很多朋友用大模型（比如 GPT、通义千问）时，都有过 “明明提了需求，结果输出差远了” 的经历 —— 比如想让大模型写一篇产品推广文案，只发一句 “帮我写个推广文案”，结果出来的内容要么泛泛而谈没重点，要么风格跟品牌调性完全不搭；再比如让它分析数据，没说清要什么维度，最后得到的是大段文字，还得自己整理成表格，反而更麻烦。你是不是也觉得 “大模型好像听不懂我的话”？

小索奇在帮身边人优化大模型提示词时发现，90% 的 “沟通不畅” 都不是大模型的问题，而是提示词没写到位 —— 要么缺关键信息，要么没给上下文，要么忽略了格式要求。今天就跟你掰扯三个新手写提示词最容易踩的坑，再给你上 “高可用提示词模板”，看完你再用大模型，输出质量能直接上一个台阶。

第一个坑，也是最常见的 —— 提示词太笼统，关键信息 “缺斤少两”。很多人写提示词时，只说 “要什么”，却不说 “给谁用、要达到什么效果、有什么限制”。比如想让大模型写一篇公众号文章，只说 “帮我写篇关于 AI 工具的公众号文章”，结果大模型可能写得太技术化，普通读者看不懂；或者篇幅太长，不符合公众号 “3-5 分钟读完” 的习惯。

其实好的提示词需要包含 “5 个关键要素”：目标人群、核心需求、输出要求、风格语气、限制条件。比如把刚才的笼统提示词优化成：“帮我写一篇面向职场新人的 AI 工具推荐公众号文章，核心推荐 3 个工具（分别解决‘文档总结’‘PPT 制作’‘会议纪要’需求），每款工具说明‘优势’和‘使用场景’，篇幅控制在 800 字内，语气像前辈分享经验，别用太专业的术语”。这样大模型拿到的信息足够具体，输出自然更贴合预期。小索奇亲测过，加了这 5 个要素后，大模型输出的内容需要修改的地方能减少 70%，省了很多返工时间。

第二个坑，没给上下文，大模型 “断片” 导致输出脱节。比如想让大模型续写一篇小说的后续章节，只发 “帮我写第二章”，却没给第一章的内容；或者让它修改一篇报告，没附上报告原文，结果大模型只能凭空猜测前文逻辑，写出来的内容要么跟前文人物设定冲突，要么观点前后矛盾。

之前有个朋友让大模型改产品需求文档，只说 “帮我优化下需求文档的功能描述部分”，没给原文，结果大模型按通用模板写了一段，跟他原本的功能逻辑完全不符。后来他把需求文档的原文片段附上，再加上 “重点优化‘用户注册流程’的功能描述，把‘填写信息 - 审核 - 激活’的步骤拆解得更清晰，符合产品经理的文档规范”，大模型很快就改出了符合要求的版本。小索奇建议，只要是 “有延续性” 的需求（比如续写、修改、分析特定内容），一定要在提示词里附上相关上下文 —— 哪怕是片段，也能帮大模型精准定位方向，避免 “瞎猜”。

第三个坑，忽略格式要求，后期处理反而更费时间。比如让大模型整理 “各部门月度 KPI 完成情况”，没说要什么格式，结果它输出了大段文字，你还得自己手动转换成表格；再比如让它写代码，没指定编程语言和注释要求，出来的代码要么没有注释不好理解，要么用的语言不是你需要的 Python，而是 Java。

其实只要在提示词里多加一句格式要求，就能省很多事。比如要整理 KPI 数据，就写 “帮我整理市场部、研发部、运营部 8 月 KPI 完成情况，用 Markdown 表格呈现，表格列包括‘部门名称’‘月度目标’‘实际完成’‘完成率’‘未完成原因’”；要写代码，就写 “帮我写一个 Python 函数，功能是‘计算列表中所有偶数的平均值’，要求加详细注释（说明参数、返回值、逻辑步骤），兼容列表为空的情况（空列表返回 0）”。小索奇发现，明确格式要求后，不仅不用二次加工，还能让大模型的输出更规整 —— 比如写报告时指定 “分 3 个部分：现状分析、问题总结、改进建议，每部分用二级标题，问题总结部分用数字分点”，出来的内容直接就能用，不用再调整结构。

很多人觉得 “提示词就是随便写句话”，其实不是 —— 好的提示词是 “把模糊的需求，翻译成大模型能精准执行的指令”。小索奇认为，新手不用一开始就追求复杂的提示词技巧，先把 “5 个关键要素 + 上下文 + 格式要求” 这三点做好，就能解决大部分需求。毕竟我们用大模型是为了提高效率，要是输出还要反复修改，反而违背了初衷。

你想想看，下次再用大模型时，先在心里过一遍：“目标人群是谁？核心需求是什么？要什么格式？需要给上下文吗？” 把这些想清楚再写提示词，是不是就能少走很多弯路？大模型的 “聪明”，其实很多时候是靠 “清晰的指令” 喂出来的。

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