提示词已死？错了！不会写提示词，就等于不会用AI | DeepSeek说：有好问题，才有好答案

一、任务型模板：精确指定任务模板执行[任务类型]；
要求[具体条件];
输出格式为[格式]。实例❌ 不好的提示词：
“写一份AI应用的报告。”
AI会生成笼统介绍，缺乏重点，没有深度（下图）。

✅ 好的提示词：
- 联网检索相关信息，生成关于AI技术应用的行业报告；
- 内容包括：
-- 1. 2023-2024年全球市场规模数据；
-- 2. 中外相差监管政策对比；
-- 3. 三个典型应用案例。
- 输出为带小标题的Markdown文档。
【以上内容可直接复制、粘贴，适当修改即可】
生成结构化内容，数据来源明确。

原因分析任务型模板的核心是消除歧义：

1. 限定范围：用条件语句（如“包含以下维度”）框定内容边界；
2. 格式预定义：指定HMTL/Markdown/表格/代码等格式，减少后期调整时间；
3. 数据锚点：要求“2023年数据”“引用权威机构”，提升信息可信度。
   适用场景：信息检索、报告撰写、多语言翻译等标准化任务。

✅ 好的提示词：
-你是一个优秀的健身教练，尤其擅长指导女性健身和减肥；
-针对30岁、女性的体检报告（BMI 28、体脂率32%），设计一份三个月的减脂计划；
-包含每日饮食搭配建议（明确能量值），以及HIIT训练表等。输出具体食谱和训练动作组合

原因分析角色模板的本质是激活AI的领域知识库：

1. 专业术语触发：使用“减脂计划”“HIIT”等术语，调用健身知识库；
2. 立场预设：让AI以“教练”身份思考，避免中立性导致的模棱两可；
3. 数据驱动：输入BMI、体脂率等参数，实现个性化输出。
   适用场景：医疗咨询、营销文案、教育辅导等需专业深度的领域。

✅ 好的提示词：
分析近两年新能源汽车销量大幅上涨的原因，分三步：
1. 用户调研数据（价格敏感度、电池技术等）；
2. 竞品对比（特斯拉 vs 国产品牌）；
3. 政策影响（补贴和税收优惠、充电桩覆盖率等）。
[结论]输出包含数据支撑的决策树分析报告，如下图：

原因分析分步模板的威力在于模拟人类推理逻辑：

1. 降低认知负荷：将复杂问题拆解为可执行的子任务；
2. 纠偏机制：通过步骤回溯（如“返回第二步重新验证”）防止错误累积；
3. 显性化思维：输出思考过程，方便人类审核关键节点。
   适用场景：复杂问题求解、学术研究、战略分析、工程问题解决等需逻辑推导的任务。

1. 组合拳策略：
   • 先让AI“作为数据分析师”（角色模板）
   • 再要求“按SWOT框架分步分析”（分步模板）
   • 最后输出“带数据可视化的PPT”（任务模板）
2. 避免常见陷阱：
   • ❌ 堆砌过多条件导致提示词过于臃肿
   • ✅ 用占位符（如[行业]）实现模板复用
3. 迭代测试，反复修正：
   • 首次输出后追加指令：“压缩到500字，重点标红风险部分”

记住：AI是“超级执行者”，而非“读心者”。当你想“给我点创意”时，AI的思考广度取决于你能否用结构化提示词打开那扇创意之门。 如果你有需求，但是AI没有给出满意的回复，首先要考虑是不是提示词没有写好！ 试试把需求放在留言区，大家一起给出建议的提示词！若有疑问，加群交流：