玩转AI大模型：提示词工程，让AI成为你的智能伙伴！

源头Api，直击低价，保证品质。

我们与 OpenAI 提供的 API 完全兼容，这简化了迁移过程。例如，如果您您目前正在使用 OpenAI Python SDK, 只需将base_url更改为 https://api.zukedog.cn, 并在我们平台创建 API 密钥, 即可开始使用 AI大模型API。

花更少的钱, 获得更好的 AI大模型 API 服务, 价格低至0.4 元/刀!

官网：https://api.zukedog.cn 主营Gemini大模型，兼顾OpenAi、Claude、DeepSeek等其它大模型。

大家好！👋 你是否已经体验过各种AI大模型？它们能聊天、写作、翻译，甚至编程，但有时也会“词不达意”，或者给出的答案太宽泛？😩

别担心！今天，我们就来学习“提示词工程”（Prompt Engineering），掌握与AI大模型高效沟通的秘诀，让AI更懂你，成为你的智能伙伴！🚀

什么是提示词（Prompt）？

提示词，就是你给AI大模型的“指令”或“问题”，是开启AI能力大门的🔑。

好提示词，事半功倍：

• 🎯 精准引导：让AI准确理解你的意图。
• ✨ 个性化输出：获得更符合你需求的结果。
• ⏱️ 高效省时：减少反复沟通，更快达成目标。

两大场景，玩转提示词

与AI大模型的交互，主要分为两大场景：

1. 任务导向型：让AI帮你完成特定任务（如写文案、翻译、生成代码等）。
2. 问题解决型：向AI寻求问题解答、建议或方案。

场景一：任务导向型

当你需要AI帮你完成一项任务时，可以遵循以下公式：

提示词公式：

[角色设定] + [任务指令] + [背景信息] + [输出格式] + [补充说明]

各部分详解：

• 角色设定 (Role)：给AI一个“身份”，让它进入状态（如：“你是一位资深文案策划”）。
• 任务指令 (Task)：明确告诉AI要做什么（如：“写一篇产品介绍”）。
• 背景信息 (Context)：提供必要的上下文（如：“产品是一款智能手表，目标用户是年轻人”）。
• 输出格式 (Format)：指定输出格式（如：“Markdown格式，500字左右”）。
• 补充说明 (Details)：额外要求或限制（如：“语气活泼，重点突出健康功能”）。

案例实战：

假设你要为一款新型智能耳机写一篇社交媒体推文。

优秀提示词：

[角色设定] 你是一位社交媒体运营专家。
[任务指令] 请为一款新上市的降噪智能耳机写一篇推文。
[背景信息] 这款耳机主打主动降噪和高音质，目标用户是通勤族和音乐爱好者。
[输出格式] 推文字数在140字以内，包含emoji表情。
[补充说明] 语气要活泼、有吸引力，突出产品亮点。

场景二：问题解决型

当你遇到问题，需要AI提供帮助时，可以遵循以下五步法：

提示词公式：

[我是谁] + [我想干什么] + [我做了什么] + [我遇到了什么] + [我需要你帮我做什么] + [输出格式/补充说明]

各部分详解：

• 我是谁 (Who)：介绍你的身份、背景（如：“我是一名编程初学者”）。
• 我想干什么 (Goal)：明确你的目标或想解决的问题（如：“我想学习Python数据分析”）。
• 我做了什么 (Action)：描述已有的尝试（如：“我看过一些入门教程，但…”）。
• 我遇到了什么 (Problem)：详细说明遇到的困难（如：“我对Pandas库的DataFrame操作不熟悉”）。
• 我需要你帮我做什么 (Help)：明确希望AI提供的帮助（如：“请详细解释DataFrame的常用操作”）。
• 输出格式/补充说明 (Format/Details): 指定格式或提额外要求。

案例实战：

假设你是一位正在学习Python Web开发的学生，遇到了Flask框架的问题。

优秀提示词：

[我是谁] 我是一位正在学习Python Web开发的大学生。
[我想干什么] 我想掌握Flask框架的基本用法，搭建一个简单的个人博客网站。
[我做了什么] 我已经阅读了Flask官方文档，并尝试编写了一些路由和视图函数。
[我遇到了什么] 我对Flask的模板引擎（Jinja2）不太熟悉，不知道如何将数据动态渲染到HTML页面中。
[我需要你帮我做什么] 请详细解释Flask中Jinja2模板引擎的使用方法，并给出一个简单的示例，演示如何将Python变量传递到HTML模板中进行显示。
[输出格式/补充说明] 请用Markdown格式输出，并对示例代码进行详细注释。

如何获得更个性化、针对性的回答？

即使你遵循了上述公式，AI的回答仍可能不够理想。这时，你可以：

1. 提供更多细节：在描述背景、问题时，尽可能详细。
2. 追加提问：如果回答不满意，继续追问，引导AI深入。
   • “你能针对我的情况，给出更具体的建议吗？”
   • “有没有其他方案？”
3. 缩小问题范围：将大问题分解为小问题，逐一解决。
4. 指定AI的“专业领域”：在“我是谁”部分，明确AI的“专长”（如：“你是一位有10年经验的Python Web开发专家”）。

总结与展望

无论是“任务导向型”还是“问题解决型”场景，掌握提示词的构建方法，都能让你更高效地与AI大模型沟通。

AI技术日新月异，与AI的交互方式也将不断进化。希望今天的分享能帮助你开启AI之旅，让AI成为你的得力助手！

欢迎在评论区留言交流你的问题和想法！💬