在與AI交流時,是否常常為輸出結(jié)果不夠精準(zhǔn)而煩惱?其實,問題可能出在提示詞上。提示詞框架能將人類的自然語言轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行的指令鏈。本文精心整理了8個超實用的AI提示詞框架,從提問、優(yōu)化到創(chuàng)作等多種場景全覆蓋,即使是零基礎(chǔ)的小白,也能輕松上手,快來開啟你的AI探索之旅吧。
當(dāng)人類用自然語言描述“設(shè)計一個logo”時,AI可能產(chǎn)出抽象圖形、文字排版甚至一個不相關(guān)的設(shè)計。你是不是也經(jīng)常覺得AI生成的回答不夠精準(zhǔn),甚至答非所問?其實,問題可能出在你輸入的提示詞(Prompt)上。
無論是ChatGPT、Claude、DeepSeek還是其它AI對話應(yīng)用,AI的表現(xiàn)很大程度上取決于你如何提問。而提示詞框架,就是建立人腦思維與機(jī)器認(rèn)知的標(biāo)準(zhǔn)化接口。
它將人類的自然語言編譯為編程語言,使模糊意圖轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令鏈。下面我們整理了8個超實用的AI提示詞框架,涵蓋提問、優(yōu)化、創(chuàng)作等多種場景,即使你是零基礎(chǔ)小白,也能快速上手。
01CRISPE框架:角色驅(qū)動的深度對話框架結(jié)構(gòu)解析:
Capacity(能力):定義AI的職能身份
Role(角色):設(shè)定具體身份
Insight(背景洞察):提供任務(wù)背景與深層需求
Statement(任務(wù)陳述):明確具體指令
Personality(個性設(shè)定):調(diào)整輸出風(fēng)格
Experiment(實驗要求):指定輸出格式或嘗試方向
適用場景:復(fù)雜創(chuàng)意任務(wù)、角色扮演咨詢、多維度輸出控制。案例演示:
[角色]你是一位資深UI/UX設(shè)計師,擁有10年移動端設(shè)計經(jīng)驗
[洞察]目標(biāo)用戶為Z世代,偏好極簡主義與動態(tài)交互,產(chǎn)品核心功能是健康數(shù)據(jù)追蹤
[任務(wù)]為健康A(chǔ)pp設(shè)計主界面布局方案
[個性]采用專業(yè)設(shè)計報告格式,包含設(shè)計原理分析
[實驗]輸出3個差異化方案,用Figma布局圖描述關(guān)鍵模塊
02BROKE框架:目標(biāo)導(dǎo)向型任務(wù)分解框架結(jié)構(gòu)解析:
Background(背景):任務(wù)環(huán)境與約束條件
Role(角色):AI的職能定位
Objective(目標(biāo)):可量化的核心目標(biāo)
KeyResults(關(guān)鍵結(jié)果):成功衡量標(biāo)準(zhǔn)
Execution(執(zhí)行要求):具體操作規(guī)范
適用場景:項目管理、數(shù)據(jù)分析、標(biāo)準(zhǔn)化報告生成。案例演示:
[背景]某電商平臺Q3銷售額同比下降15%,數(shù)據(jù)集含訂單/用戶行為日志
[角色]你擔(dān)任商業(yè)數(shù)據(jù)分析師
[目標(biāo)]定位核心衰退原因并給出提升方案
[關(guān)鍵結(jié)果]
1.識別TOP3流失環(huán)節(jié)
2.提出3項可落地的改進(jìn)策略
3.預(yù)測實施后Q4增長率
[執(zhí)行]使用Python代碼分析數(shù)據(jù),輸出結(jié)構(gòu)化報告(問題定位->解決方案->效益預(yù)測)
03ICIO框架:高效執(zhí)行型輕量框架結(jié)構(gòu)解析:
Input(輸入):原始數(shù)據(jù)/信息素材
Context(上下文):任務(wù)環(huán)境說明
Instruction(指令):明確的操作要求
Output(輸出):指定結(jié)果格式
適用場景:數(shù)據(jù)清洗、內(nèi)容轉(zhuǎn)換、格式化工單處理。
案例演示:
[輸入]原始文本:”客戶反饋記錄2023-08:ID7583-手機(jī)頻繁死機(jī)-優(yōu)先級高;ID9921-充電異常-優(yōu)先級中”
[上下文]需生成IT部門標(biāo)準(zhǔn)工單,系統(tǒng)字段:工單ID、設(shè)備類型、故障描述、優(yōu)先級代碼
[指令]轉(zhuǎn)換為JSON格式,優(yōu)先級映射:高→P0,中→P1
[輸出]要求:數(shù)組結(jié)構(gòu),鍵名小寫蛇形命名
04CoT框架:復(fù)雜推理鏈?zhǔn)娇蚣?/p>
Chain-of-Thought(思維鏈)是一種通過顯式引導(dǎo)模型分步推理的提示方法。核心在于讓AI模仿人類逐步思考的過程,而非直接輸出答案。結(jié)構(gòu)解析:
問題拆解:將復(fù)雜問題分解為子問題
逐步推導(dǎo):展示完整的推理邏輯鏈
結(jié)論生成:基于推導(dǎo)給出最終答案
適用場景:數(shù)學(xué)證明、邏輯謎題、因果分析。
案例演示:
問題:某書店小說占比60%,學(xué)術(shù)書占小說1/3。若總書量1500本,學(xué)術(shù)書多少本?
請逐步推理:
示例:
問:班級60人,男生占3/5,女生中戴眼鏡者占1/4,求戴眼鏡女生人數(shù)?
解:
1.男生數(shù)=60×3/5=36人
2.女生數(shù)=60–36=24人
3.戴眼鏡女生=24×1/4=6人
請解本題。
05RTF框架:輕量級任務(wù)執(zhí)行框架結(jié)構(gòu)解析:
Role(角色):定義AI的職能身份
Task(任務(wù)):明確具體操作指令
Format(格式):指定輸出結(jié)構(gòu)與樣式
適用場景:內(nèi)容改寫、格式轉(zhuǎn)換、基礎(chǔ)信息生成。
案例演示:
[角色]你是一位資深營養(yǎng)學(xué)家
[任務(wù)]將以下食材表轉(zhuǎn)化為健身愛好者的友好型食譜:牛肉200g、番茄300g、全麥意面150g
[格式]按早餐/午餐/晚餐分類,標(biāo)注升糖指數(shù)
06TAG框架:動態(tài)交互式?jīng)Q策框架結(jié)構(gòu)解析:
Think(思考):分析需求本質(zhì)
Act(行動):提出澄清或選擇
Generate(生成):定向輸出結(jié)果
適用場景:多輪對話系統(tǒng)、需求模糊場景、決策支持。
案例演示:
[思考]用戶需要企業(yè)法律咨詢但未說明類型
[行動]提供選項:
(1)勞動合同糾紛
(2)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)
(3)投融資協(xié)議審查
[生成]根據(jù)選擇輸出對應(yīng)法律要點清單
07SCAMPER框架:系統(tǒng)性創(chuàng)新引擎結(jié)構(gòu)解析:
Substitute(替代):更換材料/技術(shù)
Combine(合并):功能融合
Adapt(改造):形態(tài)重構(gòu)
Modify(調(diào)整):參數(shù)縮放
Puttootheruse(他用):場景遷移
Eliminate(消除):組件刪除
Reverse(重組):流程逆轉(zhuǎn)
適用場景:產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)設(shè)計、創(chuàng)意頭腦風(fēng)暴。
案例演示:
[替代]傳統(tǒng)玻璃→液態(tài)金屬
[合并]手機(jī)+醫(yī)療檢測
[改造]可折疊三屏結(jié)構(gòu)
[他用]健身數(shù)據(jù)用于保險定價
[消除]取消物理充電接口
[重組]先付款后生產(chǎn)流程
08SPIN框架:痛點診斷式銷售框架結(jié)構(gòu)解析:
Situation(現(xiàn)狀):客觀背景描述
Problem(問題):核心痛點定位
Implication(影響):后果量化分析
Need-payoff(需求):解決方案價值
適用場景:銷售話術(shù)、用戶研究、商業(yè)決策支持。
案例演示:
[現(xiàn)狀]工廠設(shè)備停機(jī)率每月8小時
[問題]傳統(tǒng)巡檢漏檢率高達(dá)40%
[影響]年損失:
–減產(chǎn)損失:48萬
–緊急維修溢價:12萬
[需求]展示預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)如何降低損失最后隨著技術(shù)的日益成熟,AI可以更好地理解人類的思維方式,從而拓展認(rèn)知邊界。當(dāng)人類理解AI如何思考,便能更精準(zhǔn)地表達(dá)意圖、更好地解決問題。AI探索旅程的大門,從一個清晰的問題開始。掌握這8個提示詞框架,你就擁有了開啟AI潛力的第一把鑰匙。
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