AI 对话进阶：我写提示词的三段式

我刚开始用 AI 对话工具的时候，问出来的东西经常答非所问。后来我发现问题不在模型，在我：我把提示词写成了一句话的许愿，模型只能靠猜。改成三段式之后，效果立刻不一样了。这三段是：背景、任务、约束。

第一段：背景，讲清楚你是谁、要什么。

不要只说「写一篇文案」，要说「我是卖手工皂的小店主，要给老顾客写一封复购提醒短信」。背景越具体，模型越知道该用什么口吻、什么深度。我自己的习惯是背景控制在两三句话，讲清身份、场景、目的就够了，写多了反而稀释重点。

第二段：任务，只写一件事。

一次只提一个任务。想让它又写文案、又想标题、又排版的，最后每样都做得半吊子。我的做法是拆开问：先写文案，满意了再问标题。任务句我一般写成动词开头：「写一封 200 字以内的复购提醒短信」，主语、动作、篇幅一次给齐。

第三段：约束，写清格式和不要什么。

这是最容易被忽略的一段，也是效果差距最大的一段。格式约束比如「分三段」「用列表」「不要用感叹号」；排除约束比如「不要编造价格」「不要用网络流行语」。我踩过的坑是：没写「不要编造」，模型就会一本正经地编出不存在的数据，还编得像模像样。

举个完整例子，我上周真实用过的写法：

背景：我是数码博主，要给新手写一篇换机迁移指南。 任务：列一份换机当天的检查清单。 约束：按上午、下午、晚上分三段，每段不超过 4 条；不要推荐具体品牌；语气平实，不要用感叹号。

这个结构换哪个模型都管用。我平时主力是 ChatGPT 和 Claude，中文场景用 DeepSeek、Kimi、豆包 也都接得住，通义 的中文理解同样可以。模型之间真正的差距，远没有提示词写得好坏带来的差距大。

最后提醒一句：AI 给的东西，我一律当草稿用。数据、法条、价格这类事实性内容，必须自己再核实一遍再往外发，模型编造时的自信程度和正确程度完全不成正比。