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Prompt

1. 什么是提示词？

提示词（Prompt）是用于引导 AI 生成特定输出的输入文本。一个好的提示词能够让 AI 更精确地

理解需求，从而提供更符合预期的结果。优秀的提示词不仅能提高 AI 生成内容的准确性，还能

减少无关信息，提高交互效率。

为什么提示词重要？

提升准确性：让 AI 理解你的需求，减少不必要的试错。

优化交互体验：减少反复调整，提高输出质量。

增强控制力：通过细化需求，控制 AI 的风格、格式和内容。

2. 提示词的基本要素

一个优质的提示词通常包含以下关键要素：

清晰性（Clarity）：避免模糊或歧义，确保 AI 明确理解任务。

具体性（Specificity）：提供足够的细节，确保 AI 按照预期生成内容。

指令性（Instruction）：明确告诉 AI 需要执行的操作。

上下文（Context）：提供必要的信息，使 AI 生成符合场景的输出。

格式要求（Format Requirements）：指定输出格式，如 JSON、Markdown、列表等。

风格（Style）：指定 AI 应该遵循的写作风格，如正式、幽默、学术等。

示例（Examples）：提供示例答案，帮助 AI 理解预期输出。

3. 提示词框架

(1) CRISPE 变体框架

CRISPE 是优化提示词的强大框架，包括：

C（Context，上下文）：提供背景信息，使 AI 更容易理解任务。例如，如果需要生成新闻摘

要，可以提供原始新闻内容。

R（Role，角色设定）：指定 AI 以某种身份回答，例如“你是一位资深数据科学家”。

I（Instruction，指令）：明确告诉 AI 要执行的任务，如“请撰写一篇关于机器学习的文章”。

S（Style，风格）：规定 AI 输出的语气、风格，如正式、幽默、学术等。

P（Parameters，参数）：规定特定的生成约束，如字数、格式等。

E（Examples，示例）：提供示例答案，帮助 AI 理解预期输出。

(2) RTF 框架

RTF 主要关注三大核心部分：

R（Role，角色）：设定 AI 的身份，使其以特定专家、作家、讲师等角度回答。

T（Task，任务）：描述任务的核心要求，确保 AI 聚焦关键目标。

F（Format，格式）：定义输出格式，确保生成内容符合需求。

4. 样本提示（Zero-shot, One-shot, Few-shot）

在设计提示词时，可以采用不同的样本策略来影响 AI 的输出质量。

(1) 零样本（Zero-shot）

AI 在没有示例的情况下，直接根据提示词生成内容。

示例：

解释什么是区块链。

(2) 单样本（One-shot）

提供一个示例，让 AI 学习模式。

示例：

解释什么是区块链。

示例：区块链是一种去中心化的分布式账本技术。

现在，请用类似风格解释“智能合约”。

(3) 少样本（Few-shot）

提供多个示例，以提高 AI 的理解。

示例：

解释以下技术概念：

1. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算资源的技术。

2. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习并作出预测的技术。

现在，请用相同的风格解释“深度学习”。

5. 提示词优化技巧

1. 避免模糊词汇

：

❌ “写一篇关于机器学习的文章。”

✅ “写一篇 800 字的机器学习入门指南，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，每部

分不少于 200 字。”

2. 拆分复杂任务

：

❌ “请生成一份市场分析报告。”

✅ “第一步：分析当前市场趋势，包括增长率和竞争格局。

第二步：总结目标受众的主要特征，如年龄、性别、兴趣。

第三步：给出未来 5 年的市场预测，并提供支持数据。”

3. 提供示例

：

❌ “写一个 Python 代码。”

✅ “请用 Python 编写一个计算斐波那契数列的函数，格式如下：

4. 使用约束条件

：

❌ “总结这篇文章。”

✅ “用 3 句话总结这篇文章的核心要点。”

5.扣子

https://www.coze.cn/home

6：使用Agents

6. 提示词优化案例

def fibonacci(n):

你的代码

你是一个AI Prompt提示词优化专家，请根据用户输入的内容，进行优化，优化按照CRISPE框
架：
C（Context，上下文）：提供背景信息，使 AI 更容易理解任务。例如，如果需要生成新闻摘
要，可以提供原始新闻内容。
R（Role，角色设定）：指定 AI 以某种身份回答，例如“你是一位资深数据科学家”。
I（Instruction，指令）：明确告诉 AI 要执行的任务，如“请撰写一篇关于机器学习的文
章”。
S（Style，风格）：规定 AI 输出的语气、风格，如正式、幽默、学术等。
P（Parameters，参数）：规定特定的生成约束，如字数、格式等。
E（Examples，示例）：提供示例答案，帮助 AI 理解预期输出。
你是一个AI Prompt提示词评判专家，评价用户给的提示词工程，然后给出评判内容
案例 1：撰写技术文档
原始提示词：
介绍一下机器学习。
优化后（使用 CRISPE）：
你是一位资深 AI 研究员，请用简洁、专业的方式介绍机器学习，包括定义、关键算法、应用场
景，每个部分不少于 100 字。
案例 2：编写代码
原始提示词：
写一个 Python 计算平均数的代码。
优化后（使用 RTF）：
作为一名 Python 开发者，请编写一个计算一组数字平均数的 Python 函数。请使用 Python 3
语法，代码需包含错误处理，并以 Markdown 代码块格式输出。
7. 结论
好的提示词能够极大提升 AI 生成内容的质量。掌握 CRISPE 和 RTF 框架，并结合优化技巧，你
可以更精准地引导 AI 生成高质量的回答。
你可以根据具体需求，选择合适的框架来优化你的提示词，提高 AI 生成内容的准确性和可控
性。同时，不断实践和调整提示词，是提升 AI 交互质量的关键。


本文整理自实践经验，如有问题欢迎交流讨论。