我相信很多人都已经接触了ChatGPT、Midjourney、Claude、deepseek等AI工具，可为什么有些人能用AI 写出专业文案、商业方案甚至创意广告，而有些人却只能把它们当成一个问答平台？

答案只有一个：提示词没写好。

今天，就让我们正式开启新篇章《人人都该会写提示词》系列。作为第一篇，我将带你理解：

• 什么是提示词？

• 为什么写提示词是AI时代最重要的能力之一？

• 提示词写得好，到底能强大到什么程度？

1.什么是提示词（Prompt）？

提示词（Prompt）是你对 AI 发出的指令，是你和人工智能对话的语言。

简单来说，它就是一句话或一段话，让AI知道你想让它干什么、怎么干、干到什么程度。

就像你对人说话要有“请你帮我写一份报告，要求条理清晰，1000字以内”，你对 AI 也要说明：

• 你要它扮演什么角色？

• 要完成什么任务？

• 有什么限制或格式？

• 风格、语气有没有要求？

举个例子：

❌ 随便一问：

“帮我写一篇关于环保的文章。”

以下为全文

救生船上的责任

我们脚下的这颗蔚蓝星球，绝非永不沉没的钢铁巨舰，它更像一艘在无垠宇宙中孤独航行的救生船——船身已留下道道伤痕，资源有限，空间逼仄。然而，船上的人们却常有一种错觉：仿佛船底有永不枯竭的宝藏，船外有无尽的汪洋供我们肆意倾泻污秽。这虚幻的富足感，正把我们推向深渊。

我们习惯性地挥霍着地球的慷慨，却常常忽略那一声声来自自然的叹息。资源消耗如同开闸的洪流，全球每年被采掘的原材料已突破千亿吨，那被砍伐的森林，被抽干的地下暗河，被迅速消耗的矿藏，皆是我们向未来无情赊借的账单。而另一边，我们随意抛掷的废弃物早已堆成触目惊心的山峦——海洋塑料垃圾总量预计超过1.5亿吨，它们缓慢分解成微塑料，最终悄然回到我们的餐桌。自然的伤痕既深且广，我们岂能再充耳不闻？

更令人忧虑的是，面对环保，许多人常陷入一种令人窒息的无力感：“我一人之力微弱，何须如此？”于是，当有人坚持自带购物袋却遭旁人轻蔑嘲笑；当有人拒绝使用一次性餐具被讥为“矫情”时，这无力的叹息便又沉重了一分。

然而，历史的经验早已昭示：文明的韧性往往系于微光的坚持。从伦敦毒雾事件后一部部严苛的《清洁空气法案》到全球逐步淘汰消耗臭氧层物质的《蒙特利尔议定书》，每一次环境的重大转机，无不是无数个体的觉醒与行动最终汇聚为时代洪流，推动着制度的堤坝向前延伸。

行动之钥，就掌握在我们每个普通人手中。 这绝非要求人人成为苦行僧，而是将环保融入日常呼吸——从少用一个塑料袋、多关一盏长明灯开始，从支持绿色产品、选择公共交通出行开始，从勇敢地对过度包装说“不”开始。这些看似微小的选择，正是修复伤痕的针脚。同时，我们更应让环保的声音汇聚成要求改变的浪潮：支持环保政策，监督企业责任，以集体之力推动那艘“救生船”调转航向。

地球这艘承载着所有生命的脆弱航船，正航行于波涛汹涌之中。我们无法等待一个虚无的“超人”从天而降扭转乾坤。在每一个平凡日子里，当你拒绝那根吸管，当你拧紧滴水的水龙头，当你向破坏环境的行为投去质疑的目光——你便是在这艘共同航船上，为一个尚可期待的未来，担当起一份沉甸甸的责任。

唯有每个人都成为行动者而非旁观者，这艘伤痕累累的救生船，才能载着我们，驶向更清澈的远方。

✅ 优化后的提示词：

“你是一个拥有10年环保传播经验的公众号作者，请用简洁、生动、面向大众的语言，写一篇关于‘塑料回收对生态影响’的文章，字数控制在800字左右，分三段，并配上小标题。”下面我们通过deepseek输入两段提示语，看看分别的输出内容吧！

以下为全文

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塑料回收：一场与垃圾的温柔突围

1. 塑料围城：被遗忘的"漂流记"

想象一下，你随手丢弃的饮料瓶，也许正开启一段漫长的海洋漂流。全球近90亿吨塑料，只有9%真正进入回收系统。其余多数沦为废弃垃圾，在填埋场中堆积如山，或在海洋中分解为微塑料碎片。这些微小颗粒已悄然潜入地球最深处，甚至出现在人类胎盘之中。塑料不再是便利的象征，它已成为一场全球性生态警报。

2. 回收神话：当善意遭遇现实瓶颈

回收塑料瓶本可减少七成能源消耗，但现实远比理想骨感。混杂塑料、食物残留、错误分类——如同给回收流水线掺入沙粒。全球塑料回收率不足一成，更严峻的是，"可回收"标签并不保证它们能被回收。一些"可回收"塑料最终仍逃不过焚烧或填埋的命运，甚至在回收处理中释放有毒物质，形成二次污染。回收不是万能解药，它只是复杂拼图中的关键一片。

3. 绿色突围：每一次分类都是温柔革命

每个塑料瓶都藏着一场"变形记"：回收的PET瓶经清洗粉碎，神奇再生为崭新纤维或包装。但突围之路需要你我同行：认准可回收标志，做好清洁分类，优先选择重复使用。同时，推动生产者责任延伸，让企业从源头为包装负责；支持创新技术，让更多塑料重获新生。每一次分类回收，都是一次对地球的温柔守护。

小瓶子，大作为
你手中那个清洁后投入回收箱的塑料瓶，正悄然改变着世界。它不再是污染源，而是绿色循环的重要起点。当我们不再视塑料为用完即弃的过客，而是循环再生的资源伙伴，人类与自然的共生之路，便在这微小而坚定的行动中，徐徐铺展。

从中我们就可以看出相同的内容提示词的好坏输出的内容就完全不同，这就是高质量提示词的差距。

2.提示词为什么重要？

因为AI 是“听话型选手”，不是“读心术大师”

AI 并不会自动知道你的真实需求。它只能根据你的提示来推断你要什么。如果你指令模糊，它就只能“猜”；猜错了，只能怪你说不清楚。

有趣的是：

同样的问题，普通用户可能用一句“帮我写文案”就交给AI了；而高手会写一段提示词，细到语气、受众、用途、输出格式，AI自然输出就高质量。

因为提示词=新型沟通力+创造力的放大器

提示词的本质，其实就是你对任务的拆解能力。你越清楚自己要什么，AI越能发挥作用。

这也是为什么很多人说：

“写提示词，其实是在训练你自己——让你思维更清晰、逻辑更强、表达更精准。”

在AI时代，你写得出好提示词，就能提升工作效率、产出质量，甚至做出别人做不到的内容。

3.提示词写得好，能有多强大？

来看看几个真实例子

案例1：营销文案写作

原始提问：

“帮我写个母亲节文案。”

以下为部分全文

风格一：温馨感恩型 (最经典实用)

妈妈，谢谢你不是超人，却为我变成了万能。母亲节快乐，永远爱您！❤️

世界上最好听的称呼是“妈妈”，最温暖的港湾是“有妈的家”。妈妈，节日快乐，辛苦了！

岁月不是偷走妈妈青春的小偷，我才是。谢谢您把最好的年华都给了我。妈妈，母亲节快乐！

您的碎碎念念，温暖了我的岁岁年年。妈妈，母亲节快乐！愿您健康平安，笑容常伴。

小时候您陪我长大，现在换我守护您的时光。妈妈，母亲节快乐！愿时光慢些，爱您再多些。

走遍天涯海角，您的身边永远是我最安心的地方。妈妈，母亲节快乐，我爱您！

风格二：文艺走心型

妈妈的爱，是柴米油盐间的琐碎细腻，是无数次辗转低回的牵挂。谢谢您，我的星辰与港湾。母亲节快乐。

时光倾吐芳华，岁月如墨留香。您的爱，是我生命里最温柔的底色。妈妈，母亲节安康。

您把诗意藏进一日三餐，把远方融进细碎叮咛。妈妈，谢谢您平凡又伟大的爱。母亲节快乐！

优化提示词：

“你是一名擅长走心品牌广告的文案策划，请为一家珠宝品牌撰写一条母亲节宣传文案，表达‘陪伴才是最长情的告白’这个情感核心，语言温柔、细腻，控制在100字以内。”

AI输出：

以下为部分全文

好的，这是一份为珠宝品牌量身打造的母亲节走心文案，紧扣“陪伴才是最长情的告白”核心，语言温柔细腻：

文案：

时光的年轮，镌刻爱的轨迹。
她守护的晨昏，是生命最温润的底色。
无需惊天动地，
细碎光芒里，藏着数不清的“我在”。
一件珠宝，
将绵长陪伴，凝成永恒信物。
诉说那句最深情的：
“妈妈，我一直在。”

提示词加入了定位、场景、风格、限制，效果立马不同。

案例2：结构化工作任务

“请写一个新媒体运营周报”

变成提示词之后：

“你是一名新媒体运营，请撰写一份包含数据汇总（阅读量、互动率、转发数）、内容表现分析、用户反馈、小红书竞品对比分析，以及下周更新计划的工作周报，格式为条列式，风格正式。”

以下为全文（上下滑动查看）

以下是按照您要求撰写的新媒体运营工作周报，采用条列式正式风格，包含数据汇总、内容分析、用户反馈、竞品对比及下周计划：

新媒体运营工作周报
周期：2025年6月5日 - 6月11日
汇报人：XXX

一、核心数据汇总

1. 阅读量：

   总阅读量：84,500次（环比+12.3%）

   单篇最高：《夏季防晒全攻略》28,700次

2. 互动率：

   平均互动率：6.8%（行业基准5.2%）

   点赞量：5,210次 | 收藏量：3,890次

3. 转发数：

   总转发：1,420次（较上周+18%）

   转发率TOP1：《职场通勤穿搭指南》转发率3.1%

二、内容表现分析

1. 爆款内容特征：

   实用干货类笔记占比70%（阅读量占比85%），验证用户对解决方案型内容的高需求；

   标题含“避坑”“攻略”“指南”关键词的笔记打开率超均值32%；

   视频笔记平均完播率45%（图文笔记为28%）。

2. 待优化点：

   18:00后发布内容互动率下降19%，需调整高峰时段策略；

   美妆类内容收藏高但转发低（平均<1.5%），需强化社交传播设计。

三、用户反馈聚焦

正向反馈：

防晒攻略笔记获127条“求产品实测”诉求；

“穿搭指南”评论区出现63次用户自发@好友互动。

改进需求：

护肤步骤解析被指“细节图不足”（占比反馈量41%）；

3篇笔记遭投诉“广告标识不显著”，已紧急优化。

四、小红书竞品对比分析

五、下周运营计划

1. 内容方向：

   推出《防晒产品红黑榜》（实测视频+成分表解析），回应用户需求；

   策划“618避雷指南”专题（3期），结合电商节点提升实用价值。

2. 形式优化：

   图文教程新增步骤分镜图，提升信息清晰度；

   测试“分段式15秒短视频”连载模式（试水美妆类目）。

3. 数据监测重点：

   追踪18:00-21:00时段新内容互动衰减率；

   监测广告标识优化后用户投诉率变化。

4. 竞品跟进行动：

   研究竞品A的标签组合策略，重构本周话题标签结构；

   引入“成分党话术”强化专业背书（参考竞品B）。

备注：所有数据来源小红书商业后台及第三方监测工具蝉妈妈，截止6月11日24:00。

此格式满足条列式、数据化、分析深度及正式汇报要求，可根据实际数据替换模板内容。

结果：不仅写了周报，还顺带完成了逻辑整理，直接拿去用都没问题。

4.提示词构成要素：

写出好结果的5大关键

以下是初学者最容易上手的提示词公式：

角色+任务+要求+格式+语气/风格

✅ 示例：

“你是一位拥有10年经验的课程设计师（角色），请你为职场新人设计一份3天的销售能力训练营课程（任务），内容包括入门知识、练习任务与点评（要求），请以表格形式输出，每天分为3个模块（格式），风格清晰、有条理（语气）。”

以下为全文（上下滑动查看）

以下是为职场新人设计的3天销售能力训练营课程表，融合基础理论、场景化练习与即时反馈，突出实战性与成长路径：

销售能力训练营课程表（3天版）

（单击下图可放大查看）

课程特色设计

1、每日能力锚点

Day1：破除销售羞耻感 → 建立专业身份认同

Day2：从产品解说员 → 价值翻译官

Day3：从执行者 → 流程管理者

2、练习任务设计逻辑

3、点评维度升级

冰山模型：技术动作（20%）+ 底层思维（50%）+ 能量状态（30%）

采用雷达图评分：沟通力/洞察力/应变力/逻辑力/感染力

教学支持系统

• 工具包：客户画像模板/话术急救卡/谈判让步计算器

• 反馈机制：当日练习视频AI分析报告 + 导师1对1标注回放

• 通关凭证：完成16个情景挑战解锁《新人生存指南》电子手册

课程设计遵循 70-20-10法则：70%情景实训（含VR模拟）、20%导师反馈、10%理论输入，确保新人结营即可应对90%基础销售场景。

此方案曾应用于某快消企业新人训，受训组首月成单率较对照组提升37%。如需特定行业（如SaaS/医疗器械）版本深化，可提供定制化调整。

5写提示词 ≠ 会用术语，而是“会说人话”

很多人误以为提示词是一项很“技术”的能力，其实不是。

真正写得好的提示词，有时候反而是最贴近日常表达的。你只要：

• 想清楚你要让AI干什么？

• 你希望它怎么干？

• 干成什么样？

就已经踏上提示词高手之路。

6.人人都能学，人人都该学

未来写文章、写报告、做设计、写代码，越来越多时候你不是“亲手做”，而是“告诉AI怎么做”。

所以，提示词能力就是“告诉AI怎么干活”的能力。它不仅提升你自己，更是放大你效率和影响力的钥匙。

你不需要懂技术，也不需要是程序员，只要你懂怎么清晰表达任务、懂场景、懂要求，就可以快速写出高质量提示词。

 大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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