初学者提示工程：获得更智能AI答案的简单步骤
您是否厌倦了从AI工具获得模糊、无用的响应？您并不孤单。许多人在从AI获得想要的结果方面遇到困难，因为他们不知道如何制作有效的提示。好消息是提示工程不是火箭科学——它是一种可学习的技能，可以显著改善您的AI交互。
这个适合初学者的指南将教您提示工程的基础知识，帮助您从任何AI工具获得更智能、更准确、更有用的响应。
什么是提示工程？
基础知识
提示工程是制作有效指令（提示）以获得AI系统最佳可能响应的艺术和科学。将其视为学习与一个非常智能但字面思维的助手进行清晰沟通。
为什么提示工程很重要：
更好的结果：
- 更准确的响应
- 相关信息
- 对您问题的具体答案
- 更高质量的输出
节省时间：
- 减少来回交流
- 更清晰的指令
- 减少澄清需求
- 更快完成任务
提高效率：
- 更好的任务理解
- 更专注的响应
- 减少错误
- 增强生产力
常见误解
许多初学者认为提示工程很复杂，但实际上它是关于：
- 清晰和具体
- 提供上下文
- 提出正确的问题
- 从试错中学习
BRTR框架：您的基础
什么是BRTR？
BRTR是一个简单的框架，帮助您构建有效的提示：
- Background（背景）：设置上下文
- Role（角色）：定义AI应该扮演谁
- Task（任务）：指定您想要完成什么
- Requirements（要求）：添加任何约束或偏好
如何使用BRTR
BRTR示例：
背景：
"我是一家本地咖啡店的小企业主"
角色：
"扮演营销专家"
任务：
"为Instagram创建社交媒体帖子"
要求：
"保持在150个字符以下，包含行动号召，让年轻人参与"
完整提示：
"我是一家本地咖啡店的小企业主。扮演营销专家，为Instagram创建社交媒体帖子。保持在150个字符以下，包含行动号召，让年轻人参与。"
为什么BRTR有效
- 结构：提供清晰的组织
- 上下文：给AI必要的背景
- 清晰度：减少歧义
- 一致性：在不同AI工具中有效
逐步提示工程
步骤1：从清晰的意图开始
定义您的目标
在写任何提示之前，问自己：
- 我到底想让AI做什么？
- 响应应该是什么格式？
- 我需要什么详细程度？
- 这个内容的受众是谁？
清晰意图的示例
好的意图：
"我想创建一封专业邮件来礼貌地拒绝工作邀请"
模糊意图：
"帮我处理邮件"
清晰意图：
"写一篇200字的博客文章，关于远程工作对小企业的好处"
不清晰意图：
"写一些关于工作的事情"
步骤2：提供上下文
为什么上下文很重要
AI需要上下文才能给出相关建议。没有它，您会得到通用答案。
上下文示例
邮件写作的上下文：
"我是一名刚毕业的大学生，收到了工作邀请，但我决定接受另一个职位。我需要专业地拒绝，同时与公司保持良好的关系。"
内容创作的上下文：
"我经营一个针对25-40岁忙碌专业人士的健身博客。我的受众重视快速、有效的锻炼和节省时间的营养建议。"
问题解决的上下文：
"我是一名初学者程序员，正在做一个Python项目。在尝试连接数据库时遇到错误，我需要一个简单的解释和代码示例。"
步骤3：要具体
具体性指导原则
- 使用具体的数字和测量
- 指定格式和风格
- 包含目标受众详情
- 提及任何约束或限制
具体性示例
模糊：
"写一个食谱"
具体：
"写一个4人份的健康晚餐食谱，准备时间不超过30分钟，只使用普通杂货店能买到的食材，适合麸质不耐受的人"
模糊：
"帮我做演示"
具体：
"创建一个10页的PowerPoint演示大纲，用于季度销售报告。受众是高级管理层，我需要突出我们团队的成就，同时解决Q3销售下降15%的问题"
步骤4：使用示例
为什么示例有帮助
示例向AI展示您确切想要什么，减少猜测并改善结果。
示例技巧
提供输入/输出示例：
"这是我想要的：
输入：'我感到不知所措'
输出：'我理解您感到不知所措。让我们将其分解为可管理的步骤。您需要首先处理的最紧急任务是什么？'
现在回应：'我对明天的求职面试感到紧张'"
显示期望格式：
"我希望响应采用这种格式：
问题：[简要描述]
解决方案：[逐步方法]
资源：[有用的链接或工具]
现在帮我解决：[您的具体问题]"
步骤5：迭代和改进
迭代过程
- 从您的初始提示开始
- 审查AI的响应
- 识别什么有效，什么无效
- 相应地调整您的提示
- 再次尝试
常见改进
如果响应太模糊：
添加更具体的要求
如果响应太长：
要求特定的字数
如果响应太技术性：
要求更简单的语言
如果响应偏离重点：
澄清您的主要目标
基本提示工程技术
1. 思维链提示
它是什么
要求AI逐步展示其推理过程。
如何使用
思维链示例：
"逐步解决这个数学问题，展示您的工作：
如果一列火车在下午2:00从A站出发，以60英里/小时的速度行驶，另一列火车在下午3:00从B站出发，以80英里/小时的速度行驶，两站相距300英里，它们什么时候会相遇？"
好处：
- 更准确的结果
- 更容易验证
- 显示推理过程
- 帮助解决复杂问题
2. 少样本学习
它是什么
提供几个您希望AI执行的任务示例。
如何使用
少样本示例：
"将这些客户邮件分类为正面、负面或中性：
示例1：'我喜欢您的产品！正是我需要的。' → 正面
示例2：'这太糟糕了。我要退款。' → 负面
示例3：'我昨天收到了订单。' → 中性
现在分类：'送货晚了但产品质量很好。'"
3. 基于角色的提示
它是什么
为AI分配特定角色或人格以改善响应。
角色示例
技术作家：
"扮演技术作家，用简单的术语为非技术用户解释如何使用这个软件功能。"
营销专家：
"您是一位有10年经验的营销专家。为针对千禧一代的新健身应用创建社交媒体策略。"
导师：
"您是一位耐心、鼓励的导师。帮助我理解这个概念，就像我是完全初学者一样。"
4. 基于约束的提示
它是什么
添加特定限制或要求来指导AI的输出。
约束示例
长度约束：
"用恰好3句话写一个摘要"
格式约束：
"将您的响应格式化为项目符号列表"
语调约束：
"用专业但友好的语调写作"
受众约束：
"为没有技术背景的人解释这个"
常见初学者错误
错误1：过于模糊
问题
模糊的提示导致通用、无用的响应。
示例
模糊提示：
"帮我处理业务"
"写一些有创意的东西"
"修复我的代码"
"让它更好"
更好的提示：
"帮我为我在西雅图市中心的新咖啡店创建营销计划"
"写一个关于时间旅行者意外改变历史的短篇故事"
"修复我的Python函数中的语法错误，它阻止了运行"
"通过使用更短的句子和更清晰的语言来改善这段段落的可读性"
错误2：不提供上下文
问题
没有上下文，AI无法给出相关建议。
解决方案
- 解释您的情况
- 提及您的经验水平
- 描述您的受众
- 指定您的约束
错误3：一次要求太多
问题
复杂、多部分的请求通常导致不完整或混乱的响应。
解决方案
将复杂任务分解为更小、可管理的步骤。
复杂请求：
"帮我创业、创建网站、写营销文案、设置社交媒体账户"
更好的方法：
步骤1："帮我为本地面包店创建商业计划"
步骤2："为我的面包店设计简单的网站结构"
步骤3："为我的面包店主页写营销文案"
步骤4："为我的面包店创建社交媒体内容日历"
错误4：不迭代
问题
许多初学者在第一次尝试后放弃，而不是根据结果改进他们的提示。
解决方案
始终根据结果审查和改进您的提示。
实际示例
示例1：写作协助
糟糕的提示
"帮我写邮件"
更好的提示
"我需要给我的经理写一封专业邮件，请求参加家庭婚礼的假期。婚礼在两周后，我需要3天假期。我想在解释这个活动对我的重要性的同时保持尊重和专业。"
结果
更好的提示将为您提供一个完整、结构良好的邮件，满足您的所有需求。
示例2：学习和教育
糟糕的提示
"解释机器学习"
更好的提示
"我是编程的完全初学者，想了解机器学习。您能用简单的类比和真实世界的例子解释它吗？我特别感兴趣的是它如何在医疗保健中使用。"
结果
您将获得适合您水平的相关示例解释。
示例3：问题解决
糟糕的提示
"我的网站坏了"
更好的提示
"我的WordPress网站遇到问题。当我尝试添加新博客文章时，收到错误消息'致命错误：调用未定义函数wp_enqueue_script()'。我使用WordPress 6.2，错误在我更新插件后开始。您能帮我逐步排查这个问题吗？"
结果
您将获得具体、可操作的故障排除步骤。
更好结果的高级技巧
1. 使用温度设置
它是什么
温度控制AI响应的创造性或保守性。
何时使用
- 低温度（0.1-0.3）：用于事实性、一致的响应
- 中等温度（0.4-0.7）：用于平衡创造性和准确性
- 高温度（0.8-1.0）：用于创造性、多样化的响应
2. 尝试不同的措辞
尝试变化
- "解释..." vs "描述..." vs "告诉我关于..."
- "创建..." vs "生成..." vs "写..."
- "帮我..." vs "我需要..." vs "您能..."
3. 使用后续问题
在响应基础上构建
- "您能详细说明第3点吗？"
- "有哪些常见错误要避免？"
- "您能提供具体例子吗？"
- "这在实践中如何工作？"
4. 结合多种技术
强大的组合
角色+上下文+示例：
"您是一位有15年经验的专业简历作家。我是一名刚毕业的计算机科学毕业生，正在寻找软件开发的第一份工作。创建一个突出我在科技初创公司实习经历和个人项目的简历摘要。这是我喜欢的风格示例：[示例]"
思维链+约束：
"逐步解决这个问题，展示您的工作，并以恰好2位小数提供最终答案：[问题]"
工具和资源
免费提示工程工具
在线提示构建器
- StructPrompt：结构化提示创建
- PromptPerfect：AI驱动的提示优化
- PromptBase：社区提示库
浏览器扩展
- PromptGenius：Chrome提示改进扩展
- AI Prompt Helper：Firefox提示助手插件
学习资源
文档
- OpenAI的提示工程指南
- Anthropic的Claude文档
- Google的AI最佳实践
社区
- Reddit：r/PromptEngineering
- Discord：AI提示工程服务器
- LinkedIn：提示工程群组
练习练习
日常练习
- 从简单任务开始
- 逐渐增加复杂性
- 尝试不同风格
- 从错误中学习
- 分享并获得反馈
衡量成功
关键指标
响应质量
- 信息准确性
- 与您需求的相关性
- 答案的完整性
- 解释的清晰度
效率
- 任务节省的时间
- 减少澄清需求
- 更少的后续问题
- 更好的首次结果
跟踪您的进步
保持提示日志
- 记录成功的提示
- 注意什么有效以及为什么
- 跟踪随时间的改进
- 构建您的个人库
A/B测试
- 尝试同一提示的不同版本
- 比较结果
- 学习什么最适合不同任务
- 改进您的方法
常见使用案例
1. 内容创作
博客文章
"写一篇800字的博客文章，关于'远程工作对小企业的好处'。目标受众：小企业主。包括统计数据、真实世界示例和可操作提示。使用对话语调。"
社交媒体
"为推广新锻炼计划的健身影响者创建5个Instagram标题。每个标题应在150个字符以下，包含相关标签，并鼓励参与。"
2. 学习和教育
学习帮助
"我正在为细胞分裂的生物学考试学习。创建一个学习指南，用简单术语解释有丝分裂和减数分裂，包括图表描述和练习题。"
技能发展
"我想学习Python编程。为完全初学者创建4周学习计划，包括每日练习、项目想法和每周资源。"
3. 问题解决
技术问题
"我的网站出现'404 Not Found'错误。我最近更改了域名。引导我完成故障排除步骤来识别和修复问题。"
业务挑战
"我的小餐厅在客户保留方面遇到困难。分析潜在原因并提供5个具体策略来改善客户忠诚度，考虑我们有限的预算。"
4. 创意项目
故事写作
"写一个短篇故事（500字），关于一个发现他们能看到人们情绪作为颜色的角色。故事应该有清晰的开头、中间和结尾，有一个令人惊讶的转折。"
想法和头脑风暴
"我正在为科技公司的20人规划团队建设活动。生成10个创意、预算友好的活动想法，可以在会议室进行。"
故障排除常见问题
问题1：AI给出通用响应
原因
- 模糊提示
- 缺乏上下文
- 没有具体要求
解决方案
- 添加更具体的细节
- 提供上下文和背景
- 使用示例
- 指定期望格式
问题2：响应太长或太短
原因
- 没有长度规格
- 期望不明确
解决方案
- 指定字数或长度
- 要求项目符号或摘要
- 请求特定部分
问题3：AI不遵循指令
原因
- 复杂、多部分请求
- 冲突指令
- 优先级不明确
解决方案
- 分解复杂任务
- 优先指令
- 使用编号列表
- 明确要求
问题4：响应偏离主题
原因
- 模糊语言
- 缺少上下文
- 目标不明确
解决方案
- 澄清您的主要目标
- 提供更多上下文
- 使用特定关键词
- 清楚地重述您的请求
构建您的提示工程技能
日常练习例程
第1周：基础
- 练习BRTR框架
- 专注于清晰度和具体性
- 从简单任务开始
- 保持提示日志
第2周：技术
- 尝试思维链提示
- 实验基于角色的提示
- 使用示例和约束
- 练习迭代
第3周：高级
- 结合多种技术
- 处理复杂任务
- 实验不同AI工具
- 分享并获得反馈
第4周：精通
- 创建您自己的提示模板
- 教别人您学到的
- 为提示库做贡献
- 发展您的个人风格
持续学习
保持更新
- 关注AI新闻和更新
- 加入提示工程社区
- 阅读案例研究和示例
- 实验新技术
分享知识
- 帮助其他初学者
- 为讨论做贡献
- 写关于您的经历
- 建立您的声誉
结论：您更好AI交互的旅程
关键要点
1. 从简单开始
- 在转向高级技术之前掌握基础
- 用日常任务练习
- 逐渐建立信心
- 从每次交互中学习
2. 保持耐心
- 提示工程是随时间改善的技能
- 不要期望立即获得完美结果
- 从错误和失败中学习
- 庆祝小胜利
3. 持续学习
- 该领域不断发展
- 新技术定期出现
- 保持好奇和实验性
- 与他人分享知识
4. 定期练习
- 每天使用AI工具
- 尝试新方法
- 用复杂任务挑战自己
- 跟踪您的进步
下一步
- 今天开始：使用BRTR框架从简单提示开始
- 每天练习：将AI工具用于真实任务
- 加入社区：与其他学习者联系
- 实验：尝试新技术和方法
- 分享：帮助他人学习和成长
记住
提示工程不是关于记忆公式——它是关于学习与AI系统清晰有效地沟通。通过练习和耐心，您将发展从任何AI工具获得您需要的确切内容的技能。
今天开始您的提示工程之旅，发现您如何提问的小变化可以导致AI响应的显著改善。
准备好掌握提示工程了吗？探索StructPrompt的结构化方法如何帮助您创建更有效的提示并从AI工具获得更好的结果。从我们的免费模板开始，逐步构建您的技能。