如何撰写有效的提示词（Prompt）

在人工智能时代，撰写有效的提示词（prompt）是一项重要的技能。无论是让 AI 生成文本、图片，还是获取准确的信息，一个优秀的提示词能大幅提高 AI 产出的质量和相关性。本文将基于 "The Anatomy of an o1 Prompt" 的示例，解析如何撰写高效的提示词，并提供实用的技巧。

1. 确定目标（Goal）

首先，你需要清楚地表达你的目标，即你希望 AI 完成什么任务。例如，在示例中，用户的目标是：

“我想要一份从旧金山出发，两小时车程内的最佳中等长度徒步路线列表。”

如何改进？

• 目标要明确、具体。例如，不仅要求“最佳徒步路线”，还说明了距离、难度和期望的特点（如“独特、较冷门”）。
• 避免模糊词汇，如“好玩”“不错”等，改用“风景优美、有挑战性、冷门”等可量化或具体描述的词汇。

2. 指定返回格式（Return Format）

AI 需要清楚地知道如何组织和返回信息。在示例中，用户明确要求 AI 返回以下内容：

“请提供每条徒步路线的名称、起点地址、终点地址、距离、车程时间、徒步时长，以及其独特之处。”

如何改进？

• 明确 AI 需要返回的数据结构，例如用列表、表格或 JSON 形式。
• 指定数据单位，如公里/英里、分钟/小时，以确保一致性。
• 设定返回条目数量，例如“返回前 3 名最佳路线”。

3. 提前规避错误（Warnings）

AI 可能会犯错误，例如提供不存在的地点或不准确的信息。因此，示例中添加了警告：

“请确保路线名称正确，确保其真实存在，并且时间信息准确。”

如何改进？

• 提供数据验证要求，如“请仅使用 AllTrails 上可查证的路线”。
• 让 AI 进行交叉检查，如“请确保返回的信息在两个不同的网站上都可找到”。

4. 提供背景信息（Context Dump）

AI 对你的需求了解得越多，结果就越精准。示例中的用户提供了详细的背景信息：

• 他们经常徒步，想要新鲜感（避免推荐太常见的路线）。
• 他们最近走了 Mount Tam 徒步路线（减少重复推荐）。
• 他们喜欢徒步结束后有美食庆祝（可以推荐靠近餐馆的路线）。
• 他们短期内不会见面，希望这次体验特别（强调“独特性”）。

如何改进？

• 提供有用的偏好信息，如“我喜欢沿海路线”或“我偏好森林步道”。
• 明确限制条件，如“车程不能超过 2 小时”或“必须适合秋季徒步”。
• 说明已有经验，避免 AI 推荐过于基础或重复的选项。

5. 示例：优化的徒步路线提示词

综合以上要素，一个改进后的提示词可以是：

🔹 目标：
请为我推荐 3 条最佳的中等长度徒步路线，需符合以下条件：

• 距离旧金山 2 小时车程内
• 需提供独特体验（如美景、历史、地质特点）
• 尽量选择冷门或非主流路线

🔹 返回格式：
请按照以下格式返回数据：

1. 路线名称（与 AllTrails 上一致）
2. 起点地址
3. 终点地址
4. 总距离（公里/英里）
5. 车程时间（分钟/小时）
6. 徒步时长（分钟/小时）
7. 独特之处（如风景、文化、历史等）

🔹 误差控制：

• 确保所有路线真实存在，且在 AllTrails 或官方徒步网站上可查证
• 确保徒步时间和车程时间准确

🔹 额外背景信息：

• 我与女友经常徒步，已走遍旧金山的大部分热门步道
• 最近徒步过 Mount Tam，希望这次尝试不同风格的路线
• 偏好沿海步道或终点有特色餐饮的路线
• 这次徒步很重要，因为我们短期内不会再见面，希望体验独特而难忘

总结

一个优秀的提示词应具备以下 4 个关键要素：
✅ 清晰的目标：告诉 AI 你想要什么，并尽量具体化
✅ 标准化的返回格式：确保 AI 以你期望的方式组织数据
✅ 避免错误的提示：预防 AI 提供虚假或不准确信息
✅ 有价值的背景信息：帮助 AI 个性化推荐，提升结果的相关性

掌握这些技巧，你就能撰写出高效、精准的提示词，让 AI 的响应更符合你的需求！ 🚀