 核心内容分为3-4个要点
3. 每个要点配有代码示例
4. 结尾总结并给出行动建议
# 规格 (Specification)
- 字数：1500-2000字
- 语气：专业但不枯燥，适当加入幽默
- 格式：Markdown，使用代码块、列表、表格
# 示例 (Proof)
类似风格的文章参考：[给出一段示例文字]
|
第二章：Chain of Thought —— 让AI学会思考#
核心原理：不要让AI直接给答案，让它先"想一想"。
对比实验#
❌ 普通提问：
“北京到上海的高铁票价是多少？坐飞机呢？哪个更划算？”
AI回答：可能会给出过时或错误的价格，或者简单说"无法获取实时信息"。
✅ CoT提问：
“请一步步分析北京到上海的出行方式选择：
- 首先，列出主要的交通方式
- 然后，分析每种方式的优缺点（时间、价格区间、舒适度）
- 接着，根据不同场景给出建议
- 最后，总结你的推荐”
AI回答：会输出一个结构化的对比分析，即使没有实时数据，也能给出有价值的框架性建议。
万能CoT触发词#
只需在提问末尾加上这些"魔法词"：
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| - "请一步步思考"
- "Let's think step by step"
- "请先分析，再给出结论"
- "在回答之前，请列出你的推理过程"
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第三章：Few-Shot —— 用例子教AI#
核心原理：与其解释你要什么，不如直接给例子。
场景：让AI生成特定风格的代码注释#
❌ 普通提问：
“帮我给这段代码加注释，要幽默一点”
✅ Few-Shot提问：
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| 请按照以下风格为代码添加注释：
【示例1】
代码：if user.age < 18:
注释：# 未成年人禁止入内，这里是成年人的世界 🍺
【示例2】
代码：except Exception as e:
注释：# 出事了！别慌，喝杯咖啡冷静一下 ☕
现在请为以下代码添加注释：
def calculate_tax(income):
if income > 100000:
return income * 0.3
else:
return income * 0.1
|
AI输出：
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| def calculate_tax(income):
# 收入超过10万？恭喜你，国家需要你的贡献 💰
if income > 100000:
return income * 0.3 # 30%，肉疼但合法
else:
return income * 0.1 # 10%，快乐打工人的小确幸 🎉
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第四章：结构化输出 —— 让AI规范回答#
核心原理：明确告诉AI你要什么格式，它就不会乱来。
技巧1：要求JSON输出#
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| 请分析以下用户反馈，并以JSON格式输出：
用户反馈："产品还不错，但是价格太贵了，客服响应也有点慢"
输出格式：
{
"sentiment": "正面/中性/负面",
"aspects": [
{"name": "方面名称", "score": 1-5, "comment": "具体评价"}
],
"summary": "一句话总结"
}
|
技巧2：使用XML标签#
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| 请生成一个产品描述，使用以下结构：
<product_name>产品名称</product_name>
<tagline>一句话卖点</tagline>
<features>
<feature>功能点1</feature>
<feature>功能点2</feature>
</features>
<cta>行动号召</cta>
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技巧3：表格输出#
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| 请对比分析GPT-4、Claude 3.5、Gemini Pro的特点，以Markdown表格形式输出，包含以下列：
| 模型 | 上下文长度 | 速度 | 价格 | 适合场景 |
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第五章：避坑指南 —— 常见错误与解决方案#
错误1：一次问太多#
❌ 错误示范：
“帮我写一篇技术博客，顺便翻译成英文，再配几张图，最后发到我的WordPress上”
✅ 正确做法：拆分成多个步骤，逐个完成
错误2：假设AI知道背景#
❌ 错误示范：
“那个bug修好了吗？”
✅ 正确做法：
“昨天讨论的用户登录页面表单验证bug（提交时没有检查邮箱格式），请检查修复代码是否正确”
错误3：不给反馈#
❌ 错误示范：
直接接受第一次输出，即使不满意
✅ 正确做法：
“这个回答不够具体，请在第二点增加一个Python代码示例”
“语气太正式了，请用更轻松的口吻重写”
第六章：高级技巧速查表#
| 技巧 | 适用场景 | 示例 |
|---|
| 角色扮演 | 需要专业视角 | “你是一位有20年经验的…” |
| 逆向思维 | 避免常见错误 | “列出写提示词的10个常见错误” |
| 对比分析 | 决策场景 | “从A/B/C三个方面对比X和Y” |
| 模拟对话 | 练习场景 | “模拟一场面试，你是面试官” |
| 递进细化 | 复杂任务 | 先大纲 → 再填充 → 最后润色 |
| 设置边界 | 避免跑题 | “只回答关于X的问题，其他一律拒绝” |
彩蛋：我的私藏提示词模板#
模板1：代码Review#
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| 请作为一位严格的高级工程师，review以下代码：
1. 指出潜在的bug和安全隐患
2. 提出性能优化建议
3. 检查代码风格和可读性
4. 给出改进后的代码示例
代码如下：
[粘贴代码]
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模板2：技术方案设计#
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| 我需要设计一个[系统/功能]，请帮我：
1. 分析技术选型（至少对比3种方案）
2. 画出架构图（用Mermaid语法）
3. 列出关键技术点和难点
4. 给出实施步骤和时间估算
5. 预警可能的风险点
背景信息：[业务场景、技术栈、团队规模]
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模板3：学习新技术#
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| 我想快速学习[技术名称]，我的背景是[现有技能]。
请为我制定一个7天学习计划：
- 每天的学习目标和时长
- 推荐的学习资源（官方文档、教程、视频）
- 每天的动手练习项目
- 检验学习效果的方法
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结语：提示词是你的"第二语言"#
掌握提示词工程，就像学会了一门与AI对话的"第二语言"。
记住三个核心原则：
- 明确：告诉AI你是谁、要什么、怎么要
- 示例：与其解释，不如给例子
- 迭代：好的结果往往需要2-3轮调整
现在，去试试这些技巧吧！