前言

不知道你有没有这种感觉：

哪怕充了 Plus 会员，用了最新的 GPT-4o 或者 Claude 3.5，AI 给你的回复，依然常常让你觉得“差点意思”。

你要写个周报，它写出来像陈词滥调的官样文章；
你要查个资料，它给你的更像是一堆正确的废话；
你要写段代码，它给的逻辑跑不通，还得你亲自修 bug。

于是很多人得出一个结论：“现在的 AI 也就那样，还是得靠人。”

但你可能没意识到，问题也许不在 AI 身上，而在于我们对他说话的方式，缺乏一种“审美”。

我们太习惯像用搜索引擎一样用 AI 了——扔几个关键词，期待奇迹发生。

但在大模型时代，Prompt（提示词）不是搜索关键词，它是一种“程序”，更是一种“交互艺术”。

一个拥有顶级“提示词审美”的人，能用三言两语，让 60 分的模型跑出 90 分的效果。

今天，不讲复杂的编程术语，我想聊聊如何建立这种审美。当你拥有了它，你眼里的 AI，会彻底变样。

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01 第一层审美：视觉的呼吸感

（Structure Aesthetic）

我看过很多人的 Prompt，最典型的一种就是“一坨”。

“帮我写个活动策划，背景是我们要推新品，受众是年轻人，要求活泼一点，大概一千字，不要太硬广……”

这就像是你把一堆乱七八糟的衣服塞进洗衣机，期待拿出来是叠得整整齐齐的衬衫。

审美的第一步，是拒绝“一坨文本”。

大模型虽然是机器，但它的训练数据是人类的文字。人类阅读时需要层级、需要重点、需要呼吸感，模型也一样。

好的 Prompt，应该像一份排版精美的《米其林菜单》，而不是路边摊的涂鸦。

试着对比一下：

❌ 没审美的写法：
帮我把下面这段话翻译成英文语气要专业一点如果是专有名词就保留并在后面备注。

✅ 有审美的写法：
# Role
你是一位资深的科技翻译专家。

# Task
请将下方的中文文本翻译成英文。

# Constraints

1

语气： 保持学术、专业、客观。

2

术语： 遇到专有名词，请保留中文原词，并在括号内备注。

# Input Text
[此处粘贴文本]

这就是“结构之美”。

当你学会使用标题、换行、列表来构建提示词时，你其实是在帮模型“划重点”。你在告诉它：哪是指令，哪是数据，哪是限制。

结构越清晰，模型的“认知负荷”就越低，它“幻觉”的概率就越小。

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02 第二层审美：边界的掌控力

（Negative Space）

在设计领域，有一种概念叫“负空间”（Negative Space），即留白。

在提示词审美里，知道“不要什么”，比知道“要什么”更显功力。

新手往往只会做加法：“要写得好、要长、要生动、要专业……”
而高手懂得做减法。

因为 AI 作为一个概率模型，它天生倾向于“平庸”和“啰嗦”。如果你不给它设限，它就会输出最大公约数的废话。

有审美的人，会给 AI 建立“围栏”：

•

“不要使用‘综上所述’、‘总而言之’这种陈词滥调。”

•

“不要解释你的推理过程，我只要最后的代码。”

•

“如果上下文中找不到答案，请直接回答‘不知道’，不要编造。”

这种对他律的掌控，体现了你对结果的极致追求。

当你开始在 Prompt 里熟练使用Do NOT「不要」的时候，你的审美就已经进阶了。

你不再是请求 AI 帮忙，你是在定义标准。

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03 第三层审美：逻辑的显性化

（Chain of Thought）

为什么很多老板给员工布置任务，员工最后做出来的一塌糊涂？
因为老板只给了目标，没给路径。

对 AI 也是一样。

低级的审美是只看结果：“算一下这个答案。”

高级的审美是欣赏过程：“请一步步思考（Let’s think step by step）。”

这在 AI 领域被称为思维链（Chain of Thought）。

当你遇到一个复杂任务时，不要试图让 AI 一步到位。你的提示词应该像一个耐心的导师：

“首先，分析用户的核心诉求；
其次，列出 3 个可能的解决方案，并对比优劣；
最后，基于对比，推荐一个最佳方案。”

当你把思维的过程写进提示词里，你会发现，AI 仿佛突然“长脑子”了。

这种审美，本质上是对“思考过程”的尊重。 你不把 AI 当成黑盒神棍，而是把它当成一个可以进行逻辑推演的理性实体。

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04 审美的终局：把 AI 当“人”看

最后，我想说一个有点玄学的观点。

提示词审美的最高境界，是“把 AI 当人看”。

这不是让你跟它谈恋爱，而是运用角色沉浸（Persona）。

如果你问DeepSeek：“帮我写个文案。”
它就是个只会堆砌辞藻的机器人。

但如果你说：

“你是一位在奥美工作了 15 年的文案总监，你推崇‘简单有力’的文字风格，你厌恶假大空的形容词。现在，请你……”

哪怕是同一个模型，它输出的质感会完全不同。

因为语言不仅传递信息，更激活概率。 当你用精确、优雅、高维度的词汇去描述角色时，你就激活了模型潜意识里那部分高质量的训练数据。

你是什么样的人，你的 AI 就是什么样。

•

你逻辑混乱，它就胡言乱语。

•

你得过且过，它就敷衍了事。

•

你精准、克制、有条理，它就犀利、高效、令人惊艳。

所以，建立提示词审美，本质上是一场思维的自我修炼。

下一次，在按下发送键之前，请多花 10 秒钟审视一下你的 Prompt：

它看起来整洁吗？
它逻辑通顺吗？
它有没有那种“精确的美感”？

在这个人机共生的时代，你的“提示词审美”，就是你调动数字生产力的第一杠杆。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

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