智能体时代，如何写好提示词？一份高级提示词工程指南
过去一年，智能体这个词火得一塌糊涂。
但说实话，大部分人用智能体，体验都不怎么样，包括我的客户甚至会吐槽：“怎么回答得这么乱？”
为什么？
很多时候，不是智能体不行，是你不会写提示词。
现在是提示词时代，提示词 = 操作系统。
同一个智能体，提示词写得好和写得烂，输出质量天差地别。
为什么提示词这么重要
Prompt 本质上是一种注入式指令，它"指挥"AI 按照你预设的思路去思考问题、输出内容。
熟练编写 Prompt，你就能充分利用 AI 的能力为你解决问题。
举个简单的例子：
👇普通写法：
“帮我写一份短视频脚本。”
👇提示词高手的写法：
“你是一名拥有10年短视频运营经验的账号策划，请根据以下选题，帮我写一份适合B站受众的短视频脚本，要求逻辑清晰、语言口语化，带有强烈的共鸣感，时长控制在1分钟以内。以下是选题：【如何写好提示词】。”
哪个写得好，一眼就知道。
提示词写得越清楚，AI越聪明；提示词写得模糊，AI就跟你‘装傻’。
所以，我常说——提示词，写得越好=你越聪明。
别再把它当成“随便聊聊”，提示词就是生产力，就是竞争力。
什么是提示词工程
随着智能体越来越强，提示词写作也变成了一门系统性的技术。
这门技术，有一个专门的名字——提示词工程（Prompt Engineering）。
简单来说：提示词工程=设计与优化提示词的系统性方法，让模型按照你的预期输出结果。
如果说 GPT 是发动机，那提示词就是方向盘和油门，你怎么操作，它就怎么跑。
为什么提示词工程重要？
AI的“理解力”取决于提示词质量
- 它不是真的懂，而是“预测下一个词”，所以你给得越清楚，它预测得越准。
AI的“执行力”取决于提示词设计
- 想要什么风格、格式、逻辑，全靠你在提示词里规定。
高级智能体开发，核心是提示词
- 很多“看起来很厉害”的AI应用，本质就是提示词工程 + 自动化外壳。
举个现实的例子：
你看到那些收费卖“智能体模板”的平台，很多都是卖精心设计过的提示词。
甚至连很多AI创业项目，本质也是“提示词工程商业化”。
所以我一直说，懂提示词的人，才是AI时代真正的高手。
接下来，我会拆解提示词写作的底层逻辑、高级写法，还会分享我个人实战中总结的高效技巧。
写好提示词，你不只是用AI的人，你是AI背后的导演。
三、写好提示词的底层逻辑
写提示词不是乱写，它背后有一套底层逻辑，掌握这套逻辑，你写出来的提示词会越来越像“专业剧本”，让智能体帮你高效干活。
总结下来，五个核心要素：
1. 清晰目标
告诉模型：我是谁？你是谁？你要做什么？
AI虽然强大，但它不会“猜你的心思”。
写提示词时，第一个任务就是把“角色、任务、目标”说清楚。
公式：
【你是谁】+【你的任务】+【输出要求】
示范：
❌ 普通写法：
“写一篇介绍提示词的文章。”
✅ 优秀写法：
“你是一名拥有10年AI产品经验的技术作者，请写一篇适合公众号发布的深度文章，主题是【智能体时代，如何写好提示词】，要求逻辑清晰、结构完整、结合具体案例，字数在2000字左右，适合技术从业者阅读。”
为什么要写这么清楚？
因为AI在“扮演角色”的状态下，会更认真“带入身份”，输出内容会更符合预期。
2. 上下文关联
保持上下文一致，避免“断片式”输出
智能体每次响应，其实是“短期记忆”。
如果你希望它持续输出有逻辑的内容，就要时刻给它提供“上下文”。
做法：
- 复述背景信息
- 引用上一步输出
- 使用“这是你刚刚写的部分，请继续..”这样的提示
示范：
“你刚刚写了开头部分，现在请基于以上内容，继续写第三部分：提示词写作的底层逻辑，保持逻辑一致。”
很多人遇到的“怎么感觉它突然不懂我说什么了？”——99%就是上下文断了。
3. 输出格式要求
指定格式、字数、风格，让模型“懂规则”
AI天生是“摸鱼型选手”，如果你不规定格式，它输出得怎么舒服怎么来。
所以写提示词时，要明确告诉它：
- 用 什么格式？（段落、列表、表格）
- 控制 什么风格？（严肃、幽默、学术、口语）
- 限定 什么字数？（比如“控制在500字以内”）
示范：
“请以‘标题+正文+小结’的结构，写一篇适合知乎发布的回答，字数控制在800字以内，风格偏理性、逻辑性强。”
4. 提供示例
示范一遍，让模型学会模仿
AI特别擅长“模仿型输出”。
如果你给出一个【范例】，它就会按这个风格来写。
示范：
“请按照以下示例写作：示例：标题：……正文：……小结：……”现在请根据这个结构，写一篇关于【提示词写作技巧】的文章。”
如果觉得它写得不满意，不要一句“写得不对”，直接“举例子”告诉它怎么改，效果最好。
5. 减少幻觉
给定信息源，限制生成范围
所谓“幻觉”，就是AI胡说八道。
避免幻觉最好的办法：喂数据。
做法：
- 给定事实信息或文档，要求“严格基于这些信息生成回答”
- 明确限制：“如果不确定，请回复‘无法确认’”
示范：
“请根据以下内容撰写，不要引入外部信息：【信息源】……如果无法确认，请直接回复‘不确定’。”
这一步特别适合做知识库问答、产品介绍类应用，防止AI一本正经地胡说八道。
四、高级提示词常用写法
掌握了提示词的底层逻辑，我们可以进一步进入“高手写提示词”的套路。
很多人之所以觉得 AI 输出效果不够好，本质原因就是——提示词写得不专业，随口一问，效果随缘。
而高手写提示词，是有方法论的，今天给你介绍 4 个常用的提示词写作方法框架，和 1 个反面教材。
1. 角色扮演法
这是最简单粗暴但又最有效的提示词写法。
核心：给 AI 指定角色、身份、专业背景。
为什么有效？因为 AI 在“角色状态”下，会主动调整语言风格、内容逻辑，更贴近目标输出。
示例：
“你现在是一名拥有10年AI产品经验的产品经理，请用产品经理视角帮我写一份关于【提示词工程】的课程大纲，要求逻辑清晰，贴合一线实战。”
应用场景：
- 写作助手
- 咨询顾问
- 教学专家
- 用户体验设计
进阶玩法：可以多重角色叠加，比如：
“你是一名资深程序员，同时具备优秀写作能力，现在请用技术博主的口吻，帮我写一篇关于提示词工程的公众号文章大纲。”
2. ICIO 框架
ICIO = Identity（身份） + Context（上下文） + Instruction（指令） + Output（输出要求）
这是一个结构最简单、实操性最强的提示词框架，适用于 90% 的任务场景。
结构示范：
身份（Identity）： 你是……上下文（Context）： 目前背景是……指令（Instruction）： 请帮我做……输出要求（Output）： 输出格式要求……
案例：
你是一位资深AI产品经理。目前背景：我正在准备一门关于【提示词写作技巧】的公开课。请帮我列出一个课程大纲，逻辑清晰，分为3-5个部分。输出格式：使用“一级标题+简要描述”的格式。
优点： 简单、清晰，AI很容易理解。
3. CoSTAR 框架
CoSTAR = Context（背景） + Objective（目标） + Style（风格） + Tone（语气） + Audience（受众） + Requirements（要求）
这是一个专业写作领域常用的提示词框架，特别适合写公众号、写知乎、写报告、写脚本等任务。
结构示范：
背景（Context）： 当前正在做什么？目标（Objective）： 想达成什么？风格（Style）： 技术风？故事风？通俗风？语气（Tone）： 严肃？轻松？理性？感性？受众（Audience）： 读者是谁？技术人？小白？老板？要求（Requirements）： 特殊要求，比如字数、段落结构等。
案例：
背景： 我准备写一篇关于“提示词工程”的公众号文章。目标： 帮助技术人快速掌握写提示词的技巧。风格： 干货型，逻辑清晰。语气： 专业但不死板，带点互联网口吻。受众： 对AI有兴趣的技术人和创业者。要求： 文章分为4个部分，字数控制在2500字以内，适当举案例。
4. CRISPE 框架
CRISPE = Capacity（能力） + Role（角色） + Identity（身份） + Scenario（场景） + Persona（人设） + Examples（示例）
这是目前比较新颖、适合复杂场景的提示词组织方法。
适用场景：
- 多轮对话
- 智能客服
- 知识库问答
- 智能体定制应用
结构示范：
能力（Capacity）： 你具备什么能力？角色（Role）： 在这个任务里扮演什么角色？身份（Identity）： 你是谁？场景（Scenario）： 当前任务背景是什么？人设（Persona）： 你的性格或偏好是什么？示例（Examples）： 提供范例供参考。
案例：
能力： 你具备丰富的AI提示词写作能力。角色： 作为一名提示词写作专家。身份： 一名资深AI顾问。场景： 用户正在准备一次关于提示词工程的企业培训课程。人设： 严谨理性，但表达风格幽默风趣。示例： 请参考以下课程大纲格式……（附上范例）
优点： 对复杂任务和多角色需求特别友好，特别适合做智能体定制提示词。
5. 反例：常见糟糕提示词写法
说完正确写法，我们也必须说说最容易踩坑的错误写法。
记住一句话：
写提示词=写剧本，不是写便条。
你对AI越认真，它对你的输出也会越认真。
五、高级提示词的实战技巧
如果说高级提示词写法是“招式”，那么提示词实战技巧就是“内功”。
很多人写提示词，表面看着有模有样，输出却总是差点意思。原因往往是细节功夫不到位。
接下来，我给你总结 7 个最实用、最有效的高级提示词技巧，让你写提示词像写代码一样专业。
1️⃣ “头尾法”：提示词结构黄金定律
开头给角色、场景、目标，结尾加“你是否需要更多信息？”
为什么用这个结构？
- 开头部分 → 帮助模型进入角色和任务场景
- 结尾部分 → 提升交互性，防止一次输出不完整
示例：
你现在是一名资深AI顾问。场景是：我正在写一篇关于【提示词写作】的公众号文章，请你帮我提供一个完整大纲，要求逻辑清晰、条理分明。你是否需要更多信息？
优点：避免“一问一答式”的短促沟通，提高模型配合度。
2️⃣ “程序化提示词”：批量生成，效率飞升
适合开发、产品、运营等需要批量生成内容的场景。
方法：把提示词写成“模板”，用变量替换动态部分，批量生成提示词。
模板示例：
你是一名【角色】，请根据【场景描述】，帮我生成【输出类型】，要求【要求描述】。
举个实战案例：
你是一名资深产品经理，请根据【功能描述】，帮我生成一份【功能需求文档】，要求逻辑清晰、结构规范。
适用场景：
- 批量生成商品描述
- 批量生成文章大纲
- 批量生成面试问题、FAQ
配合 Excel 或简单脚本，效果堪比自动生成工厂。
3️⃣ “示例驱动”：用范例教会模型“照着做”
一句话总结：给 AI 示范一遍，它就会照着模仿。
为什么好用？LLM 最大的优势之一，就是“Few-shot Learning”（少量示例学习）。
示例结构：
【任务描述】
示例：
输入：……
输出：……
请根据以上示例，生成以下任务的输出：
应用：
- 文章风格模仿
- 代码风格统一
- 表格、报告等格式输出
4️⃣ 减少幻觉技巧：防止 AI 胡说八道
AI编故事的毛病，谁用谁知道。
如何降低幻觉？
✅限定范围：“请仅基于以下内容作答，不允许自行编造。”
✅ 指定知识库：“请根据以下知识点回答，不可超出此范围。”
示例：
请仅基于以下内容作答：
- 提示词工程：指为AI模型设计输入内容的技术。
- ICIO框架：提示词写作的基本结构……
问题：提示词工程和ICIO框架的关系是什么？
效果显著提升，特别适合需要知识准确性的应用场景。
5️⃣ 链式提示词（Chain of Thought）：一步步引导 AI 思考
适合复杂推理、逻辑任务。
提示词结构：
请一步一步展示你的思考过程，最后再给出答案。
示例：
我需要写一份提示词写作课程大纲，请一步一步展示你的逻辑思考过程，包括：课程目标 → 课程结构 → 每节内容 → 输出大纲。
为什么有效？
- 避免模型“跳结论”
- 提高复杂任务准确率
- 适合多步骤推理
6️⃣ “拒绝指令”：防止模型输出跑偏
有时候，你不仅要告诉它该做什么，更要告诉它不能做什么。
结构示例：
请注意，不要生成：
- 与主题无关的内容
- 重复描述
- 编造不存在的概念
适用场景：
- 正式场合的文档写作
- 项目提案、合同草案
- 涉及法律、财务类文本生成
7️⃣ 系统提示与用户提示结合：双重保障，精准输出
系统提示（System Prompt）： 塑造 AI 的“人格”和“角色”用户提示（User Prompt）： 具体任务指令
系统提示示例：
你是一名严谨且富有逻辑的写作助手，擅长技术类文章写作。
用户提示示例：
请帮我写一篇关于提示词工程的文章大纲，分为4部分。
配合效果：
- 系统提示 → 全局设定，影响后续所有任务风格
- 用户提示 → 当前任务要求，灵活调用
特别适合做多轮对话、智能体定制。
写在最后
高手写提示词，不是“靠感觉”，而是“有体系，有方法，有技巧”。
提示词工程，未来绝对是 AI 应用领域的刚需职业技能。如果你现在开始训练这套能力，不仅可以大幅提升自己的工作效率，还能带来实实在在的收益机会。
注：文章来源于微信公众号《越哥聊AI》。
