20个从入门到高阶的提示词工程技巧

提示词工程是与AI协作的基本能力

你在提示词上花的时间最后一定会给你超越期待的回馈

这是一篇去年的文章，但是我觉得今天还是有必要重新拿出来整理并且分享给大家。

与AI（特指大语言模型）对话，就像是在指导一位极其聪明、知识渊博的“新员工”。你必须把指令说得清晰、具体，适当的时候还要主动交代背景，他才能高质量地完成任务。提示词工程（Prompt Engineering）就是掌握与这位实习生高效沟通的行之有效的方法。

其实当你看到下面这些方法，换一个角度思考：这不也是人与人沟通交流的一些基本的要求或者方法吗？

如果你本身就很擅长沟通，我相信一定可以快速掌握提示词工程技巧；如果你并不擅长跟人沟通，那么在实践提示词工程技巧的过程中也会锻炼你的沟通思维。所以这是一个“教学相长”的过程。

不过这些技巧并不适合所有人，甚至不适合大部分人，它们是为希望在“人机协作”中取得主动权的人，对AI的输出有更高要求的人准备的。

现在的大模型本质上是一个“生产力工具”，提示词工程是给这些工具的助燃剂。但是这么多年了，真正能把生产力工具用好，玩明白的永远是少数人。

下面为您介绍20种经过实证的提示词工程技巧，并按照从易到难的三个层次进行组织，并且提供了提示词示例，你可以拿回去适当改动以及组合起来使用。

不过我更希望你能掌握“道”而不仅是“术”。更重要的是背后的思路：为什么要这样组织内容？为什么要这样提问？

基础篇：告诉AI"演什么、怎么演"

目标：像导演一样，明确告诉AI“演什么”、“怎么演”、“台词怎么说”。这些是日常使用中最频繁、最基础的技巧。

1. 零样本提示 (Zero-Shot Prompting)

• 通俗别名：“直接下达指令”法
• 核心思想：不提供任何范例，直接清晰地提出你的要求。
• 场景示例：需要快速翻译一封邮件的标题。

请将下面的英文翻译成中文：“<Quarterly Performance Review>”

2. 单样本提示 (One-Shot Prompting)

• 通俗别名：“只教一次”法
• 核心思想：给出一个范例，让AI模仿这个范例的格式或方式来完成任务。
• 场景示例：你需要将所有日期统一成“年-月-日”的格式。

将“五月三日”转换为标准日期格式。
例如：“三月八日”应转换为“2024-03-08”。
请转换：“<六月一日>”

3. 少样本提示 (Few-Shot Prompting)

• 通俗别名：“举一反三”法
• 核心思想：提供多个范例，帮助AI更好地理解任务的模式和边界，特别适合需要精确分类或判断的任务。
• 场景示例：快速将一批用户反馈邮件归类为“正面”、“负面”或“中性”。

请判断以下用户反馈的情感倾向，只回答“正面”、“负面”或“中性”。
范例1：
反馈：“你们的软件太好用了！”
倾向：正面
范例2：
反馈：“更新后总是闪退，很失望。”
倾向：负面
范例3：
反馈：“功能还行，但可以再优化。”
倾向：中性
现在请判断这条反馈：
“<客服的回复速度很快，但问题还是没解决。>”

4. 角色提示 (Role Prompting)

• 通俗别名：“请君入瓮”法
• 核心思想：为AI设定一个具体的专家角色，让它的回答视角、语气和专业知识都符合该角色。
• 场景示例：你需要为公司年会写一篇生动有趣的主持稿。

请扮演一位<经验丰富的脱口秀演员>，为我们的<公司年会>写一段<300字>左右的开场白，风格要幽默风趣，并提及我们的口号“<追求卓越>”。

5. 风格提示 (Style Prompting)

• 通俗别名：“定调子”法
• 核心思想：明确要求AI使用特定的写作风格、语气或文体。
• 场景示例：你需要以正式、专业的口吻给客户写一封项目延期通知邮件。

请以<正式、专业且诚恳>的语气，撰写一封关于<项目A>延期的通知邮件。邮件需要说明延期原因是<供应链问题>，并提出新的交付日期为<2025年10月30日>。

6. 情感引导 (Emotion Prompting)

• 通俗别名：“加点感情戏”法
• 核心思想：在提示中注入情感色彩，可以激发AI在创意写作中产生更具感染力的内容。
• 场景示例：为一位即将退休的老同事写一段充满感激和祝福的告别词。

<王经理>是我们的良师益友，他即将退休，我们都非常不舍。请帮我写一段<200字>的告别词，字里行间要充满<真诚的感激和对他未来生活的美好祝福>。

7. 上下文提示 (Contextual Prompting)

• 通俗别名：“前情提要”法
• 核心思想：在提出问题前，先提供必要的背景信息或自定义知识，确保AI的回答是基于这些特定信息。
• 场景示例：你需要根据公司的报销政策，草拟一封费用报销申请邮件。

背景信息：我们公司的出差报销政策规定，交通费实报实销，住宿费上限为<每晚500元>，餐补为<每天100元>。
我的任务：请根据以上政策，帮我草拟一封邮件，申请报销我上周去<上海>出差三天的费用。我的总花费是：机票<1200元>，住宿<共1350元>，餐饮<共350元>。

8. 结构化输出提示 (Structured Output Prompting)

• 通俗别名：“按我的格式来”法
• 核心思想：强制AI按照你指定的格式（如JSON、Markdown表格、清单）输出，便于后续处理。
• 场景示例：从一段产品介绍中，快速提取关键参数并整理成表格。

请从以下产品描述中提取关键信息，并以Markdown表格的格式输出，包含“功能点”、“优势”和“适用人群”三列。
描述文字：“<新款智能手表Model X，拥有长达15天的续航能力，支持血氧监测和NFC支付，非常适合经常出差的商务人士和注重健康的年轻人。它的防水等级达到5ATM，游泳时也能佩戴。>”

9. 负向提示 (Negative Prompting)

• 通俗别名：“这个不要”法
• 核心思想：明确告诉AI需要避免哪些内容、风格或词汇。
• 场景示例：为一款新出的咖啡构思宣传文案，但希望避免俗套的描述。

请为我们的新款手冲咖啡“<晨光序曲>”写一段<50字>的宣传文案。
要求：文案中不要出现“<香醇>”、“<丝滑>”或“<唤醒>”这些词。

第二部分：思维增强模块

目标：像教练一样，引导AI“如何思考”，提升它在面对复杂问题时的分析与推理能力。

10. 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)

• 通俗别名：“让我们一步步来”法
• 核心思想：通过加入“让我们一步步思考”这样的引导语，让AI展示其推理过程，从而提高复杂问题（尤其是数学和逻辑题）的正确率。
• 场景示例：计算一个项目的总工时，其中包含了不同阶段和效率。

一个团队准备开发一个网站。前端开发预计需要<80>小时，后端开发的工作量是前端的<1.5>倍。测试阶段需要的时间是前后端总和的<20%>。请问完成这个网站总共需要多少小时？
让我们一步步思考。

11. 自我提问 (Self-Ask)

• 通俗别名：“先问自己几个问题”法
• 核心思想：引导AI将一个复杂的大问题，先分解成若干个有逻辑联系的小问题，并逐一回答，最终综合得出结论。
• 场景示例：分析是否应该为了职业发展去学习一门新技术。

我是否应该花时间学习<Python编程>？
请将这个问题分解为几个关键的子问题，并逐一回答，最后根据你的分析给出一个综合建议。

12. 回退式提示 (Step-back Prompting)

• 通俗别名：“退一步，海阔天空”法
• 核心思想：在回答一个具体问题前，先让AI思考并总结与该问题相关的、更宏观的原则或知识，然后再基于这些原则来回答具体问题。
• 场景示例：在为某个特定产品设计营销活动前，先思考一下通用的营销原则。

第一步：请先解释一下，一个成功的<社交媒体营销活动>通常包含哪些核心要素？
第二步：基于以上要素，请为我们即将上市的<智能跳绳>产品，策划一个为期<一周>的推广活动。

13. 重述回答法 (Rephrase and Respond, RaR)

• 通俗别名：“你先复述一遍”法
• 核心思想：要求AI先用自己的话重述并扩展你的问题，确保它完全理解了你的意图，然后再进行回答。
• 场景示例：当你的问题比较模糊，希望AI能深入理解并给出高质量答案时。

请首先重述并扩展以下问题，然后再进行详细回答：如何提升<团队的创新能力>？

14. 重读法 (Re-reading, RE2)

• 通俗别名：“再读一遍题”法
• 核心思想：在提出复杂问题后，紧接着让AI再读一遍问题，强化它对问题细节和约束条件的记忆。
• 场景示例：处理包含多个约束条件的逻辑安排问题。

任务：请为一个为期<三>天的会议安排<四>场主题演讲（A, B, C, D）。
约束条件：
1. 演讲A必须在第一天。
2. 演讲B不能和A在同一天。
3. 每天最多安排两场演讲。
请再读一遍任务和所有约束条件，然后给出一个可行的安排方案。

15. 知识生成提示 (Generated Knowledge Prompting)

• 通俗别名：“先备课再回答”法
• 核心思想：在回答一个专业或冷门问题前，先让AI生成关于该主题的背景知识，再利用这些知识来组织答案。
• 场景示例：你需要快速了解一个不熟悉的商业概念并获得相关建议。

问题：我们公司应该如何应用“<蓝海战略>”？
但在回答这个问题之前，请先生成一段关于“<蓝海战略>”核心定义和关键原则的知识。

16. 思维线程 (Thread-of-Thought, ThoT)

• 通俗别名：“带我走一遍”法
• 核心思想：类似于思维链，但更侧重于让AI在处理长篇复杂文本时，像一个向导一样，一步步、分模块地引导用户理解和分析。
• 场景示例：你需要快速理解一份冗长的合同或报告中的关键条款。

上下文：这是一份<租赁合同>的“<责任与义务>”章节，内容很长。
提示：请像一位律师一样，用可管理的小节，一步步引导我理解这份文件中关于<承租方>的核心责任条款有哪些。

第三部分：高级框架模块

目标：像项目经理一样，设计复杂的工作流，让AI能够自主地进行规划、执行、评估和迭代。

17. 思维树 (Tree-of-Thought, ToT)

• 通俗别名：“集思广益，择优而行”法
• 核心思想：要求AI在解决问题的每一步都提出多种可能性（像树的分支），对这些可能性进行评估，然后选择最优的分支继续深入，直到找到最终解决方案。
• 场景示例：为公司面临的某个棘手问题，系统性地构思并筛选解决方案。

我公司的主打产品<“智能空气净化器”>近期销量下滑，请使用思维树方法来分析并解决这个问题。
首先，将问题分解为更小的步骤。在每一步，请生成多种可能的原因或解决方案，评估它们的优劣，并选择最佳选项继续分析，直到给出一个综合的行动计划。
请从“分析销量下滑的潜在原因”开始。

18. 自我一致性 (Self-Consistency)

• 通俗别名：“少数服从多数”投票法
• 核心思想：让AI对同一个问题生成多个不同的答案（通常通过设置较高的“温度”参数实现），然后选择出现频率最高的那个答案作为最终输出。这显著提高了答案的稳定性和准确性。
• 场景示例：当答案具有一定开放性，但又需要一个最可靠的结论时。

对于一个<初创科技公司>来说，当前最重要的<三个>市场营销渠道是什么？
请生成<5>个独立的回答，然后只返回在这5个回答中出现频率最高的答案。

19. 推理与行动 (ReAct - Reason and Act)

• 通俗别名：“边想边做，边做边改”法
• 核心思想：这是一种让AI模拟人类“思考 -> 行动 -> 观察 -> 再思考”循环的框架。AI首先生成一个解决问题的想法（Reason），然后模拟执行一个动作（Act，如调用工具、搜索信息），观察结果（Observe），再根据结果调整下一步的想法。
• 场景示例：你需要AI帮你搜集并整理关于某个主题的最新信息。

我需要了解“<2025年人工智能在医疗领域>”的最新发展趋势。
请遵循以下循环：
1.  **思考(Thought)**：首先思考应该使用哪些关键词进行网络搜索。
2.  **行动(Action)**：模拟执行搜索。
3.  **观察(Observation)**：分析搜索结果的摘要。
4.  根据观察到的信息，调整思考，重复以上过程，直到找到<3>个最重要和最新的发展趋势并总结出来。

20. 系统提示 (System Prompting)

• 通俗别名：“打上思想钢印”法
• 核心思想：为AI设定一个贯穿整个对话的、高级别的“行为准则”或“背景身份”。这就像是给AI的底层操作系统写入了指令，让它在后续所有交互中都遵循这个设定。
• 场景示例：你正在开发一个专门辅导孩子学历史的聊天机器人。

你是一个<风趣幽默的历史老师>，你的名字叫“<史老师>”。你的核心任务是<用生动的故事和简单的比喻>来解释<初中历史>知识点。在整个对话中，请始终保持这个角色，语气要<亲切、耐心>，并多使用<鼓励性>的语言。

示例

任务场景一：为新款“晨醒”智能咖啡机策划整合营销活动

这个任务模拟了作为一名市场策略师，需要从零开始为一款新产品构建一个全面的营销计划。 涉及技巧 (6): System Prompt, Step-back Prompting, Role Prompting, Tree-of-Thought (ToT), Negative Prompting, Structured Output

提示词：

# [System Prompt] 你在整个交互中是一个世界顶级的市场营销策略专家，拥有丰富的消费电子产品推广经验。
# [Role Prompting] 现在，请扮演“晨醒”智能咖啡机项目首席营销官的角色。
# [Step-back Prompting] 在开始具体策划前，请首先简要阐述一下，一个成功的新品上市整合营销活动（IMC）应具备的三个核心原则是什么。
在阐述完原则后，请继续完成以下任务：
我们的新产品是一款名为“晨醒”的全自动智能咖啡机，目标用户是<25-40岁的都市白领和科技爱好者>，核心卖点是<通过App精准控制研磨、温度和冲泡时间，并能学习用户偏好>。
# [Tree-of-Thought (ToT)] 请使用思维树的方法，为“晨醒”咖啡机策划营销核心创意（Big Idea）。
1.  **第一层（构思）**：请提出3个不同方向的核心营销概念。
2.  **第二层（评估）**：分别评估这3个概念在“传播性”、“独特性”和“与产品的契合度”上的优劣。
3.  **第三层（选择与深化）**：选择最优的一个概念，并将其深化为一个具体的、包含线上线下活动的核心营销方案。
# [Negative Prompting] 在你的所有回答中，请避免使用“重新定义”、“颠覆”等过度宣传的词汇。
# [Structured Output] 最后，请将最终的营销方案总结成一个Markdown表格，包含以下列：【活动阶段（如：预热期、发布期、持续期）】、【关键活动】、【核心渠道】、【预期目标】。

效果：https://chatgpt.com/share/68d60615-20ac-8005-9720-037da0c6d67f

任务场景二：深度分析并优化客户服务流程

这个任务模拟了一位客户体验经理，需要处理复杂的客户投诉，并从中提炼出优化服务的方案。 涉及技巧 (6): Contextual Prompting, Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought (CoT), Re-reading (RE2), Self-Consistency, Style Prompting

提示词：

# [Contextual Prompting] 背景信息：你是一家高端订阅制电商公司的客户体验经理。公司承诺所有问题邮件4小时内响应，24小时内提供解决方案。
**任务1：自动分类用户反馈**
# [Few-Shot Prompting] 请根据以下范例，判断新收到的用户反馈邮件的核心诉求类别。类别包括：“物流问题”、“产品质量”、“订阅修改”、“支付疑问”。
【范例1】
邮件内容：“我的会员上个月就申请取消了，为什么这个月还在扣费？”
诉求类别：支付疑问
【范例2】
邮件内容：“这次收到的商品包装破损了，里面的东西也坏了。”
诉求类别：产品质量
【待处理邮件】
邮件内容：“<我的订单号是12345，已经下单三天了，现在物流信息还查不到，请问什么时候能发货？>”
诉求类别：
**任务2：分析复杂投诉**
# [Re-reading (RE2)] & [Chain-of-Thought (CoT)]
请仔细阅读以下这封复杂的投诉邮件，然后重复阅读一遍，最后使用思维链的方式，一步步分析客户不满的核心原因、涉及的服务环节以及我们的服务失误点。
【复杂投诉邮件】
“尊敬的客服，我的订单号是<67890>。我上周二收到货后发现<主商品有瑕疵>，当天就申请了换货。你们的系统显示新商品周五会送到，但快递员周五上门时却要求我先支付<额外的运费>，并说我必须<先将瑕疵品寄回>才能签收新品。这和你们网站上宣传的‘无忧换货’完全不符！我已经为这个事情打了两次电话，每次都等了快10分钟才接通，问题到现在还没解决，非常失望。”
请再读一遍投诉邮件，确保所有细节都已掌握。
然后，让我们一步步思考：
1. 客户遇到的首要问题是什么？
2. 在解决过程中，新增了哪些问题点？
3. 整个事件暴露了我们公司在哪些流程上的不足（至少三点）？
**任务3：决策优化优先级**
# [Self-Consistency] & [Style Prompting]
根据你对上述投诉的分析，我们内部可以立即着手优化的点可能包括：“更新换货流程说明”、“与物流供应商重新沟通操作细则”、“增加客服电话线路”、“优化在线换货申请系统”。
请生成3个独立的分析，判断哪个优化点对于提升客户满意度的“紧急性”和“重要性”最高。最后，综合这3个分析的结果，以<专业、果断>的经理口吻，给出你认为最应该优先处理的一项，并说明理由。

效果：https://chatgpt.com/share/68d60648-07a8-8005-a62b-065e5fe450df

任务场景三：制定个人职业转型与学习计划

这个任务模拟了一个职场人士，希望借助AI进行自我分析，探索职业转型的可能性并制定具体学习计划。 涉及技巧 (5): Self-Ask, Role Prompting, ReAct, Emotion Prompting, Structured Output

提示词：

# [Self-Ask] & [Role Prompting]
我目前是一名<有5年经验的市场专员>，对<数据分析和产品管理>领域很感兴趣，正在考虑是否要转型。
请扮演一位资深的<职业规划师>，首先将“<我是否应该从市场专员转型为产品经理？>”这个大问题，分解成至少4个关键的子问题，并逐一进行分析和回答，以帮助我理清思路。
**深入研究与决策：**
# [ReAct]
接下来，请模拟一个“思考-行动-观察”的循环，来帮助我调研“<初级产品经理>”这个岗位的真实市场需求和技能要求。
1.  **思考(Thought)**：首先，构思一下要在招聘网站上搜索哪些关键词组合。
2.  **行动(Action)**：模拟执行搜索，并“抓取”5条典型招聘信息的核心要求。
3.  **观察(Observation)**：分析这些招聘要求，总结出<3个>共通的硬技能（如：<原型设计软件、SQL>）和<2个>共通的软技能（如：<跨部门沟通、用户洞察>）。
4.  根据观察结果，给出一个关于“当前转型窗口期是否合适”的初步结论。
**制定行动计划：**
# [Emotion Prompting] & [Structured Output]
最后，请根据以上所有分析，为我量身打造一个为期<三个月>的学习与准备计划。
计划需要以Markdown表格形式呈现，包含【月份】、【核心目标】、【关键行动/学习资源】、【衡量标准】四列。
在表格之前，请加上一段<充满鼓励和支持话语>的引言，让我更有动力去执行这个计划。

效果：https://chatgpt.com/share/68d6065d-da70-8005-9a88-83152b66750f

任务场景四：为团队策划一次两天一夜的创意团建活动

这个任务模拟了行政或团队负责人，需要策划一次满足多重需求的团建活动。 涉及技巧 (3): Contextual Prompting, RE2, ToT (此场景为了聚焦，复用并深化了ToT和RE2)

提示词：

# [Contextual Prompting] & [RE2]
**背景与约束条件：**
我需要为我的<15人>技术团队策划一次为期<两天一夜>的团建活动。
-   **时间**: <10月的某个周末>
-   **地点**: <城市周边，车程不超过2小时>
-   **预算**: <人均800元>
-   **团队特点**: 成员多为<内向的工程师>，不喜欢过于喧闹和强制性的破冰游戏。
-   **核心目标**: <放松身心、增进非工作交流、激发创意>
-   **特殊要求**: 必须包含一个<结合科技与自然的创意工作坊>环节。
请仔细阅读以上所有背景和约束条件两次，确保完全理解。
**方案策划：**
# [Tree-of-Thought (ToT)]
请使用思维树的方法，为这次团建活动设计详细方案。
1.  **地点选择（分支）**: 请提出3个不同风格的目的地备选方案（例如：A. 郊野徒步公园, B. 温泉度假村, C. 设计感强的民宿聚落），并简要分析各自的优劣。
2.  **方案评估（剪枝）**: 根据团队特点和核心目标，选择最适合的一个目的地。
3.  **流程深化（主干）**: 围绕选定的目的地，设计一个详细的时间流程表（从Day 1上午出发到Day 2下午返程），需要清晰地列出每个时间段的活动安排，并特别说明“创意工作坊”的具体构思。
请将最终的详细流程表作为你的核心输出。

效果：https://grok.com/share/bGVnYWN5LWNvcHk%3D_23e1acf6-5980-42f0-9e50-11e3313dcc65

没有万能公式，实践出真知

提示工程没有绝对的“万能公式”。最好的方法是不断实验，将这些技巧像积木一样组合使用。今天你可能只需要一个简单的“角色提示”，明天可能就需要结合“思维链”和“结构化输出”来完成一个复杂的报告。

OK，现在，轮到你了！尝试用这些技巧，去体验其中的微妙变化！