真正的优质提示词只有一个衡量标准：AI 能完全理解你的需求，并输出完全符合你预期的结果。这不是“巧言令色”的文字游戏，而是把一次对话还原为一份清晰、可执行、可验收的“问题合同”。

提示词 = 用简洁的计算机语言描述复杂的业务逻辑问题

一、为什么大多数提示词不好用？

因为它们没有把“问题”说清楚。问题 = 目标与现状之间的差距。

掌握AI提示词的艺术：从混沌到精确的认知跃迁 - 图1

  • 目标：你要的状态、你的预期、期望（Done 的定义是什么？）
  • 现状：你现在拥有什么（输入、限制、上下文、资源）
  • 差距：需要 AI 补上的那段路（任务、步骤、输出格式与标准）

很多人从未真正澄清过这三件事，于是提示词只能“理解个大概”，输出就自然“差不多”。

二、“简洁”不是“简单”

简洁意味着去掉含糊、冗余与主观化词语，用最少的文字承载最清晰的约束。 常见“提示词异味”（Prompt Smells）：

  • 含糊评语：好看、专业、通俗、深入（没有可检验的标准）
  • 隐性限制：默认语言、受众、长度、风格未声明
  • 结果不可验收：没有输出格式与验收标准
  • 缺少反例：只给正面样例，导致模型“过拟合”风格

三、用“计算机语言”写问题：让歧义无处藏身

当你把问题抽象为结构化数据或可视化模型时，AI 更容易“完全理解”。 推荐三种表达方式：

1) JSON：把需求当 API 合同

  1. {
  2.   "goal": "生成一篇关于零售行业会员增长的策略文章",
  3.   "context": {
  4.     "audience": "电商运营总监",
  5.     "brand_stage": "成熟期",
  6.     "constraints": ["避免空话", "给出可落地的操作清单", "引用数据需标明来源或假设条件"]
  7.   },
  8.   "inputs": {
  9.     "current_state": "复购率低于行业均值10%",
  10.     "available_data": ["近12个月交易明细", "用户行为分群标签", "优惠券使用记录"]
  11.   },
  12.   "tasks": [
  13.     "诊断影响复购的前3个关键因子",
  14.     "提出3套互斥可选的增长策略(MoAR原则：可度量、可执行、可负责)",
  15.     "给出30-60-90天路线图与人力/数据依赖"
  16.   ],
  17.   "output": {
  18.     "format": "markdown",
  19.     "sections": ["诊断", "策略A/B/C", "路线图", "指标与验收标准"],
  20.     "length": "1200-1500字"
  21.   },
  22.   "acceptance_criteria": [
  23.     "每条策略含清晰假设、行动清单、指标目标与风险缓释",
  24.     "避免空洞形容词，使用具体动词与数字范围"
  25.   ],
  26.   "evaluation": {
  27.     "checklist": ["目标是否覆盖？", "约束是否满足？", "格式是否一致？"],
  28.     "review_style": "先列要点后给结论"
  29.   }
  30. }

2) YAML：更适合人读的合同

  1. goal: 为入门开发者编写一份Python并发编程学习路线
  2. audience: 初中级后端工程师
  3. constraints:
  4.   - 全流程基于Python 3.11+
  5.   - 每一阶段给出练习与验收项目
  6.   - 避免只讲概念不落地
  7. modules:
  8.   - name: 认知搭建
  9.     deliverables: ["并发/并行/异步的区别", "GIL影响"]
  10.   - name: 工具箱
  11.     deliverables: ["threading", "multiprocessing", "asyncio"]
  12.   - name: 实战
  13.     deliverables: ["IO密集爬虫", "CPU密集图像处理", "服务端异步API"]
  14. output:
  15.   format: markdown
  16.   structure: ["学习路径图", "分阶段目标", "练习清单", "验收标准"]
  17. acceptance_criteria:
  18.   - 每阶段至少1个可运行项目与验收指标
  19.   - 列出常见坑与调试方法

3) PlantUML/Draw.io：把任务流程画成图

  1. @startuml
  2. start
  3. :定义目标(Goal);
  4. :梳理现状(Current State);
  5. if (差距是否可度量?) then (是)
  6.   :设定指标&约束;
  7. else (否)
  8.   :补充上下文/样例/反例;
  9. endif
  10. :用JSON/YAML定义输出格式&验收标准;
  11. :提供正反样例(少量高质量);
  12. :要求AI先给校验清单再产出终稿;
  13. stop
  14. @enduml

四、提出高质量问题的前提：拓宽你的认知边界

你永远也不可能提出你认知范围之外的问题。所以当输出“不对劲”、AI产生“幻觉”时，先问自己：

  • 我是否知道“好答案”长什么样（可量化标准）？
  • 我是否掌握了领域的关键变量与约束（术语、常识、惯例）？
  • 我是否给了足够的高质量样例与反例？

一个简单的认知补全闭环：

  1. 扫盲：收集该领域的关键概念与常用框架（先有维度，再谈深度）。
  2. 术语表：在提示词中固定术语定义，减少歧义。
  3. 逆向拆解：找1–2个你心目中的“好答案”，反推它的结构、指标与写作手法，写进合同。

五、最小可行提示词（MVP Prompt）到可重复结果（Repeatable）

  1. MVP 提示词：只写目标、输入、输出格式、验收标准。
  2. 校准回合：要求模型先输出校验清单（它将如何判断是否满足），再给结果。
  3. 误差学习：凡与预期不符之处，不要只说“重来”，而是把失败点回填为新约束或反例；让合同越来越“厚”。
  4. 可重复：在不同话题、不同数据上多跑几次，稳定通过验收清单，才算“完全理解”。

六、两个短例子：从“差不多”到“完全理解”

差的写法

写一篇专业、好看的行业分析。

问题：含糊、不可验收、无结构。

好的写法（片段）

  1. {
  2.   "goal": "对国内SaaS中小企业CRM市场做结构化分析",
  3.   "audience": "投资经理",
  4.   "constraints": ["不做新闻罗列", "必须给出五力模型视角与收入结构拆分"],
  5.   "output": { "format": "markdown", "sections": ["市场界定","竞争格局","价格带与毛利","风险与催化"] },
  6.   "acceptance_criteria": [
  7.     "每节有数据区间或来源",
  8.     "结尾列3条可检验判断及其反证条件"
  9.   ]
  10. }

七、你的“问题合同”清单

  • 目标与现状是否都清楚、独立、可度量？
  • 输入是否包含上下文、资源、约束、受众？
  • 输出是否有固定格式与验收标准？
  • 是否提供正反样例各至少一则？
  • 是否要求模型先给校验清单/执行计划再产出终稿？
  • 是否把主观词汇替换为操作性描述（动词+对象+范围/数值）？
  • 失败一次后，是否把失败原因写回合同（持续收敛）？

八、从“提问者”到“定义者”的跃迁

精通AI提示词，本质上是完成一次思维模式的跃迁：从一个模糊的“提问者”，转变为一个精确的“问题定义者”。这要求我们：

  1. 向内求索，明确目标： 在与AI对话前，先与自己对话，清晰地定义目标与现状的差距。
  2. 拥抱结构，精确表达： 借鉴计算机科学的智慧，用结构化、无歧义的语言来构建你的指令。
  3. 终身学习，拓展边界： 持续深化你在核心领域的认知，因为你的认知边界，就是AI能力的边界。

掌握了这门艺术，你手中的AI将不再是一个充满不确定性的“黑箱”，而是一个逻辑严密、响应精准、潜力无限的“白箱”。你将不再是AI的使用者，而是它的驾驭者，共同在这个智能时代，探索和创造前所未有的价值。

九、最后

写提示词，本质是在你的认知与AI 的能力之间订立一份可执行的“问题合同”。当目标、现状与差距被结构化描述，简洁而不简单，输出自然“完全符合预期”。 从今天开始，用 JSON/YAML/PlantUML 把需求写成合同，让 AI 没有误解的空间，这就是“优质提示词”的根。