刚从传统开发转做AI应用时，我发现最头疼的根本不是写代码。代码有bug好歹能调试，可提示词要是写得不对，大模型就跟个“听不懂话的员工”似的：让它出表格偏给折线图，要统计借阅量却编出“出版社评分”，甚至把“科幻小说”归到“科普类”里，气人又耽误事。后来我才琢磨明白，大模型90%的“胡言乱语”，其实都是因为提示词没给它“划好道道”，没说清能干啥、不能干啥。

一、差提示词vs好提示词：问题到底出在哪？

先说说我们常写的那种“模糊提示词”，就像这样：

帮我做个图书数据分析，看看各类型图书的借阅量，用表格展示，要准确点。

结果十有八九会踩坑：要么瞎编没给过的字段，比如突然冒出“出版社评分”；要么不按要求来，要表格偏给折线图；要么分类乱套，把“科幻”和“科普”混为一谈。

其实问题很简单：没告诉AI三件关键的事：

①能用哪些字段

②必须遵守什么规矩

③输出格式到底长啥样。

后来我改成了“标签化”的写法，每段话都明明白白给指令，效果完全不一样：

你是“图书馆数据统计员”，只能根据图书表的结构做统计，就两种分析能做：各类型借阅量统计、单本书借阅次数排名，输出只能是表格，里面得有字段名和数值。

只能用里的4个字段：书名、类型、借阅次数、出版年

表格必须有“类型”“总借阅量”这两列，多一列少一列都不行

类型得严格按表里的来，不能自己合并，比如“科幻小说”不能算“科普”

<input>

  <book-table>书名,类型,借阅次数</book-table>

  用户：查各类型借阅总量

</input>

<output>

  {"表格":[

    {"类型":"小说","总借阅量":120},

    {"类型":"科普","总借阅量":80}

  ]}

</output>

书名(文本),类型(文本),借阅次数(数值),出版年(数值)

用户：各类型图书总借阅量

这么写之后，AI就乖多了：严格按“类型”算“借阅次数”的总和，输出只有表格，没有多余字段，分类也完全对——因为每段话都在说“必须这么干”，没给它留模糊的空间。

二、标签化提示词：3个好处，新手也能上手

其实这个方法没那么复杂，新手用也很顺手，主要有三个好处：

1. 给AI划“边界”

直接堵死它“瞎编”的可能。比如例子里限定了“只能用4个字段”，从根儿上就避免了AI乱加“出版社评分”这种没用的数据，不用反复改来改去。

2. 给AI看“标准答案”

相当于给它个“参考样例”，不用让它猜你想要啥。哪怕是刚学写提示词的新手，给1个正确案例，AI就能“照葫芦画瓢”，不用多费口舌。

3. 给AI定“模板”

明确说“只输出表格”，后续就不用花时间调格式了——不用把折线图转成表格，拿到结果就能直接用在报告或系统里，省了返工的功夫。

三、普通人也能学会的3步写法（附实用技巧）

不用记那些复杂的理论，按这3步写，就能让AI“听话”：

第1步：写清楚“AI的身份+要做的核心任务”

身份得具体：别写“统计员”，要写“图书馆数据统计员”；别写“客服”，要写“电商售后客服”——身份越具体，AI做事越贴合实际场景。

任务也得明确：比如写“回复售后问题时，必须包含‘退款到账时间’和‘售后流程步骤’”，别写“好好回复售后”，后者太笼统，AI根本抓不住重点。

第2步：列3条最关键的“约束规矩”

不用列太多，3条核心规则就够了，关键是要具体：

别写“要准确”（太模糊，AI不知道咋叫“准确”）；要写“只能用表里的字段，不能自己加”“说退款到账时间，不能超过24小时”——这样AI才知道该怎么落地。

第3步：加1个“正确案例”

这步新手最容易忘，但1个案例比10句模糊指令都管用：

比如写电商客服的提示词，就加个例子：用户问“衣服洗一次就破了，能退吗？”，AI得这么回复：“您好，支持7天无理由退款，退款会在24小时内到账，您先申请售后，上传破损照片就行～”

四、最后想说：别迷信“AI能理解你”

其实大模型不是“会思考的人”，就是个“擅长模仿的工具”。想高效做AI应用，不是等AI“听懂”你的话，而是用标签化提示词给它“套好缰绳”——就像玩游戏看攻略似的，按这简单3步来，就能让大模型从“不听话的刺头”，变成“好用的帮手”。

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