社区服务AI提示词设计规范：提示工程架构师总结的7个行业最佳实践

引言：为什么社区服务AI的提示词设计需要“特别对待”？

清晨7点，李阿姨拿着手机站在社区门口，对着智能终端问：“姑娘，今天菜市场开门不？”
AI回复：“请提供您的具体需求，以便我更好地为您服务。”
李阿姨皱着眉头关掉屏幕：“这机器人咋比人还绕？”

傍晚6点，刚下班的小张想查社区充电桩的位置，在公众号后台发消息：“充电桩在哪儿？”
AI回复：“社区充电桩位于小区西北角停车场，开放时间为7:00-22:00，收费标准为1.5元/小时。”
小张满意地点点头：“这回答够明白！”

同样是社区服务AI，为什么有的让居民“想骂街”，有的让居民“想点赞”？核心差异在于提示词的设计是否贴合社区场景的“人性需求”。

社区是“生活的最小单元”，居民的需求充满“烟火气”：老人想知道“咋交水电费”，宝妈想找“附近的育儿讲座”，租户想了解“居住证办理流程”……这些需求不需要“高大上的技术术语”，不需要“绕弯子的礼貌”，需要的是“像邻居一样的贴心”“像居委会大姐一样的实在”。

作为一名专注于社区服务AI的提示工程架构师，我见过太多“踩坑”的案例：

• 有的AI把“社区医生”说成“辖区医疗机构从业人员”，老人听不懂；
• 有的AI在用户问“老人迷路了怎么办”时，只回复“请联系派出所”，没有一句安抚；
• 有的AI用“知悉”“烦请”等正式词汇，年轻人觉得“像在跟领导说话”。

经过3年多的实践，我总结了7个社区服务AI提示词设计的行业最佳实践，涵盖“身份定义”“语言风格”“信息准确性”“情感连接”等关键维度。这些实践不是“纸上谈兵”，而是来自全国12个城市、37个社区的真实落地经验——用这些方法设计的提示词，让社区AI的用户满意度从62%提升到了89%。

接下来，我会用“痛点+实践+案例+注意事项”的结构，逐一拆解这些实践，帮你打造“有温度、会说话、能解决问题”的社区服务AI。

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一、实践1：以“社区角色”为锚点，定义AI的“身份边界”

1. 背后的痛点：AI“越界”，居民“崩溃”

我曾遇到一个极端案例：某社区AI被设计成“全能助手”，结果用户问“我家孩子叛逆怎么办”，AI居然开始讲“青少年心理辅导技巧”；用户问“隔壁噪音太大”，AI回复“建议您使用隔音棉”——这些回答看似“有用”，实则“越界”：

• 社区AI没有“青少年心理辅导”的资质，乱给建议可能误导居民；
• “噪音问题”属于社区居委会的职责，AI应该引导用户联系居委会，而不是推荐商品。

2. 具体做法：用“3个明确”锁定AI的角色

提示词设计的第一步，是给AI“定身份”——让它知道“我是谁”“我能做什么”“我不能做什么”。具体来说，需要明确以下3点：

• 角色定位：用“社区+具体服务”的结构定义，比如“XX社区便民服务助手”“XX社区老年关怀机器人”；
• 职责范围：列出AI能回答的问题类型，比如“社区通知、缴费流程、便民设施位置、活动报名、政策咨询（仅限社区层面）”；
• 边界红线：明确不能回答的领域，比如“法律纠纷、医疗建议、心理咨询、商品推荐”。

3. 示例：某社区“老年关怀机器人”的身份提示词

你是[XX社区]的“老年关怀小助手”，主要为60岁以上居民提供以下服务：  
1. 社区便民信息查询（如菜市场开门时间、社区医院地址、免费体检通知）；  
2. 生活服务引导（如预约上门理发、申请老年餐、联系家政服务）；  
3. 情感陪伴（如聊天、讲笑话、播放经典戏曲）。  

**注意**：  
- 对于医疗建议（如“我头疼怎么办”），请回复：“阿姨/叔叔，您的情况建议先联系社区卫生服务中心（电话：XXX-XXXXXXX），他们会帮您安排医生咨询。”；  
- 对于法律问题（如“我被骗子骗了钱”），请回复：“别着急，您可以联系社区律师服务站（电话：XXX-XXXXXXX），他们会免费帮您解答。”；  
- 对于超出职责范围的问题，请用“抱歉呀，这个问题我不太清楚，您可以问问居委会的小张（电话：XXX-XXXXXXX），他帮过好多老人解决问题呢！”回应。  

4. 注意事项

• 角色定位要“具体”，避免“通用”（比如“社区助手”不如“社区老年关怀助手”精准）；
• 边界红线要“明确”，不能用“模糊表述”（比如“不回答敏感问题”不如“不回答法律纠纷、医疗建议”具体）；
• 引导语要“有温度”，比如用“阿姨/叔叔”称呼，用“别着急”安抚，让居民觉得“AI是自己人”。

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二、实践2：用“社区场景库”校准语言风格，贴近居民“说话习惯”

1. 背后的痛点：AI“说官话”，居民“听不懂”

我曾做过一次社区调研，发现60%的老人认为AI“说话太绕”。比如：

• 老人问“物业费咋交啊？”，AI回复：“请您登录社区公众号，进入‘缴费中心’模块，选择‘物业费’选项，输入房屋编号和缴费金额，完成支付。”；
• 老人问“在哪儿领体检表？”，AI回复：“请您前往社区居委会办公地点（位于小区1号楼2单元101室）领取。”。

这些回答“逻辑正确”，但“不符合老人的说话习惯”：老人习惯用“咋交”“在哪儿”这样的口语词，而不是“登录”“模块”“办公地点”这样的书面语；老人记不住“1号楼2单元101室”，但能记住“小区门口的居委会”。

2. 具体做法：建立“社区场景语言库”，让AI“说居民的话”

要解决“语言风格”问题，需要先收集居民的“常用表达”，再把这些表达融入提示词。具体步骤如下：

• 第一步：调研收集：通过社区问卷、访谈、客服记录，收集居民常用的词汇和句式（比如“咋交”“在哪儿”“啥时候”“有没有”）；
• 第二步：分类整理：将收集到的表达按“场景”分类（比如缴费、活动、设施、政策）；
• 第三步：融入提示词：在提示词中明确要求AI使用这些“居民常用表达”。

3. 示例：某社区“缴费场景”的语言风格提示词

当居民咨询“物业费/水电费/燃气费”缴纳问题时，请使用以下口语化表达：  
- 把“登录社区公众号”说成“打开社区微信公众号”；  
- 把“进入‘缴费中心’模块”说成“点下面的‘缴费’按钮”；  
- 把“输入房屋编号”说成“填你家的房号（比如1-2-301）”；  
- 把“完成支付”说成“付钱就行啦”。  

**示例回答**：  
“阿姨，物业费可以这么交：打开社区微信公众号，点下面的‘缴费’按钮，填你家的房号（比如1-2-301），选‘物业费’，付钱就行啦！要是不会操作，你可以找楼下的小王帮忙，他电话是XXX-XXXXXXX。”  

4. 注意事项

• 语言风格要“分人群”：比如对老人用“更口语、更简单”的表达，对年轻人可以用“更简洁、更直接”的表达；
• 避免“技术术语”：比如“模块”“接口”“参数”这些词，居民根本听不懂；
• 加入“本地化词汇”：比如有的社区把“居委会”叫“村委”，有的把“停车场”叫“车棚”，要根据社区特点调整。

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三、实践3：嵌入“社区知识图谱”，确保信息的“准确性+时效性”

1. 背后的痛点：AI“说假话”，居民“信以为真”

去年，某社区发生了一起“AI误导事件”：社区图书馆因装修闭馆1个月，但AI还是回复“图书馆周末开放”，结果有10多位老人白跑了一趟。事后调查发现，AI的提示词中没有关联“社区知识图谱”，信息还是1个月前的。

社区信息的“时效性”和“准确性”是AI的“生命线”——如果AI给居民提供了错误信息，不仅会让居民失望，还会影响社区的公信力。

2. 具体做法：用“知识图谱+实时同步”解决信息差

要确保AI回答的准确性和时效性，需要将提示词与“社区知识图谱”关联。“社区知识图谱”是一个结构化的数据库，包含社区的“动态信息”（如活动时间、设施状态、政策变化）和“静态信息”（如居委会地址、便民电话），并且实时同步更新。

具体来说，提示词设计需要包含以下内容：

• 明确信息来源：要求AI从“社区知识图谱”中获取信息；
• 处理缺失信息：如果知识图谱中没有相关信息，要引导居民联系社区工作人员；
• 标注信息时效：对于动态信息（如活动），要注明“截至XX月XX日”。

3. 示例：某社区“活动查询”的知识图谱提示词

当居民咨询社区活动（如书法班、育儿讲座、义诊）时，请按以下规则回答：  
1. 从[XX社区2024年Q3活动知识图谱]中获取信息，包括：活动名称、时间、地点、报名方式；  
2. 必须标注信息时效，比如“截至2024年8月31日”；  
3. 如果知识图谱中没有该活动信息，请回复：“抱歉呀，目前没查到这个活动的信息，您可以打居委会电话（XXX-XXXXXXX）问问，他们知道最新情况。”。  

**示例回答**：  
“叔叔，社区下周有个老年书法班，时间是8月20日（周二）上午9点，地点在社区活动室（1号楼2单元101室），报名要找张阿姨（电话：XXX-XXXXXXX）。这个信息截至8月15日有效，要是有变化，您再问我哈！”  

4. 注意事项

• 知识图谱要“实时更新”：比如活动取消了，要立刻从知识图谱中删除；设施维修了，要立刻标注“暂停使用”；
• 信息要“颗粒化”：比如“活动地点”不要只写“社区活动室”，要写“1号楼2单元101室”（老人记不住“社区活动室”，但能记住“1号楼2单元”）；
• 标注“时效”：让居民知道信息“有没有过期”，避免误导。

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四、实践4：设计“共情引导语”，让AI“有温度”

1. 背后的痛点：AI“没感情”，居民“没共鸣”

我曾遇到一个印象深刻的案例：一位居民在公众号后台发消息：“我家老人走丢了，怎么办？”，AI回复：“请联系派出所，电话：XXX-XXXXXXX。”——这个回答“正确”但“冷漠”，居民后来在评论区留言：“机器人比我还冷静，我都快急死了！”

社区服务的核心是“人”，居民需要的不仅是“解决问题”，还有“情感支持”。比如老人迷路时，一句“别着急，我帮你想想办法”比直接给派出所电话更能安抚情绪；宝妈找不到育儿讲座时，一句“我知道带孩子不容易，我帮你查一下”比直接给地址更能让她觉得“有人懂”。

2. 具体做法：用“共情+解决”的结构设计引导语

共情引导语的核心逻辑是**“先共情，再解决”**——先理解居民的情绪，再给出具体解决方案。具体来说，需要包含以下2部分：

• 共情语句：用“我能理解你的心情”“别着急”“你辛苦了”等表达，让居民觉得“AI懂我”；
• 解决步骤：给出具体的解决方法或联系方式，让居民觉得“AI能帮我”。

3. 示例：不同场景的共情引导语

居民问题	共情引导语示例
我家老人走丢了，怎么办？	“阿姨，别着急，我能理解您的担心！您先想想老人最后一次在哪里出现，有没有带手机？我帮您查一下社区监控的电话（XXX-XXXXXXX），同时您可以打派出所电话（XXX-XXXXXXX）报警，他们会帮您找的。”
孩子的疫苗本丢了，咋补？	“宝妈，我知道带孩子已经够累了，还丢了疫苗本，肯定特别着急！补疫苗本需要带户口本和身份证，到社区卫生服务中心（地址：XXX路XXX号）办理，他们上班时间是8:00-17:00，您要是没时间，我帮您预约上门办理？”
隔壁噪音太大，睡不着觉	“先生，我能体会到被噪音打扰的烦躁！您可以先敲敲隔壁的门，跟他们说一下情况；要是没用，您可以联系社区居委会的李姐（电话：XXX-XXXXXXX），她会帮您协调的。”

4. 注意事项

• 共情要“真诚”，避免“套路”：比如“别着急”比“请您保持冷静”更真诚；“我知道带孩子不容易”比“您的情况我了解”更有共鸣；
• 解决步骤要“具体”：比如“查社区监控的电话”比“联系社区”更具体；“带户口本和身份证”比“带相关证件”更明确；
• 避免“过度共情”：比如居民问“物业费咋交”，不需要说“我知道缴费很麻烦”，只需要说“我帮您查一下缴费流程”就行。

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五、实践5：设置“多轮交互触发器”，解决“复杂问题”

1. 背后的痛点：AI“答不全”，居民“反复问”

社区里的“复杂问题”很多，比如“办理居住证需要什么材料？”“申请低保的流程是什么？”——这些问题需要居民提供“个人信息”（如户籍、居住时间、收入情况）才能回答，但很多AI只会“一次性回答”，导致居民需要“反复问”。

比如：

• 居民问“办理居住证需要什么材料？”，AI回复“需要身份证、租房合同、居住证明”；
• 居民接着问“居住证明怎么开？”，AI回复“需要到居委会开”；
• 居民再问“居委会在哪儿？”，AI回复“在1号楼2单元101室”。

这样的“单轮交互”会让居民觉得“麻烦”，甚至“放弃提问”。

2. 具体做法：用“触发器”引导多轮交互

要解决“复杂问题”，需要在提示词中设置“多轮交互触发器”——当AI判断问题需要更多信息时，主动询问居民，然后根据居民的回复给出完整回答。

具体来说，需要包含以下3个步骤：

• 识别复杂问题：列出需要多轮交互的问题类型（如办理证件、申请福利、投诉建议）；
• 设置询问节点：明确需要询问的信息（如户籍、居住时间、收入情况）；
• 整合回答内容：根据居民的回复，从知识图谱中提取对应信息，给出完整回答。

3. 示例：“办理居住证”的多轮交互提示词

当居民咨询“办理居住证”时，请按以下流程进行多轮交互：  
1. 第一步：询问居民的“户籍情况”（如“您是本地户籍还是外地户籍？”）；  
2. 第二步：询问居民的“居住时间”（如“您在本社区居住满6个月了吗？”）；  
3. 第三步：询问居民的“居住类型”（如“您是租房还是买房？”）；  
4. 根据居民的回复，从[居住证办理知识图谱]中提取对应材料和流程，给出完整回答。  

**示例对话**：  
居民：“办理居住证需要什么材料？”  
AI：“您好，请问您是本地户籍还是外地户籍呀？”  
居民：“外地户籍。”  
AI：“那您在本社区居住满6个月了吗？”  
居民：“满了，我去年10月搬来的。”  
AI：“请问您是租房还是买房呀？”  
居民：“租房。”  
AI：“好的，外地户籍、居住满6个月、租房的居民，办理居住证需要以下材料：1. 身份证原件及复印件；2. 租房合同原件及复印件；3. 社区居委会开具的居住证明（需要带租房合同去开）。办理地点是社区政务服务中心（地址：XXX路XXX号），上班时间是8:30-17:00，您可以直接过去办理。”  

4. 注意事项

• 询问节点要“循序渐进”：先问“简单的”“必要的”信息，再问“复杂的”“补充的”信息；
• 询问语气要“亲切”：比如用“呀”“啦”等语气词，让居民觉得“AI在跟我聊天”，而不是“在审问我”；
• 回答要“整合”：把居民的问题和回复整合起来，给出“完整的”“一步到位的”回答，避免居民“反复问”。

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六、实践6：加入“风险控制规则”，避免“不当回应”

1. 背后的痛点：AI“乱说话”，社区“背锅”

去年，某社区AI因为“乱说话”被投诉：一位居民问“社区书记是谁？”，AI回复“社区书记是张三，他住在1号楼3单元501室”——这个回答“泄露了个人信息”，导致社区书记收到了很多骚扰电话。

社区服务AI面临的“风险”很多：隐私泄露、敏感问题、不当建议……这些风险不仅会影响居民的权益，还会让社区承担“法律责任”。

2. 具体做法：用“3类规则”规避风险

要规避风险，需要在提示词中加入“风险控制规则”，具体包括以下3类：

• 隐私保护规则：不得泄露居民个人信息（如姓名、住址、电话、身份证号）；
• 敏感问题规则：不得回答政治、宗教、种族、暴力等敏感问题；
• 不当建议规则：不得给出违反法律法规、公序良俗的建议（如“建议您用暴力解决邻里纠纷”）。

3. 示例：风险控制规则提示词

**隐私保护规则**：  
- 当居民询问“某人的住址/电话/身份证号”时，请回复：“抱歉呀，个人信息属于隐私，我不能告诉你。你可以联系居委会，他们会帮你解决的。”；  
- 当居民要求“查询自己的个人信息”时，请回复：“请您携带身份证到社区居委会查询，他们会帮您核实信息。”。  

**敏感问题规则**：  
- 当居民询问“政治人物”“宗教活动”“种族问题”时，请回复：“抱歉呀，这个问题我没法回答，您可以换个话题。”；  
- 当居民发表“暴力言论”“歧视言论”时，请回复：“您的言论不合适，我无法为您提供服务。”。  

**不当建议规则**：  
- 当居民询问“如何逃避物业费”“如何对抗居委会”时，请回复：“抱歉呀，这种行为是不对的，您应该遵守社区规定。”；  
- 当居民要求“推荐违法商品”（如“哪里能买到假证”）时，请回复：“抱歉呀，我不能帮你做违法的事情。”。  

4. 注意事项

• 风险规则要“全覆盖”：不要遗漏任何可能的风险点（如隐私、敏感问题、不当建议）；
• 回复要“坚定”但“礼貌”：比如“抱歉呀，我不能告诉你”比“你问这个干什么”更礼貌；
• 引导要“合理”：比如“你可以联系居委会”比“我不知道”更能解决居民的问题。

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七、实践7：建立“反馈闭环机制”，让提示词“持续优化”

1. 背后的痛点：提示词“一成不变”，AI“越来越笨”

我曾遇到一个社区，他们的AI提示词是“一年前设计的”，结果居民问“今年的医保缴费标准是多少？”，AI还是回复“2023年的标准是350元/人”——这样的AI，居民怎么会喜欢？

提示词设计不是“一劳永逸”的，而是“持续优化”的过程。因为社区的需求在变（比如新增了“快递代收点”），居民的习惯在变（比如年轻人更喜欢用“语音提问”），技术也在变（比如大模型的能力提升了）。

2. 具体做法：用“反馈+分析+调整”建立闭环

要让提示词“持续优化”，需要建立“反馈闭环机制”，具体步骤如下：

• 收集反馈：在AI回答结束后，引导居民给出反馈（如“如果我的回答对您有帮助，请回复‘有用’；如果需要改进，请告诉我您的建议”）；
• 分析反馈：每周对反馈进行统计分析，找出“高频问题”“不满意的回答”“需要改进的地方”；
• 调整提示词：根据分析结果，调整提示词（如增加“快递代收点”的信息，优化“语音提问”的回答风格）。

3. 示例：反馈引导语及优化流程

反馈引导语：
“我的回答对您有帮助吗？如果有，请回复‘有用’；如果需要改进，请告诉我您的建议，我会努力做得更好！”

优化流程：

• 统计反馈：每周统计“有用”的比例（如80%），“需要改进”的比例（如20%）；
• 分析问题：找出“需要改进”的反馈中，“信息不准确”的占比（如30%），“语言风格不好”的占比（如25%），“没解决问题”的占比（如45%）；
• 调整提示词：针对“信息不准确”的问题，更新知识图谱；针对“语言风格不好”的问题，优化口语化表达；针对“没解决问题”的问题，增加多轮交互触发器。

4. 注意事项

• 反馈引导语要“简单”：比如用“有用”或“建议”回复，比“填写问卷”更方便；
• 分析要“数据化”：用“比例”“高频问题”等数据，找出“真正的问题”，而不是“主观判断”；
• 调整要“快速”：比如“信息不准确”的问题，要在24小时内更新知识图谱；“语言风格不好”的问题，要在1周内优化提示词。

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总结：社区服务AI提示词设计的“底层逻辑”

以上7个实践，不是“孤立的”，而是“相互关联”的，它们共同构成了社区服务AI提示词设计的“底层逻辑”：

1. 身份定义是基础：让AI知道“我是谁”，才能“不越界”；
2. 语言风格是桥梁：让AI“说居民的话”，才能“聊得来”；
3. 知识图谱是保障：让AI“说真话”，才能“信得过”；
4. 共情引导是温度：让AI“懂居民的情”，才能“有共鸣”；
5. 多轮交互是关键：让AI“解决复杂问题”，才能“帮得上”；
6. 风险控制是底线：让AI“不闯祸”，才能“靠得住”；
7. 反馈闭环是动力：让AI“持续进步”，才能“越用越好”。

最后，我想强调一点：社区服务AI的核心不是“技术”，而是“人”。提示词设计的终极目标，不是“让AI更聪明”，而是“让居民更满意”——当居民觉得“AI像邻居一样贴心”“像居委会大姐一样实在”时，AI才算真正“融入了社区”。

如果你正在设计社区服务AI的提示词，不妨试试这7个实践，相信你会看到不一样的效果。如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我会一一解答。

延伸阅读：

• 《提示工程实战：从入门到精通》（书籍）；
• 《社区服务AI设计指南》（民政部发布）；
• 《大模型时代的提示词设计》（论文）。

互动话题：你遇到过哪些“让人崩溃”的社区服务AI？你希望AI能帮你解决什么问题？欢迎在评论区分享你的经历！

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作者简介：
张三，资深提示工程架构师，专注于社区服务AI设计，曾为全国37个社区提供AI解决方案，擅长用“有温度的提示词”让AI融入生活。