8个超实用的AI《提示词框》架 小:白也?能秒上手

2025-07-21 04:06:03      来源:新京报

在与AI交流时,是否常常为输出结果不够精准而烦恼?其实,问题可能出在提示词上。提示词框架能将人类的自然语言转化为AI可执行的指令链。本文精心整理了8个超实用的AI提示词框架,从提问、优化到创作等多种场景全覆盖,即使是零基础的小白,也能轻松上手,快来开启你的AI探索之旅吧。

当人类用自然语言描述“设计一个logo”时,AI可能产出抽象图形、文字排版甚至一个不相关的设计。你是不是也经常觉得AI生成的回答不够精准,甚至答非所问?其实,问题可能出在你输入的提示词(Prompt)上。

无论是ChatGPT、Claude、DeepSeek还是其它AI对话应用,AI的表现很大程度上取决于你如何提问。而提示词框架,就是建立人脑思维与机器认知的标准化接口。

它将人类的自然语言编译为编程语言,使模糊意图转化为可执行指令链。下面我们整理了8个超实用的AI提示词框架,涵盖提问、优化、创作等多种场景,即使你是零基础小白,也能快速上手。

01CRISPE框架:角色驱动的深度对话框架结构解析:

Capacity(能力):定义AI的职能身份

Role(角色):设定具体身份

Insight(背景洞察):提供任务背景与深层需求

Statement(任务陈述):明确具体指令

Personality(个性设定):调整输出风格

Experiment(实验要求):指定输出格式或尝试方向

适用场景:复杂创意任务、角色扮演咨询、多维度输出控制。案例演示:

[角色]你是一位资深UI/UX设计师,拥有10年移动端设计经验

[洞察]目标用户为Z世代,偏好极简主义与动态交互,产品核心功能是健康数据追踪

[任务]为健康App设计主界面布局方案

[个性]采用专业设计报告格式,包含设计原理分析

[实验]输出3个差异化方案,用Figma布局图描述关键模块

02BROKE框架:目标导向型任务分解框架结构解析:

Background(背景):任务环境与约束条件

Role(角色):AI的职能定位

Objective(目标):可量化的核心目标

KeyResults(关键结果):成功衡量标准

Execution(执行要求):具体操作规范

适用场景:项目管理、数据分析、标准化报告生成。案例演示:

[背景]某电商平台Q3销售额同比下降15%,数据集含订单/用户行为日志

[角色]你担任商业数据分析师

[目标]定位核心衰退原因并给出提升方案

[关键结果]

1.识别TOP3流失环节

2.提出3项可落地的改进策略

3.预测实施后Q4增长率

[执行]使用Python代码分析数据,输出结构化报告(问题定位->解决方案->效益预测)

03ICIO框架:高效执行型轻量框架结构解析:

Input(输入):原始数据/信息素材

Context(上下文):任务环境说明

Instruction(指令):明确的操作要求

Output(输出):指定结果格式

适用场景:数据清洗、内容转换、格式化工单处理。

案例演示:

[输入]原始文本:”客户反馈记录2023-08:ID7583-手机频繁死机-优先级高;ID9921-充电异常-优先级中”

[上下文]需生成IT部门标准工单,系统字段:工单ID、设备类型、故障描述、优先级代码

[指令]转换为JSON格式,优先级映射:高→P0,中→P1

[输出]要求:数组结构,键名小写蛇形命名

04CoT框架:复杂推理链式框架

Chain-of-Thought(思维链)是一种通过显式引导模型分步推理的提示方法。核心在于让AI模仿人类逐步思考的过程,而非直接输出答案。结构解析:

问题拆解:将复杂问题分解为子问题

逐步推导:展示完整的推理逻辑链

结论生成:基于推导给出最终答案

适用场景:数学证明、逻辑谜题、因果分析。

案例演示:

问题:某书店小说占比60%,学术书占小说1/3。若总书量1500本,学术书多少本?

请逐步推理:

示例:

问:班级60人,男生占3/5,女生中戴眼镜者占1/4,求戴眼镜女生人数?

解:

1.男生数=60×3/5=36人

2.女生数=60–36=24人

3.戴眼镜女生=24×1/4=6人

请解本题。

05RTF框架:轻量级任务执行框架结构解析:

Role(角色):定义AI的职能身份

Task(任务):明确具体操作指令

Format(格式):指定输出结构与样式

适用场景:内容改写、格式转换、基础信息生成。

案例演示:

[角色]你是一位资深营养学家

[任务]将以下食材表转化为健身爱好者的友好型食谱:牛肉200g、番茄300g、全麦意面150g

[格式]按早餐/午餐/晚餐分类,标注升糖指数

06TAG框架:动态交互式决策框架结构解析:

Think(思考):分析需求本质

Act(行动):提出澄清或选择

Generate(生成):定向输出结果

适用场景:多轮对话系统、需求模糊场景、决策支持。

案例演示:

[思考]用户需要企业法律咨询但未说明类型

[行动]提供选项:

(1)劳动合同纠纷

(2)知识产权保护

(3)投融资协议审查

[生成]根据选择输出对应法律要点清单

07SCAMPER框架:系统性创新引擎结构解析:

Substitute(替代):更换材料/技术

Combine(合并):功能融合

Adapt(改造):形态重构

Modify(调整):参数缩放

Puttootheruse(他用):场景迁移

Eliminate(消除):组件删除

Reverse(重组):流程逆转

适用场景:产品创新、服务设计、创意头脑风暴。

案例演示:

[替代]传统玻璃→液态金属

[合并]手机+医疗检测

[改造]可折叠三屏结构

[他用]健身数据用于保险定价

[消除]取消物理充电接口

[重组]先付款后生产流程

08SPIN框架:痛点诊断式销售框架结构解析:

Situation(现状):客观背景描述

Problem(问题):核心痛点定位

Implication(影响):后果量化分析

Need-payoff(需求):解决方案价值

适用场景:销售话术、用户研究、商业决策支持。

案例演示:

[现状]工厂设备停机率每月8小时

[问题]传统巡检漏检率高达40%

[影响]年损失:

–减产损失:48万

–紧急维修溢价:12万

[需求]展示预测性维护系统如何降低损失最后随着技术的日益成熟,AI可以更好地理解人类的思维方式,从而拓展认知边界。当人类理解AI如何思考,便能更精准地表达意图、更好地解决问题。AI探索旅程的大门,从一个清晰的问题开始。掌握这8个提示词框架,你就拥有了开启AI潜力的第一把钥匙。

  陈政高于1970年担任辽宁省海城县革委会政工组办事员;1978年任大连海运学院团委书记;1982年任辽宁省大连团市委常委、学校部部长;1985年任辽宁省大连市长海县副县长;1988年任辽宁省大连市西岗区委常委、副区长(主持工作);1993年任辽宁省大连市副市长;1997年任辽宁省省长助理;1998年任辽宁省副省长;2003年任辽宁省沈阳市委副书记、市长;2008年任辽宁省委副书记、省长。

责编:姜沛羽编辑

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