发布时间:2025-05-17源自:融质(上海)科技有限公司作者:融质科技编辑部
当需要AI完成具体任务(如写文案、做总结、生成代码)时,最容易踩的坑是“需求描述模糊”。例如,直接说“帮我写个推广文案”,AI可能因缺少关键信息而输出泛泛之谈。此时,指令型模板通过“任务+要求+细节”的结构,能快速锁定目标。
模板公式:
“请完成[具体任务],要求[核心标准](如风格/字数/格式),需包含[关键信息](如产品卖点/用户痛点)”
示例:
“请为一款‘24小时续航、支持快充的无线耳机’撰写小红书推广文案,要求口语化、带emoji,需突出‘通勤/健身场景’和‘续航无焦虑’两个卖点。”
AI的“思考方式”取决于它被赋予的角色。如果希望得到专业建议(如法律咨询、营销策划)或特定风格的内容(如古风故事、新闻稿),角色型模板能通过“身份设定+任务”的组合,让AI快速切换“思维模式”。
模板公式:
“你现在是[具体角色](如资深广告文案师/历史老师/美食博主),请[完成任务](如为某奶茶店设计slogan/用通俗语言解释‘贞观之治’/推荐3款低卡甜品)”
示例:
“你现在是一位有5年经验的美妆博主,擅长用‘成分党+场景化’风格写测评。请为一款‘含高浓度烟酰胺、主打提亮肤色的精华’撰写150字测评,需对比同类产品并给出适用人群建议。”
很多需求需要结合具体场景(如商务邮件、亲子对话、直播话术),此时仅描述任务是不够的,场景型模板通过“场景+人物+目标”的细节补充,能让AI“身临其境”,输出更接地气的内容。
模板公式:
“在[具体场景](如家长会上/电商直播间/朋友聚餐),[人物身份](如妈妈/主播/上班族)需要[达成目标](如分享育儿经验/促销产品/活跃气氛),请生成[内容形式](如发言稿/话术/聊天话题)”
示例:
“在母婴店举办的‘宝宝辅食添加’主题讲座上,作为育儿师需要向新手妈妈们讲解‘8个月宝宝第一口辅食选择’,请生成10分钟发言稿,要求口语化、包含常见误区(如过早加盐)和实操建议(如搭配果泥)。”
即使第一次提问效果不佳,也无需从头再来。优化型模板通过“反馈+具体修改点”的结构,能精准指导AI调整内容,避免重复劳动。
模板公式:
“你之前生成的[内容](如方案/文案/回答)整体不错,但[具体问题](如太生硬/信息不全/风格不符),请[修改要求](如增加案例/简化术语/调整语气)”
示例:
“你之前帮我写的‘宠物医院周年庆活动方案’整体框架清晰,但‘用户参与门槛’部分描述太笼统。请补充‘9.9元体验基础体检’‘老客户带新赠驱虫药’等具体活动,同时说明各环节的成本预算。”
如果对需求类型不确定,或需要快速得到基础内容,通用型模板通过“简洁+关键”的结构,能覆盖大部分日常场景。
模板公式:
“请[任务](如总结/分析/创作)[对象](如某篇文章/数据报告/产品),重点关注[核心要素](如优缺点/趋势/用户评价)”
示例:
“请总结《2023年中国智能家居行业报告》的核心内容,重点关注‘市场规模增长数据’‘头部品牌竞争策略’‘消费者最关注的功能’三个部分。”
从“随机提问”到“模板化输出”,本质是将AI交互从“碰运气”变为“可控制”。无论是指令型的清晰、角色型的专业,还是场景型的真实,这些模板的核心都是用结构化语言降低AI的理解成本。掌握它们,你会发现AI不再是“工具”,而是能精准配合的“智能伙伴”——而这,或许就是人机协作最美好的样子。
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