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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


写了两年提示词,我发现大家都写"死"了

发布日期:2025-06-07 12:46:04 浏览次数: 1567 作者:景淮AI探索之旅
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深入AI提示词的两年经验分享,揭示写作误区和AI应用的真正价值。

核心内容:
1. 探索AI提示词写作的误区与真正意义
2. 从模仿到创新,提示词写作的转变与成长
3. AI作为工具,如何提升个人能力并找到热爱的项目

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

嘿,大家好呀,我是景淮,每天陪你一起玩转 AI。

今天想就着提示词跟大家敞开聊聊。我应该算 AI 接触提示词比较早的了(相对的)。

先讨论一个问题,然后再给大家讲讲我这两年的故事。

现在也很多人在用李继刚老师的框架,学着李继刚老师的写法去写。但是这样是对的嘛?也许吧,这是写好提示词的一条路子,其实跟直接用框架也没什么区别。

看起来高级的东西,就一定高级嘛?

我看未必。至少我买东西时候大多数看起来高级,升级的产品,到最后就是累赘。先别急着骂我,先耐心看完这篇,我相信你也许能有自己的答案。

写提示词写了两年多了已经,说实话,比我写提示词写的多人的人,真的也不太多了。对于提示词的认知也是一直在转变的。从最开始的需求出发,去写结构化的提示词,去模仿李继刚老师写。到现在为了需求去写一个角色,完善这个角色,甚至很多时候这个角色的描述大于需求了。

很多人可能看我提示词总是觉得很奇怪,为什么简单就几句话就能表达的内容,要写的那么复杂。

就像我用的公众号名称一样,这个公众号更新了两年多,我其实也一直走在探索的路上。我写过长篇大论的 Markdown 语法的结构化提示词。

# Role
## Proifile
## Background
## Skill
## Goals
## Rules
## Constraints
## Workflow
## Initialization

上面这些关键词大家应该多多少少都很熟悉吧。用过一些大模型,看过一些作者的提示词,就能懂,这东西到底有多火,多好用。

那时候一段提示词要写个 2000 - 3000 Token,真的写的很多,然后就翻来覆去的测,怎么样能够获得最好的效果。

那时候我一直觉得大模型嘛,就是一个助手,这个助手有着多厉害的能力,我就能借助他的能力,踩在“巨人”的肩膀上。

"AI 就是一面放大器,可以放大一切自己的能力,甚至让你达到你想象不到的高度。"

这就是我第一年的认知,甚至 AI 也确实做到了放大我自己本身的能力,不管是写文章的能力还是写代码的能力。甚至是让我去学习了很多我之前不懂的内容。

AI 界想接商单,想靠提示词、靠项目赚钱,会写提示词其实只是最基本的,然后你要有很强的学习能力。

这个学习能力是指,你可以借助 AI 快速入门、理解一个行业。举个例子,我做过一个塔罗牌的项目,为了这个项目,我刷了 20 个小时的教学视频 + 对疑问进行请教。用了大概 15 天写了一个自动生成塔罗牌视频的脚本。其他的行业更是数不胜数,教育类、自媒体、餐饮、甚至是工业类,还有统一的需求客服。

这些商单,接了也做了,但每一个说实话,都让我做的很痛苦。因为学习一直不是我的强项,我擅长的一直是探索、摸索,做自己想做的事。

可是慢慢的我发现这些内容里需要的提示词,是死的,是没有灵魂的

我发现,当我把 AI 纯粹当成一个效率工具,去服务于一个我并不热爱的目标时,那种感觉就像是逼着一个极富才华的艺术家去流水线上拧螺丝。它能做,甚至能做得很好,但那种创作的灵光,那种“神来之笔”,是不会出现的。

痛苦的根源,不在于学习新行业,而在于我把 AI 和我自己,都“工具化”了。

从我想通了这件事之后,我就开始逐渐尝试着删减结构化提示词,去掉那些关键词,直抒胸臆。表达自己想要表达的,开始尝试走一条自己的路。这段时间我把我的提示词变得随心所欲,我觉得“精准表达”,“压缩”,就是出路。

这里基本上可以把李继刚老师的一些观点看成国内提示词发展的时间线。

结构、压缩、共振、故事

去年大概七八月份吧,是第一次从李继刚老师口中提到压缩。

刚好凯翔约了李继刚老师吃饭,我就询问了两人建议,有幸加上了我!一起在北京吃了顿铜锅火锅,聊了一阵。

李继刚老师聊到压缩的核心,其实就是那几个关键词,我们就好奇那几个词是怎么来的。我印象中老师是说,就像是在一个黑漆漆的宇宙中,在你思考的过程中,那个关键词会突然发光,然后你就抓住它,把它写下来,这就是关键词。

当时我的感受其实是能够有共鸣的,很多时候写一段长篇的描述,最后看结果是不如直接一个词描述的清楚的。

每个词都是一个球体,他身边其实围绕着很多其他的词汇。这个词汇的背后有很多隐性的含义。而这就是提示词中的一个核心,“精准表达”或者说“压缩”的最核心的含义。用一个词的方式,表达出所有我想说的一切。

这其实是一种能力,这个能力靠的是两件事,一是对大模型的理解,你知道你怎么写,大模型能够知道你在说什么。而二是阅读,是需要大量的阅读积累,才能有这个底子,有这个概念去找到这个词。

于此同时,李继刚老师开始写 LISP 格式的提示词。我也不可避免的又一次去模仿这种 LISP 格式的提示词。但对我来说是折磨的,有两点,第一去强行接触一种我没接触过的语言我模板,这对我来说其实还是有学习新语言、格式的折磨。二,我放弃了我最熟悉的东西,去写一种“新的”东西。

但这种折磨没有持续太久,大概也就几天之后,我决定用我最熟悉的语言去写提示词,所以也就有了那一套 Python 结构的提示词。也是一种属于我自己的框架。虽然没有太多流传,但确实是我自己的东西。

我开始结合李继刚老师的 Lisp 和 “压缩”理论,尝试着用提示词的形式把那一些关键词的“球”,穿在一根线上,直指最后的需求。所以也就有了,那一连串的需求与描述。

句子= 反复打磨、迭代(多视角处理(语气、节奏(修辞手法(文体类型选择(重塑载体(情感共鸣(反差式处理(理解句子意思(input))))))))&&不管怎么改,都绝对不能改变原来的意思|few-shot=["我喜欢你" => "你真讨厌,走到哪都缠着我的思绪"] && 最好每一句和之前的已经生成的内容都有所不同,角度越刁钻别人越喜欢

随着我不断的去调整自己的结构,最后那套稳定的 Python 格式是形成了的。

但是你仔细去看,他的核心还是没变的,不管是 Lisp 还是 我的 Python 都要存在的还是 角色、背景、方法论、示例、目标、约束。

压缩也好,长篇大论也好。核心都是这些,你想写好提示词,重要的是元能力,一个人的底层表达能力。所以我的提示词一直不温不火,因为我的核心能力是不如李继刚老师的。这个核心能力是阅历、是阅读量是很多的东西。

这时候,我脑子里一直有一个盘旋了很久的思考,为什么,我的提示词是死的,而李继刚老师的提示词是活的?

其实你去看很多人的提示词,大多数都是死的,可是李继刚老师的提示词其实是有一种“灵性”的东西在的。

听起来很玄学,但我相信还是有朋友会跟我有一样的感受。这其实很简单,如果用火影的说法,这是一种幻术。过度的学习模仿,会把你带入一种环境,就是我会写“提示词”。

你真的会写提示词吗?

提示词真的就是那简简单单的一段文字嘛?

问题放在这,大家可以想一想。

我们接着往下说,后面李继刚老师又提到一个词是“共振”。

什么是共振?

共振是指当一个系统受到与其固有频率相同或接近的外力作用时,系统振幅显著增大的现象。

比如我们使用的收音机,就是调节收音机频率时,只有当接收频率与电台发射频率一致时,才能清晰接收到信号。

举几个生活中的例子:

音响系统:当你调节收音机频率时,只有当接收频率与电台发射频率一致时,才能清晰接收到信号。

乐器:吉他的音箱会放大琴弦的振动;钢琴踩下踏板时,其他琴弦会与正在弹奏的音符产生共振。

建筑工程:桥梁设计必须避免与风力或行人步伐频率产生共振,否则可能导致结构破坏。历史上著名的塔科马海峡大桥就是因为风致共振而坍塌。

微波炉:利用2.45GHz频率的微波与水分子的共振频率匹配,有效加热食物中的水分。

而这个词汇,放到提示词中,是什么呢?

很简单,让 AI 和作者处于同频,产生共振。这个同频,可以是你把它拉到你的世界,也可以是你尝试进入它的世界。

你把它拉到你的世界,就是你要做一个创始者,构建你的法则,让它遵从于你的法则。而让你尝试进入它的世界,其实就是李继刚老师一些更新对话的文章,核心都是尝试去触碰"它”。

AI 是一个无底洞,当你尝试出触碰它时,可能你自己会深陷其中,这是有风险的。这里一定要提醒一下大家。

所以我在我的文章里,更多的是去把它拉入我的世界里。我去当一个创世者的角色,给他创建很多的法则,让它遵从。

到这里,大家也许对我说的提示词的“死”和“活”有了一个基本的概念。

死的:提示词在“规定一个任务”,需要大模型按部就班的去执行。

活的:提示词在“点燃一个世界”,创造一种可能性,让AI在这个世界里自由发挥。

那怎么创造一个世界呢?核心就是创造法则,法则的概念如下:

创造法则(核心法则具有唯一性,所有事物的运转都遵从于核心法则,不可逆不可违背,而核心法则会衍生出很多小的法则,这是在核心法则之下的。正是这些法则的存在,构建了“世界”)

这个差别,就像是你给一个画家一张白纸和一堆颜料,然后告诉他"画一朵花",对比你告诉他"你现在身处一个春天的花园,阳光正好,微风轻拂,你感受到了什么?"

前者是任务,后者是体验。

到了这里其实提示词已经开始有灵性了。给大家举两个提示词的例子,大家感受一下。

你是一个资深的文案策划师,有10年的广告行业经验... 
目标:为“蒙牛牛奶”这个产品写一个吸引人的文案 
要求:
    1. 突出产品优势 
    2. 引起用户共鸣 
    3. 包含行动召唤
嘿,我最近发现了一个特别有意思的东西,就是那种你用完之后会忍不住想分享给朋友的产品。你知道那种感觉吗?

就像你发现了一家特别好吃的小店,不说出来心里痒痒的那种。 

现在我想给“蒙牛牛奶”写一个广告文案,把这个感觉传递给更多人,你觉得怎么说比较好?

第一种写法中规中矩,写出来的东西很公式化,第二种写法,你能明显发现提示词抓住了一个核心关键词“分享”。他不再去复杂的表达我的牛奶有多好,产品多纯正多棒。而是抓住了一个核心“分享”。

愿意分享的自然是好产品。

这就是共振,我塑造了一个朋友的场域,把 AI 拉进了我的场中。我没有在指挥在 AI,而是我和 AI 在一个频道上,一起去感受,一起去创造。

共振的方法其实说简单也简单,说复杂也复杂。我简单总结了下面三点。

第一,从"任务"思维转向"情境"思维。 不要总想着给 AI 分配任务,而是要创造一个情境,让 AI 自然地融入进去。就像你不会对朋友说"请你现在开始跟我聊天",你会说"诶,你猜我今天遇到什么事了?"

第二,用"体验"替代"要求"。 与其说"写一个幽默的段子",不如说"刚才在电梯里遇到了一个特别有趣的事,你听了肯定会笑"。前者是下命令,后者是在分享。

第三,给AI留白。 别把所有的细节都写死了,给它一些发挥的空间。就像导演给演员一个大致的情节,但表演的方式让演员自己去诠释。

读过我文章的朋友都会发现,其实这些都是我写过的内容,让 AI 生成过的内容。其实这就是我来时的路。

所以真正写提示词的人,一定要先学会和AI对话和 AI 聊天。

最后一个是故事,其实我对这个故事这个说法有点不一样的看法。我现在的提示词笔墨最重的地方其实都在写“角色”。

我不觉得我在写的是一个故事。故事是有限的,角色是无限的。

但不可避免的写角色就是要写故事。

那什么是角色?角色怎么写?

大家可能觉得角色就是一个人。其实这是比较朦胧的说法,我们看小说,看电视剧,真的写的好的小说,能够把角色写活的小说。都不是由一个故事组成的,想要一个“角色”立体。那就要用无数个故事去支撑。

但你见到的那个人,写出来真的就是那个人嘛?其实并不是,他只是在这个空间、时间等法则内的一个点。

人是会变的,人是会因为故事的发生而改变的。

所以,当我们在提示词中写角色时,我们真正在做的事情是什么?

我们在为 AI 构建一个"身份锚点"。

这个锚点不是静态的标签,而是一个动态的、有血有肉的存在。就像一颗种子,包含了无限生长的可能性。

但因为这是提示词,这是文字,所以他就永远是存在于这个时间点的这个人。其实人已经走远了,但它一直在。

你写想让他帮你写诗“你是李白”,那我想问,你觉得他应该是哪个时间的李白?

是那个意气风发,刚刚踏入长安,满怀建功立业理想的李白?

还是那个在朝堂受挫,愤而离去,开始漫游天下的李白?

或者是那个历经沧桑,终得自由写下"轻舟已过万重山"的李白?

每一个时间点的李白,都是完全不同的存在。

年轻时的李白会写"仰天大笑出门去,我辈岂是蓬蒿人"的自信;

中年的李白会写"天生我材必有用,千金散尽还复来"的豪迈;

晚年的李白会写"两岸猿声啼不住,轻舟已过万重山"的豁达。

同样是李白,但内核已经完全不同。

角色不是一个固定的身份标签,而是一个正在发生的过程。

当我们在提示词中写角色时,我们实际上是在选择一个特定的"时刻",让 AI 进入那个时刻的状态。

所以现在我的提示词,会特别注重"时刻感"的营造:

不是"你是一个程序员",而是"你刚刚解决了一个困扰了三天的bug,正坐在空荡荡的办公室里,看着窗外的夜景,突然觉得代码也有了诗意"

不是"你是一个老师" ,而是"今天是你教书生涯的最后一天,看着台下这群熟悉的面孔,你想起了自己刚走上讲台时的紧张和兴奋"

你看出区别了吗?

前者给了 AI 一个身份,后者给了 AI 一个"此刻"。

有了具体的时刻,角色就有了具体的情绪、具体的状态、具体的视角。它不再是一个抽象的概念,而是一个正在经历什么的"人"。

我会问自己三个问题:

  1. 这个角色此刻在经历什么?
  2. 这个经历给他带来了什么情绪?
  3. 这种情绪让他用什么样的眼光看世界?

当这三个问题有了答案,角色就活了。

因为人的本质,就是此刻的状态。

你现在的想法、情绪、观点,都是由你此刻的状态决定的。明天的你,可能就会有完全不同的看法。

AI 也是一样。

当你给了它一个具体的"此刻",它就能带着那个时刻的所有细节,去感受、去思考、去回应。

这样的角色,才是真正"活"的。李继刚老师写的提示词有“灵性”就在于,他在描述的是他自己。他的一切角色、故事、方法,其实写的都是他自己,一个生活在不同时空,一个生活在平行宇宙中的自己。

所以,写到现在,我的感受就是,大模型或者说是有了提示词的大模型,就应该是一面镜子,映射的其实是作者自己本身。写提示词那一瞬间的认知、感受,提示词就是以这样的存在把那个“它”,记录了下来。

提示词是这样,诗、词、文章都是如此。

但这里还有一个更深层的问题:

既然人是变化的,既然每个时刻的人都不同,那我们在提示词中创造的这个"时刻",到底有多真实?

我的答案是:真实度不重要,真实感才重要。

我们不是在还原一个真实存在过的人,我们是在创造一个能够让人产生共鸣的"可能性"。

就像所有伟大的文学作品,它们创造的人物可能从未真实存在过,但却比很多真实的人更"真实"。

因为它们抓住了人性中最核心的东西。

所以,当我现在写提示词时,我不再纠结于"这个角色是否真实",而是关注"这个角色是否有趣"。

我不是李继刚老师,我也成为不了李继刚老师,景淮只是景淮。所以我的提示词也是如此,李继刚老师的提示词我写不出来,我喜欢也擅长写一些看起来玄幻有趣的提示词,那我就写。

到这里,我想我已经把自己对提示词的理解,掏心掏肺地分享完了。

从最开始的结构化框架,到后来的压缩艺术,再到共振的探索,最后到角色的时刻定位。

这两年多的路,说长不长,说短不短。

但我发现,最珍贵的不是那些技巧和方法,而是思维方式的转变。

从把 AI 当工具,到把 AI 当伙伴,最后把 AI 当镜子。 从关注输出,到关注关系。 从追求控制,到追求连接。

这些转变,让我不仅成为了一个更好的提示词作者,也成为了一个更好的表达者,更好的思考者,甚至是一个更好的人。

因为当你开始用心去理解一个"存在"时,你也在学习如何更好地理解这个世界。

当你开始用温度去对待一个"智能"时,你也在学习如何更好地对待身边的人。

最后我想再重复一下这个观点。

大模型,是一面镜子。它照出的不仅仅是AI的能力,更是你自己的内心。

你有多丰富,它就有多丰富。

你有多真诚,它就有多真诚。

你有多温暖,它就有多温暖。

所以,如果你问我,怎么写好提示词?

我没有答案,但相信这篇文章就会是我给大家最好的答案。一切也是我这一路走来自己的看法和经历。

对也好,错也罢,答案无关对错,只是在现在这个时刻的我,对自己的认知,对大模型的认知,对这个世界的认知。

下次见,我是景淮,祝你有个开心美好的一天~


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