提示词原则

适用对象：通用｜状态：✅ 已完成｜ 更新于：2026-06-01

“提示词工程”听起来像个技术活，其实核心特别朴素：把你的需求讲清楚，就像给一个聪明但完全不了解你背景的实习生交代工作。

实习生再聪明，你只说一句”帮我弄个东西出来”，他也得瞎猜。AI 一样。它不知道你是谁、教什么课、面对什么学生、想要什么风格。你给的信息越具体，它的产出越对路。

记住四个动作：给角色、给上下文、给范例、让它先复述确认。 不用四个全上，但越重要的任务，越值得都做齐。

一、给角色

先告诉它”你是谁”。同一个问题，让它以”严格的期刊审稿人”身份回答，和以”耐心的本科助教”身份回答，结果完全不同。角色一设定，它的用词、深浅、关注点就都对齐了。

把它需要知道的背景一次说清楚：面向谁、要达到什么目的、有什么限制、不能碰什么。

如果你心里有个”长这样就对了”的样子，直接给它一个例子。 一个范例胜过十句形容。想要某种讲稿口吻，就贴一段你以前写的；想要某种表格格式，就先画一行给它照着填。

这是最容易被忽略、但最有用的一招：别上来就要成品，先让它把你的需求复述一遍，或者先反问你几个澄清问题。

确认它真的理解对了，再放它去干。这一步能在它跑偏之前就把方向掰正，省下大量返工。

在你的需求后面加一句：

开始前，请先用你自己的话复述一遍我的需求，并提出你不确定的 3 个问题。
等我回答后，你再正式动手。

它会先跟你对齐，而不是闷头猜。

不要只说”帮我改讲稿”。试试：

你是一位资深的财经课程讲师（角色）。
我要给本科生讲"什么是通货膨胀"，他们没有经济学基础，这节课 15 分钟（上下文）。
我希望风格像下面这段一样口语、多用生活例子（范例，附上你的一段旧稿）。
开始前先复述一遍我的需求，告诉我你打算分几部分讲，等我确认再写（先复述确认）。

它先把思路报给你，你点头，它再写。出来的东西基本一遍就能用。

文科背景的老师也能用 AI 跑定量分析，关键也是把需求说清楚（详见 Vibe Coding 循环）：

我有一份面板数据（变量见下方列名），想做固定效应回归，看 X 对 Y 的影响（上下文）。
你先别写代码，先复述一遍：我的因变量、自变量、控制变量分别是什么，
你打算用什么模型、做哪些稳健性检验（先复述确认）。
我确认后你再写 Stata 代码，每一步加中文注释。

它先把你的研究设计复述清楚，你能在它写错代码之前就发现”它把控制变量理解错了”，而不是跑出一堆结果后才发现白忙。