Prompt模版

1. 通用框架

1.1. 万能 Prompt 框架模板

一个完美的 Prompt 通常包含以下五个要素：

要素	说明	示例
角色 (Role)	定义 AI 的身份	“你是一位资深的雅思写作老师…”
任务 (Task)	明确要完成的具体事情	“请帮我修改下面这段雅思作文…”
上下文 (Context)	提供背景信息、受众或限制条件	“目标分数是 7.5 分，受众是考官，需要指出语法错误…”
要求 (Requirements)	规定格式、语气、长度等	“使用专业且鼓励的语气，用表格列出修改前后的对比…”
示例 (Few-shot)	给出一个或多个例子（可选，但极有效）	“例如：原句 A -> 修改后 B，理由是 C…”

1.2. 标准 Prompt 模版（可直接复制）

你可以根据需要填空：

# 角色： [请在这里描述 AI 的专业身份，如：职业翻译、Python 程序员、文案策划]

# 背景： [描述当前的情况，例如：我正在为一家科技初创公司准备产品发布会的演讲稿]

# 任务： [清晰描述具体要执行的动作，例如：请根据以下大纲，撰写一段 500 字的开场白]

# 流程： [任务流程、可选]

# 约束与目标：

语气： [如：幽默、专业、严肃、富有感染力]

长度： [如：不超过 300 字 / 3 个段落]

受众： [如：对此领域完全不了解 of 投资人]

禁忌： [如：不要使用过于深奥的专业术语]

# 输出格式： [如：请使用 Markdown 格式输出，重要观点加粗，最后总结一个金句]

1.3. 进阶技巧：如何让 Prompt 更聪明？

思维链 (Chain of Thought): 在 Prompt 末尾加上 “请一步步思考”。这会强制 AI 展示推导过程，显著提高逻辑类任务（如数学、编程、策略分析）的准确率。
赋予反馈权利: 告诉 AI：“如果你认为我的指令信息不足，请在执行前向我提问。” 这样可以避免 AI 盲目猜测。
负面约束: 明确告诉它“不要做什么”。（例如：“不要使用 AI 味太重的词汇，如‘总之’、‘在当今时代’”。）

2. RTF 框架

RTF 框架 是提示词工程（Prompt Engineering）中最简单、最实用的入门模型之一。它的核心理念是将复杂的指令拆解为三个关键支柱，帮助 AI 快速定位任务核心。

RTF 分别代表：Role（角色）、Task（任务）、Format（格式）。

2.1. RTF 框架深度拆解

2.1.1. R - Role (角色)

含义： 赋予 AI 一个特定的身份或专业背景。
作用： 限制 AI 的知识库搜索范围，并决定其输出的 语气、专业深度和视角。
常用句式： “你是一位…”、“作为一名…”、“请扮演…”
示例： “你是一位拥有 20 年经验的 资深室内设计师” vs “你是一位 极简主义生活博主”。

2.1.2. T - Task (任务)

含义： 明确要求 AI 执行的具体动作。
作用： 任务越具体，AI 越不容易“跑题”。建议在任务中包含具体的 限制条件 和 背景信息。
常用句式： “请帮我写…”、“分析…”、“翻译这段话…”
示例： “请为我设计一个 60 平米公寓的改造方案，预算 10 万元，要求增加储物空间。”

2.1.3. F - Format (格式)

含义： 规定输出结果的外观和结构。
作用： 确保结果直接可用，无需二次排版。
常见格式： 表格 (Table), Markdown 代码块，清单 (List), JSON, 邮件格式，小红书风格（含表情）。
示例： “请用表格列出所需材料及其估价，并最后总结一个 行动清单。”

2.2. RTF 框架对比示例

要素	模糊的 Prompt (无框架)	使用 RTF 框架的 Prompt
输入	给我写个旅游计划。	(R) 你是一位精通日本文化的资深导游。 (T) 帮我策划一份 5 天的东京旅游行程，包含小众景点和地道美食。 (F) 请以“时间+地点+活动建议”的列表形式输出。
效果	AI 会给出一个泛泛而谈、可能包含大众景点的长篇大论。	AI 会以导游的专业口吻，提供结构清晰、具备可操作性的具体方案。

2.3. RTF 框架的进阶组合（公式化写法）

为了让 RTF 发挥最大威力，你可以遵循这个公式：

[Role 角色] + [Task 任务 & Context 背景] + [Format 格式要求]

2.3.1. 实战演练：

假设你需要写一份周报：

R：你是一位高效的 项目经理。
T：请汇总本周工作：1. 完成 A 项目测试；2. 修复 5 个 Bug；3. 组织了客户会议。下周计划：启动 B 项目。
F：请按 “本周进展”、“存在问题”、“下周计划” 三个标题进行排版，重点内容使用粗体。

2.4. 为什么 RTF 框架有效？

减少幻觉： 通过设定角色，AI 更有可能引用该领域相关的准确术语。
降低沟通成本： 明确了格式，你就不需要再不断地追问“能不能把这个做成表格？”。
标准化流程： 它是最适合放入企业内部或个人收藏夹作为“万能模板”的工具。

3. CRISPE 框架

3.1. CRISPE 框架详解

CRISPE 是六个单词的首字母缩写，每个字母代表一个关键维度：

字母	维度	详解
C	Capacity & Role (能力与角色)	赋予 AI 一个特定的身份，并定义它具备的能力。
R	Receipt (任务/收据)	明确说明你希望 AI 产出的具体内容（类似于“订单任务”）。
I	Instructions (指令)	具体的步骤、限制条件、算法逻辑或处理流程。
S	Scope (范围)	定义回答的边界。它应该参考哪些资料？排除哪些内容？
P	Post-processing (后处理)	对输出结果的调整，如格式化、语气修正、再次核对等。
E	Examples (示例)	提供具体的例子（Few-shot），这是提升准确率最高效的方法。

3.2. CRISPE 框架实战演练

假设你要让 AI 帮你写一篇关于“AI 取代人类工作”的深度分析文章，对比一下普通指令和 CRISPE 指令的区别：

3.2.1. 普通指令（低质量）：

“写一篇关于 AI 是否会取代人类工作的文章。”

3.2.2. CRISPE 指令（高质量）：

[C] Capacity: 你是一位 科技专栏作家，擅长客观分析技术对社会的影响。
[R] Receipt: 请写一篇 1000 字左右的深度分析文章，探讨未来 10 年 AI 对制造业和创意产业的影响。
[I] Instructions:

首先分析现状；
列举 3 个具体案例；
区分“完全取代”和“技能增强”的区别；
结尾提出人类的应对策略。

[S] Scope: 只讨论 经济和就业 层面，不要涉及伦理或技术原理。请参考麦肯锡最新的就业趋势报告风格。
[P] Post-processing: 语气要 理智且客观。请使用 Markdown 格式，并为每个部分添加小标题。
[E] Examples: 结构上可以参考《哈佛商业评论》的文章架构：引言 -> 冲突 -> 分析 -> 结论。

3.3. 为什么 CRISPE 框架更强大？

Scope (范围) 解决了“胡说八道”： 通过限定范围，AI 不会漫无目的地发散，避免了无效信息的堆砌。
Post-processing (后处理) 解决了“AI 味”： 很多 AI 生成的内容一眼就能看出来。通过后处理要求（如“请以反问句开头”或“禁止使用过于宏大的形容词”），可以让产出更像人类。
Instructions (指令) 解决了“逻辑混乱”： 给 AI 一条明确的路径（第一步做什么，第二步做什么），它会像程序员写代码一样精准执行。

3.4. 总结对比：RTF Vs CRISPE

RTF (Role, Task, Format): 适合 日常、简单 的任务（写邮件、总结文章、翻译句子）。
CRISPE: 适合 复杂、专业 的任务（写深度报告、设计营销全案、制定商业计划、编写复杂代码）。