一、通用高效结构
角色设定
“假设你是 [领域专家/角色],请以 [风格/语气] 回答以下问题:[问题]”
示例:
“假设你是资深营养师,请用通俗易懂的语言解释生酮饮食的利弊。”背景信息 + 明确需求
“我的背景是 [相关背景],我需要解决 [具体问题],请给出 [步骤/建议/方案]。”
示例:
“我是刚入门的新手程序员,需要学习 Python 数据分析,请推荐学习路径和资源。”分步思考
“逐步分析 [问题],列出关键因素并给出最终结论。”
示例:
“逐步分析‘是否应该辞职考研’,列出风险和收益。”
二、场景化提示词
学习/知识获取
解释复杂概念:
“用比喻/生活中的例子解释 [专业术语] 的核心原理。”对比分析:
“比较 [A] 和 [B] 在 [应用场景] 中的优缺点。”分步指导:
“请以新手能理解的方式,分步骤教我做 [任务]。”
工作/效率
生成模板:
“请生成一份 [简历/商业计划书/会议纪要] 模板,需包含 [具体要求]。”数据整理:
“将以下信息整理为表格,按 [分类维度] 排序:[数据]。”邮件优化:
“将这段文字改写成正式商务邮件,重点突出 [关键信息]:[原文]。”
创意生成
头脑风暴:
“围绕 [主题] 列出 10 个创意 [产品名称/活动方案/故事情节]。”故事创作:
“以 [风格] 写一个关于 [主题] 的故事,主角是 [人设],包含 [关键转折]。”命名建议:
“为 [产品类型] 取 5 个中文名,要求简洁且有科技感。”
技术问题
调试帮助:
“为什么我的代码报错:[代码片段],可能的原因和解决方案是什么?”代码优化:
“优化这段代码以提高效率:[代码],解释修改思路。”技术对比:
“在 [场景] 下,[技术 A] 和 [技术 B] 的性能差异有哪些?”
日常建议
决策支持:
“帮我分析 [选项 A/B/C] 的优缺点,考虑因素包括 [预算/时间/风险]。”个性化推荐:
“推荐适合 [人群/需求] 的 [书籍/电影/工具],并说明理由。”
三、进阶技巧
限制条件:
“请用 300 字以内总结 [主题],避免专业术语。”追问细化:
“关于 [某点],能否进一步展开说明?”反向验证:
“如果 [假设条件不成立],你的结论会如何变化?”
四、注意事项
具体化:避免模糊问题(如“怎么赚钱?”),改为“如何通过自媒体在 3 个月内实现月入 1 万?”
分段提问:复杂问题拆解为多个子问题逐步解决。
修正方向:若回答偏离预期,用“请更侧重 [某方面]”调整。