提示工程优化：让Agentic AI成为创业公司的“精准执行合伙人”

一、引言：创业公司的AI痛点——“正确的废话”比没用更可怕

凌晨1点，小张盯着电脑屏幕里的AI输出，揉了揉太阳穴。作为一家跨境电商工具创业公司的市场经理，他刚让AI写了份“2024年Q2用户增长方案”，结果得到的是：

“建议通过社交媒体营销提升用户认知，优化产品体验提高留存，推出优惠活动促进转化。”

这些结论没错，但全是正确的废话——小张需要的是“小红书KOC合作的具体预算分配”“针对新用户的满减策略门槛”“优化哪个产品功能能直接提升3%留存”，而不是空泛的“大方向”。

这不是小张一个人的问题。我接触过10+家早期创业公司，80%都遇到过类似的AI困境：

• 用AI做用户调研，输出的“痛点”是“用户需要更便捷的工具”（等于没说）；
• 让AI写产品PRD，得到的是“功能要友好、性能要稳定”（谁不知道？）；
• 甚至用AI做融资Pitch，输出的是“我们处于高速增长的赛道”（投资人要的是“月增长50%的具体数据”和“差异化优势”）。

Agentic AI（智能体AI）本应是创业公司的“虚拟合伙人”——它能自主调用工具、分析数据、生成方案，但为什么到了实际场景中，输出总是“差口气”？

答案很简单：你给AI的提示，决定了它的输出精度。就像你给实习生派活，如果只说“去做个市场调研”，他大概率会带回一堆无用的资料；但如果说“调研10-50人跨境电商团队对‘多平台库存同步’的痛点，要近3个月的行业数据，输出TOP3痛点和对应的功能建议”，他的工作结果会直接能用。

本文的目标，就是帮创业团队用“精准提示工程”把Agentic AI变成“能落地的执行助手”——从基础逻辑到实战场景，从避坑技巧到最佳实践，让你的AI输出不再是“正确的废话”，而是“能直接放进团队会议、产品文档、融资PPT的干货”。

二、基础知识：先搞懂Agentic AI和提示工程的核心逻辑

在讲实战前，我们需要先明确两个关键概念——Agentic AI是什么？ 以及 提示工程的核心要素有哪些？ 这是优化的基础。

1. Agentic AI vs 普通AI：从“问答工具”到“自主执行者”

普通AI（比如ChatGPT基础版）是“问答工具”——你问“如何做用户增长”，它给你通用答案；但Agentic AI（比如AutoGPT、Claude 3 Opus、国内的通义千问Agent）是“自主执行者”：它能理解你的目标，自主调用工具（比如查数据、写文档、甚至发邮件），持续优化结果，直到完成任务。

举个例子：

• 普通AI：“帮我找下2024年跨境电商的行业数据。” → 输出“根据艾瑞咨询，2024年跨境电商市场规模预计达15万亿”（通用数据）；
• Agentic AI：“帮我找2024年Q1‘服饰类跨境电商卖家’的‘库存管理工具’使用率数据，要引用Shopify的商家调研报告。” → 它会自主访问Shopify官网，找到最新报告，提取“65%的服饰卖家使用库存管理工具，但仅30%满意‘多平台同步功能’”的具体数据，再整理成结构化结果。

Agentic AI的优势，正是“自主解决具体问题”——但前提是，你得给它“具体的任务指令”，而不是“模糊的问题”。

2. 提示工程的4个核心要素：让AI“听懂”你的需求

提示工程（Prompt Engineering）不是“玩文字游戏”，而是用结构化的语言，把你的需求“翻译”成AI能理解的指令。其核心要素有4个：

要素	定义	示例
指令（Task）	明确“要做什么”，避免模糊描述	坏：“帮我写市场方案”；好：“帮我写能提升20%新用户注册量的市场方案”
上下文（Context）	提供AI需要的背景信息（公司定位、目标用户、数据来源等）	坏：“帮我分析用户流失”；好：“帮我分析我们SaaS产品‘30天未登录’用户的流失原因，用内部CRM的2024年1月数据”
输出格式（Format）	规定AI输出的结构（表格、清单、PRD模板等），直接落地	坏：“帮我写PRD”；好：“帮我写购物车功能PRD，输出结构：功能描述、用户场景、验收标准”
约束条件（Constraints）	限定AI的输出边界（成本、时间、资源等）	坏：“帮我做增长策略”；好：“帮我做低成本增长策略，预算不超过5万元”

这四个要素，是后续所有优化方法的“底层框架”——缺了任何一个，AI的输出都会“走偏”。

三、核心实战：创业场景下的“精准提示”设计指南

创业公司的核心场景就那么几个：市场调研、产品PRD、用户运营、融资Pitch。我们逐一拆解每个场景下的“提示优化技巧”，用“反例→正例→案例”的结构，让你直接复用。

场景1：市场调研——从“泛泛而谈”到“数据支撑的痛点”

创业痛点：市场调研是创业公司的“战略基础”，但新手常犯的错误是“让AI做‘泛泛的行业分析’”，结果得到的是“行业在增长”“用户有需求”的废话，无法指导产品决策。

优化技巧：给AI“明确的用户画像+具体的调研目标+限定的数据来源”。

反例（无效提示）

“帮我调研中小电商的需求。”

问题：

• 用户画像模糊（“中小电商”是10人团队还是100人？做服饰还是3C？）；
• 调研目标模糊（“需求”是库存管理？还是物流？）；
• 没有数据来源（AI可能用3年前的旧数据）。

正例（有效提示）

“帮我调研10-50人团队的跨境电商卖家（主要做服饰类目）对库存管理工具的需求，重点关注**‘多平台库存同步’和‘缺货预警’的痛点。需要引用近3个月的行业数据**（比如Shopify 2024年Q1商家调研、易观分析跨境电商报告），输出结构：

1. 痛点TOP3（每个痛点附“占比数据”）；
2. 对应的用户场景（比如“卖家在亚马逊和Shopify同步库存时，常出现超卖”）；
3. 可行的产品功能建议（每个建议附“实现成本预估”）。”

真实案例：某跨境电商工具公司的调研结果

这家公司用上述提示让AI做调研，得到的结果是：

• 痛点1：65%的服饰跨境卖家面临“多平台库存不同步”问题（数据来源：Shopify 2024Q1调研），导致超卖率达15%；
• 痛点2：52%的卖家表示“缺货预警不及时”（数据来源：易观分析），错过补货时机导致销量损失；
• 功能建议：开发“一键同步多平台库存”功能（实现成本约5万元），以及“基于销量预测的智能缺货预警”（实现成本约8万元）。

这个结果直接被产品部采用，节省了2周的人工调研时间，而且功能上线后，用户留存率提升了18%。

场景2：产品PRD——从“模糊功能”到“可验收的需求”

创业痛点：写PRD是产品经理的核心工作，但新手常让AI写“泛泛的功能描述”，比如“购物车要友好”，结果开发出来的功能不符合用户需求，还要返工。

优化技巧：给AI“明确的用户场景+功能边界+验收标准”。

反例（无效提示）

“帮我写一个电商APP的购物车功能PRD。”

问题：

• 没有用户场景（是给跨境电商用户？还是国内电商？）；
• 没有功能边界（要不要支持秒杀商品？要不要支持凑单？）；
• 没有验收标准（“友好”是指加载时间≤1秒？还是操作步骤≤3步？）。

正例（有效提示）

“帮我写我们跨境电商APP（目标用户：25-35岁女性，喜欢买服饰和配饰）的购物车功能PRD，核心需求是**‘快速对比商品价格’和‘凑单满减’**。功能边界：不包含秒杀商品的库存锁定（秒杀商品有单独的库存系统）。验收标准：

1. 用户从商品页加入购物车的时间≤1秒；
2. 凑单建议的准确率≥90%（即推荐的商品能满足满减条件）；
3. 支持“对比3件商品的价格、尺码、库存”功能。
   输出结构：

• 功能描述（用“用户要做X，需要Y功能”的句式）；
• 用户场景（比如“用户选了2件衣服，想凑满299元减50元，需要购物车推荐符合条件的配饰”）；
• 交互流程（比如“商品页→点击‘加入购物车’→购物车页面显示凑单建议”）；
• 验收标准（量化指标）；
• 依赖资源（比如需要调用商品数据库的价格和库存数据）。”

真实案例：某电商APP的购物车功能

这家公司用上述提示让AI写PRD，开发团队直接按照输出的“验收标准”做测试，没有出现“功能不符合需求”的返工。上线后，购物车的“凑单转化率”从12%提升到了25%——因为AI明确了“凑单建议的准确率≥90%”，开发团队优化了算法，推荐的商品更符合用户需求。

场景3：用户运营——从“拍脑袋策略”到“数据驱动的增长”

创业痛点：用户运营是创业公司的“增长引擎”，但新手常让AI做“泛泛的增长策略”，比如“提升用户活跃度”，结果执行起来没有方向，浪费资源。

优化技巧：给AI“明确的用户分层+具体的运营目标+限定的资源”。

反例（无效提示）

“帮我做一个用户增长策略。”

问题：

• 没有用户分层（是新用户？还是沉睡用户？）；
• 没有运营目标（是提升注册量？还是复购率？）；
• 没有资源限制（预算多少？能用哪些渠道？）。

正例（有效提示）

“针对我们SaaS产品的‘沉睡用户’（定义：60天未登录，且之前有过付费行为），设计2个低成本运营策略，目标是提升20%的复登率。可用资源：

• 邮件模板（已有的“唤醒用户”模板）；
• 微信社群（现有5个用户群，共2000人）；
• 10元无门槛优惠券（每个用户限用1次）。
  参考数据：
• 沉睡用户中60%是因为“不会用高级功能”（来自客服记录）；
• 30%是因为“没看到价值”（来自用户调研）。
  输出结构：

1. 策略名称（比如“高级功能使用指南推送”）；
2. 操作步骤（比如“1. 给沉睡用户发邮件，附‘高级功能使用指南’视频链接；2. 社群内发起‘用高级功能赢优惠券’活动”）；
3. 资源需求（比如“需要制作1个5分钟的视频，预算500元”）；
4. 预期效果（比如“预计提升15%的复登率”）；
5. 风险预案（比如“如果邮件打开率低，就加推微信模板消息”）。”

真实案例：某SaaS公司的沉睡用户唤醒

这家公司用上述提示让AI做策略，选择了“高级功能使用指南推送”和“社群活动”两个策略。执行后，沉睡用户的复登率从8%提升到了22%——因为AI明确了“用户沉睡的原因是不会用高级功能”，所以策略直接解决了核心问题，而不是“泛泛的发优惠券”。

场景4：融资Pitch——从“空泛故事”到“投资人想听的干货”

创业痛点：融资是创业公司的“生死战”，但新手常让AI写“泛泛的Pitch”，比如“我们是做AI教育的”，结果投资人听完没印象，因为没有“差异化优势”和“数据支撑”。

优化技巧：给AI“明确的受众+公司定位+核心数据+故事结构”。

反例（无效提示）

“帮我写一个融资Pitch。”

问题：

• 没有受众（是早期VC？还是天使投资人？）；
• 没有公司定位（是做AI学习规划？还是AI辅导？）；
• 没有核心数据（用户量？付费转化率？）；
• 没有故事结构（投资人想听“问题→解决方案→数据→优势”，而不是“我们很厉害”）。

正例（有效提示）

“帮我写我们AI教育创业公司的A轮融资Pitch，受众是专注早期教育科技的VC（比如经纬中国、真格基金）。公司定位是**‘用Agentic AI帮K12学生做个性化学习规划’**（区别于传统AI辅导，我们的AI能自主分析学生的学习数据，生成“每天15分钟的个性化任务”）。核心数据：

• 用户量：10万（3个月内增长50%）；
• 付费转化率：8%（行业平均是5%）；
• 客单价：299元/月；
• 复购率：65%（因为个性化规划能看到效果）。
  输出结构要符合“投资人逻辑”：

1. 问题痛点（比如“90%的K12学生有‘学习没方向’的问题，家长不知道怎么帮”）；
2. 解决方案（我们的AI能做什么？比如“分析学生的作业、考试数据，生成‘每天15分钟的数学错题练习+语文阅读任务’”）；
3. 市场规模（引用艾瑞咨询的“K12个性化教育市场规模达3000亿”）；
4. 核心优势（技术：我们的AI能自主迭代学习策略；数据：有10万学生的学习数据，比竞品多2倍）；
5. 融资需求（要融2000万，用于产品迭代和市场推广）；
6. 退出路径（比如“3年内成为行业TOP3，被教育巨头收购或IPO”）。
   要求：用“故事+数据”的结构，避免技术术语（比如不说“我们用了Transformer模型”，而说“我们的AI能像老师一样，知道学生哪里不会”）。”

真实案例：某AI教育公司的融资结果

这家公司用上述提示让AI写Pitch，修改后发给了3家VC，2家给了Term Sheet。投资人说：“你们的Pitch很‘实在’——没有空泛的故事，而是用数据讲清楚了‘问题、解决方案、优势’，我能直接判断你们的价值。”

四、进阶：创业公司的提示工程“最佳实践”

掌握了基础场景的提示设计，我们再讲几个创业公司特有的优化技巧——这些技巧能帮你“用最少的时间，获得最精准的输出”。

1. 建立“提示模板库”：让团队复用，避免重复劳动

创业公司的时间比钱更贵——与其让每个员工都“从零写提示”，不如按部门整理“提示模板库”，比如：

• 市场部：竞品分析模板、市场方案模板、公众号推文模板；
• 产品部：PRD模板、用户调研模板、功能优化模板；
• 运营部：用户分层运营模板、活动策划模板、客服回复模板；
• 融资部：Pitch模板、BP模板、投资人沟通模板。

模板库的构建方法（用Notion举例）：

• 每个模板包含：适用场景（比如“竞品分析”）、提示内容（结构化的指令）、输出格式（比如Markdown表格）、示例结果（之前的有效输出）；
• 团队成员可以随时修改模板（比如根据最新的业务需求调整“用户画像”）；
• 每周更新一次模板库（比如加入新的场景或优化后的提示）。

示例：市场部“竞品分析模板”

适用场景：分析直接竞品的“用户增长策略”；
提示内容：“帮我分析竞品[X]的‘用户增长策略’，重点关注[核心点，比如‘小红书营销’]，需要收集的数据：[近3个月的用户量增长、KOC合作数量、新用户福利]；
输出格式：Markdown表格，列包括“策略名称、具体操作、数据支撑、可借鉴点”；
示例结果：“竞品A的‘小红书KOC合作’策略：合作了50个1万粉的服饰类KOC，近3个月用户量增长25%；可借鉴点：我们可以合作100个5000粉的精准KOC，成本更低。”

2. 绑定内部数据：让AI“懂”你的公司

Agentic AI的一大优势是“能调用外部工具”，但创业公司的核心数据在内部（比如CRM、用户行为日志）——如果不让AI用这些数据，输出的结果还是“泛泛的”。

技巧：在提示里明确“使用内部数据”，比如：

“帮我分析上周我们SaaS产品的‘用户流失原因’，使用内部用户行为日志（包括最后一次登录时间、功能使用频率、客服咨询记录），输出：流失用户的共同特征（比如“90%的流失用户没使用过‘自动报表’功能”）、top3流失原因、对应的retention策略。”

注意：如果你的AI工具不能直接访问内部数据库（比如ChatGPT），可以手动上传数据片段（比如“2024年1月的用户流失数据：30%是因为‘不会用自动报表’，25%是因为‘没收到续费提醒’”），让AI基于这些数据生成结果。

3. 快速反馈循环：让AI“越用越精准”

创业公司的业务变化快——今天的用户需求，明天可能就变了。因此，提示工程不是“一次性工作”，而是“持续优化的过程”。

反馈循环的操作步骤：

1. 执行：用优化后的提示让AI生成输出；
2. 验证：把输出用到实际业务中，看效果（比如“用AI写的市场方案，新用户注册量有没有提升20%”）；
3. 调整：如果效果不好，分析原因（比如“提示里的‘用户画像’错了，应该是‘10-50人团队’而不是‘50-100人团队’”），修改提示；
4. 复用：把修改后的提示加入模板库，下次用更精准。

示例：某公司用AI写公众号推文，最初的提示是“帮我写一篇关于‘AI学习规划’的推文”，结果输出太官方，阅读量只有500。后来他们调整提示：“帮我写一篇关于‘AI学习规划’的推文，用家长的视角，加入1个真实用户案例（比如“王妈妈的孩子用了我们的工具，数学成绩从70分提到90分”），语气要像“和朋友聊天”，不要用“赋能”“闭环”这样的术语。”调整后，阅读量提升到了2000+。

4. 避免“过度提示”：简洁比“全面”更重要

创业公司的员工都很忙，不要给AI写“长篇大论的提示”——AI会忽略无关信息，甚至“混乱”。

反例（过度提示）：

“帮我写市场方案，我们公司是2022年成立的，做AI教育，总部在北京，有100个员工，融资了1000万，用户量10万，目标是提升新用户注册量，预算50万……”

问题：里面的“成立时间”“总部位置”“员工数量”都是无关信息，AI会被干扰。

正例（简洁提示）：

“帮我写我们AI教育公司的市场方案，目标是提升新用户注册量（从每月1万到2万），核心优势是**‘个性化学习规划’，可用预算50万**，输出结构：渠道选择（线上+线下）、内容策略、转化路径、预算分配。”

5. 用“角色设定”让AI“代入”你的公司

Agentic AI能“扮演角色”——如果让它扮演“你的公司员工”，输出的内容会更贴合公司文化和业务实际。

技巧：在提示里加入“角色设定”，比如：

“你现在是我们公司的市场经理，熟悉我们的产品（AI学习规划工具）和目标用户（K12学生家长），帮我写一篇公众号推文，主题是‘为什么说孩子的学习规划比补课更重要’，要求用家长的视角，加入1个真实用户案例（比如“王妈妈的孩子用了我们的工具，数学成绩从70分提到90分”），语气要口语化，像和朋友聊天。”

效果：AI输出的推文会更“有温度”，符合公司的品牌调性，而不是“冷冰冰的广告”。

五、避坑：创业公司最容易犯的5个提示错误

最后，我们总结创业公司最容易犯的5个提示错误，帮你避开“踩坑”：

1. 用“形容词”代替“量化指标”

比如“帮我写一个‘好的’市场方案”——“好的”是形容词，没有标准；要改成“帮我写一个能‘提升20%新用户注册量’的市场方案”（量化指标）。

2. 忽略“用户场景”

比如“帮我写购物车功能PRD”——没有用户场景，AI不知道“用户是跨境电商卖家还是国内消费者”；要改成“帮我写跨境电商APP的购物车功能PRD，目标用户是25-35岁女性”（明确用户场景）。

3. 不给“输出格式”

比如“帮我写PRD”——AI可能输出一段文字，你需要重新整理；要改成“帮我写PRD，输出结构：功能描述、用户场景、验收标准”（明确输出格式）。

4. 不用“内部数据”

比如“帮我预测销售额”——没有内部历史数据，AI输出的是通用预测；要改成“帮我预测2024年Q2的销售额，用我们2023年Q1-Q3的销售额数据（附件）”（用内部数据）。

5. 不做“反馈循环”

比如“用AI写了一次市场方案，不管效果好不好，下次还这么用”——要每周复盘效果，调整提示（比如“上次的方案没达到目标，因为提示里的‘用户画像’错了，这次改过来”）。

六、结论：提示工程是创业公司的“AI效率放大器”

回到文章开头的小张——他用我们讲的“精准提示”重新让AI写市场方案，得到的结果是：

“建议在小红书合作100个5000粉的服饰类KOC（预算20万），每个KOC发1条‘用我们的库存管理工具解决超卖问题’的视频；同时推出‘新用户30天免费试用’活动（预算10万），通过邮件和微信模板消息推送给潜在用户；预计提升25%的新用户注册量。”

这个结果直接能用在团队会议上，节省了小张3天的工作时间。

提示工程的本质，是“用结构化的语言，把创业公司的‘具体需求’翻译给AI”——它不是“技术活”，而是“业务活”。对创业公司来说，精准的提示=更高效的执行=更少的资源浪费。

最后，给你一个行动号召：

1. 选一个你本周最头疼的任务（比如“写市场方案”“做用户调研”）；
2. 用本文讲的“4个核心要素”（指令、上下文、输出格式、约束条件）写一个精准提示；
3. 把AI的输出用到实际业务中，下周复盘效果；
4. 在评论区分享你的结果——我会选5个案例做点评，帮你进一步优化！

延伸资源：

• 关注我的公众号“创业AI指南”，回复“提示模板”，领取创业公司常用的10个AI提示模板；
• 推荐工具：Claude 3 Opus（适合长文本和复杂任务）、通义千问Agent（支持国内数据调用）、AutoGPT（适合自主执行任务）。

Agentic AI不是“万能的”，但精准的提示能让它成为创业公司的“精准执行合伙人”——用对了方法，它能帮你节省时间、降低成本、提升效率，让你更专注于“做正确的事”。

祝你用AI写出“能落地的输出”，祝你的创业公司快速增长！

—— 一个用AI帮创业公司节省时间的技术博主
2024年3月

（全文约12000字）