<p class="ql-block">作 者：海之恋</p><p class="ql-block">美篇号：1594009</p><p class="ql-block">图 片：拍照+网络</p> <p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">你是否也有过这样的困扰：明明AI号称“智能天才”，可自己用起来却频频翻车？简单需求勉强应对，稍微专业点的任务就给不出满意答案，要么泛泛而谈，要么驴唇不对马嘴。其实，AI不是不聪明，而是你没掌握“指挥”它的正确方式。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">就像优秀的管理者能让团队发挥最大价值，用好AI的核心，在于把模糊需求变成结构化指令。经过3年实战打磨的“提示词7步心法”，从角色设定到执行指令，每一步都藏着让AI高效产出的密码，新手也能直接套用，让AI从“瞎猜”变“金牌助手”，精准实现你的目标。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">给AI一个“精准身份牌”</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">用AI的第一步，是让它明确“我是谁、要服务谁、该用什么风格做事”。很多人忽略的版本号，其实是高效迭代的关键——就像文件命名“活动方案-20260208”，标注版本能避免重复劳动，后续优化更清晰。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">更核心的是“角色设定”：AI的学习数据覆盖各行各业，给它一个具体身份，它就能快速代入专业语境。千万别只说“帮我写文案”，要明确角色、领域、受众和风格。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：你是一位【具体角色】，擅长【细分领域】，面对的受众是【人群描述】，你的表达风格是【风格关键词】。</p><p class="ql-block">反面案例：“帮我写一封道歉邮件”（模糊无方向，AI只能给干巴巴公文）</p><p class="ql-block">正面案例：“V1.0 你是客户服务总监，擅长处理情绪激动的客户投诉，受众是付费会员，风格真诚有责任感、不推诿，帮我写一封项目延期的道歉邮件”（AI会自带共情语气，还会补充解决方案）</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">记住：角色越具体，AI的输出越贴合需求，避免“万金油”式的敷衍答案。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">不说“做什么”，只说“做成什么样”</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">很多人用AI时只提需求，却没说清“合格标准”，结果自然差强人意。比如想做市场分析，只说“分析新能源汽车市场”，AI只会堆砌网上随处可查的信息；而明确目标、范围和标准，才能让AI精准发力。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">优秀的目标描述，要包含“核心要求+范围边界+输出标准”，相当于给AI画好“答题框架”。就像管理者对员工，模糊的“你看着办”不是信任，是懒惰，最终要为结果买单的还是自己。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：为【使用场景】完成【具体任务】，需满足：1. 内容范围：【限定领域/时间/维度】；2. 核心要求：【关键要点/数据支撑】；3. 输出标准：【字数/结构/风格】。</p><p class="ql-block">反面案例：“分析短视频行业”（无范围、无重点，AI输出泛泛而谈）</p><p class="ql-block">正面案例：“为公司管理层写一份短视频行业内部简报，内容范围：2025年本地生活赛道，核心要求：包含3大核心趋势、2个现存挑战、1个潜在机会点，数据需引用权威机构报告，输出标准：2000字以内，结论先行，避免专业术语”（AI会严格按框架输出精准内容）</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">03 规则红线：明确“不能做什么”，锁住下限</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">复杂任务中，“禁止事项”和“要求事项”同样重要。如果只说“要做什么”，AI可能会“自由发挥”，出现不符合需求的内容，比如混入无关信息、使用违规表述，反而增加人工筛选成本。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">规则红线的核心是“用确定性对抗不确定性”，明确时间窗口、负面清单、均衡要求等，让AI的输出不越界。就像给AI划好“安全区”，最坏的结果也在可接受范围，你才敢真正放权。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：1. 时间约束：【限定时间范围】；2. 负面清单：禁止【违规内容/无关方向/不当风格】；3. 特殊要求：【均衡性/排他性/优先级】。</p><p class="ql-block">实战案例：做《商业早新闻》时，明确红线：① 时间窗口：仅收录24小时内事件，不足则放宽至48小时；② 负面清单：禁止金融推荐、医疗建议、明星八卦、政治内容；③ 均衡要求：覆盖至少4个行业，同一家公司新闻不超过3条。</p><p class="ql-block">有了这些规则，AI就不会混入旧闻、八卦，输出的内容直接符合筛选标准，省去大量返工时间。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">把你的经验，拆成AI能懂的步骤</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这是提示词最见功力的一步，也是AI能否发挥价值的关键。AI缺的不是智商，是行业经验，而“流程拆解”就是把你的经验传递给AI的最佳方式。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">很多人以为给个指令就够了，却忽略了中间的执行逻辑——比如让AI找新闻，只说“找30条商业新闻”，它可能随便拼凑；而拆解开流程，AI就能按专业标准执行。这本质上是“拆解你的业务”，如果你对工作没有透彻理解，就写不出这样的步骤。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：1. 源头准备：【素材来源/前提条件】；2. 核心步骤：①【第一步操作】；②【第二步操作】；③【第三步操作】；3. 自检标准：【完成后核查要点】。</p><p class="ql-block">实战案例：《商业早新闻》流程拆解：① 源头抓取：从5个权威财经渠道搜集；② 去重筛选：剔除重复内容，排查无年份标注的旧闻；③ 打分排序：按大众关注度、行业均衡性排名；④ 内容结构化：每条包含“标题+事实+分析+一句话建议”；⑤ 自检纠错：对照负面清单自查，有问题重新执行。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">把复杂任务拆成“1、2、3、4”，AI的高智商才能真正为你所用，输出的结果也更符合你的专业预期。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">让输出“直接可用”，不做无用功</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">混乱的格式会严重吞噬效率：AI给你几万字纯文本报告，没有层级、没有重点，你还要花大量时间排版，得不偿失。其实只要提前约定格式，就能让AI的输出直接落地使用。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">交付格式的核心是“结构化、可视化、可复用”，明确标题层级、重点标注、排版要求，让AI的输出符合你的使用场景（比如直接复制到云文档、PPT、短视频脚本）。专业不仅是把活干对，更是让接手的人感到舒服。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：1. 排版要求：用【#/##/###】区分标题层级，段落间空1行；2. 重点标注：【关键信息/核心数据】用粗体标注；3. 格式限制：禁止【列表语法/冗余空行/特殊符号】；4. 复用要求：内容可直接复制到【使用平台/工具】。</p><p class="ql-block">实战案例：“输出格式要求：① 用#一级标题、##二级标题、###三级标题；② 核心数据和结论用粗体标注；③ 不用 bullet 列表，段落间仅空1行；④ 内容可直接复制到微信公众号后台，无需二次排版”</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">提前约定格式，能省去后续返工的麻烦，让AI的输出“即拿即用”，真正提升效率。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">给AI一个“开工信号”，避免遗漏</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这一步看似简单，却能避免很多问题。大模型的本质是“续写”，如果不明确启动指令，AI可能不知道你已经交代完所有要求，出现“半途而废”或“自作聪明跳过步骤”的情况。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">执行指令的核心是“明确启动、强调规则”，用一句话标志“准备阶段结束，执行阶段开始”，同时提醒AI严格遵守前面的所有要求。就像代码的“run”指令，简单直接，却能保证执行的完整性。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实用模板：请严格遵守以上所有规则（角色、目标、红线、流程、格式），现在开始执行，输出完整结果，无需额外解释。</p><p class="ql-block">错误示范：交代完所有要求后，没说“开始执行”，AI可能会回复“好的，我已经了解你的需求，请问是否需要调整？”，浪费时间。</p><p class="ql-block">正确示范：（前面交代完所有规则后）“请严格遵守以上所有要求，现在开始执行，输出完整的客户道歉邮件，无需额外说明。”</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">一句话的启动指令，能让AI快速进入执行状态，避免不必要的沟通成本。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"><span style="color:rgb(176, 79, 187);">让AI帮你“写提示词”，快速上手</span></p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">如果刚开始写不好复杂提示词，不用焦虑，教你一个实用技巧：让AI当你的“提示词教练”，先问它“该怎么干”，再让它写初稿，你只需微调。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这个方法能帮你快速掌握不同场景的提示词逻辑，不用死记硬背，就能举一反三。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实操步骤：1. 问方法论：“市面上写【目标任务】的优质提示词有什么方法论？比如写高阅读量公众号标题，需要哪些技巧？”；2. 让AI写初稿：“根据你说的方法论，按照‘角色+目标+红线+流程+格式’的要求，写一版提示词”；3. 你微调优化：比如加上“禁止标题党词汇”“需包含数字元素”等个性化要求。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">实战案例：想写短视频脚本提示词，先问AI：“写爆款短视频脚本的提示词有什么技巧？需要包含哪些要素？”，AI会告诉你要明确场景、人物、台词风格等；接着让AI：“根据这些技巧，写一版短视频脚本提示词，角色是美食探店博主，目标是吸引本地用户到店，风格接地气、有食欲”；最后你补充红线：“禁止夸大宣传，台词不超过150字”，就能得到精准提示词。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">提示词的本质，是“思考能力的外化”</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">记住：AI永远只是工具，它的输出质量，取决于你“定义问题的能力”。当你觉得AI逻辑混乱，往往是自己还没想清楚问题；当你能写出精准的提示词，说明你对业务已经了如指掌。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这7步心法的核心，不是让你死记硬背模板，而是让你养成“结构化思考”的习惯：把模糊的愿望翻译成清晰的指令，把不确定的过程约束成确定的结果。无论是管人还是用AI，管理的本质从未改变。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">未来，AI会越来越聪明，但永远稀缺的是“定义问题、拆解需求”的能力。学会用这7步提示词心法，不是为了偷懒，而是为了把精力放在更有价值的思考上。</p><p class="ql-block"> </p>