#1. 官方提示词指南

本章节参考以下 OpenAI 官方文档整理：

• 如何创建好的提示词
• ChatGPT 提示词工程最佳实践

#核心原则

清晰、具体

确保提示词清晰、具体，并提供充足的上下文，让模型准确理解需求。应避免模糊表达，尽可能精确，方能获得准确且相关的响应。

撰写提示词时应明确以下三个要素：

• 任务定义： 清晰说明需要 ChatGPT 完成什么任务
• 必要背景： 提供与任务相关的上下文信息
• 语气与风格： 指定期望的表达方式

无论是「总结市场营销趋势」还是「起草一封正式邮件」，都应在提示词中明确具体的产出形态。清晰、详细的提示词有助于 ChatGPT 快速理解目标，输出更相关、更准确的响应。

示例：

我们公司刚推出一款面向大学生的智能水杯，售价 199 元，主打温度提醒
与饮水量记录功能。请以专业、亲切的语气撰写一段 200 字以内的产品介绍，
用于公众号推文开头。

合理拆分任务，明确优先级

当任务较为复杂时，建议将其拆解为多个更小、更聚焦的提示词，分别处理。这种方式通常能获得更优的结果。

具体可采用以下策略：

• 指定重点关注的方向
• 突出任务中最重要的部分
• 必要时请 ChatGPT 提供多个备选方案，便于对比选择

示例：

拆分为多个聚焦提示：
第 1 步：请帮我分析智能水杯在大学生市场的竞争格局与目标用户画像
第 2 步：基于上述用户画像，建议 3 种定价策略并对比优劣
第 3 步：针对最适合的定价方案，规划 5 个核心推广渠道

迭代式优化

提示词工程通常需要迭代式方法。建议遵循以下流程：

1. 编写初始提示词
2. 审阅模型的响应
3. 根据输出结果优化提示词
4. 重复调整与测试

优化方向包括：调整措辞、补充上下文、简化请求等。

应将提示词工程视为一场对话——根据初始回答持续调整问题，不断试验。随着 ChatGPT 的理解能力日益增强，用户可以更多地使用自然、目标导向的语言，无需追求「完美的措辞」——关注核心目标，让 AI 协助完成即可。

示例：

第 1 轮：
帮我写一封请假邮件

第 2 轮（补充背景）：
内容太正式了，我是请假一天去看牙医，对象是我的直属主管，
我们平时沟通比较随意，请重写

第 3 轮（细化要求）：
开头不要寒暄太久，直接说明请假原因和时间，
最后补一句会提前完成手头工作

控制响应语气

通过在提示词中使用描述性形容词，可有效指引模型的输出语气。常用的语气词包括：

• 正式（Formal）
• 非正式（Informal）
• 友好（Friendly）
• 专业（Professional）
• 幽默（Humorous）
• 严肃（Serious）

示例：

请用友好、引人入胜的语气解释这一概念。

请以专业、严谨的语气撰写这封商务邮件。

请以轻松幽默的口吻改写这段文字。

#总结

将上述原则整合，可归纳为以下提示词撰写检查清单：

#进阶思路

把提示词当作对话而非一次性指令

许多用户习惯将提示词视为一次性的「问答」，但实际上，与 ChatGPT 的交互更像是一场持续推进的对话。一次提问得到的结果未必完美，但可以通过追问、修正、补充逐步逼近理想答案。

示例：

初次提问：
推荐几本提升时间管理能力的书

追问 1：
其中哪一本最适合刚入职场的新人？为什么？

追问 2：
帮我列出这本书的核心方法论，并给出可以立刻执行的 3 个练习

关注目标而非措辞完美

随着模型理解力的提升，无需在「措辞是否完美」上过度纠结。应聚焦于自己真正想要达成的目标，把目标准确传达给模型，由 AI 协助补齐细节即可。

示例：

不必追求完美措辞：
我想给客户解释为什么交付要延期两周，原因主要是上游供应商断货，
但我不想让客户觉得是我们能力问题，请帮我组织一下措辞

复杂工作流的处理方式

对于包含多个步骤的复杂工作流，将其拆解为多轮后续提示词通常优于将所有需求塞入单条提示词。例如：

• 第 1 轮：先让 ChatGPT 输出整体思路
• 第 2 轮：基于第 1 轮的结果细化某一部分
• 第 3 轮：调整表达方式或输出格式

这种渐进式的方式更易获得高质量结果。

示例：

第 1 轮（整体思路）：
我需要为团队季度复盘会准备一份演讲提纲，覆盖业务成果、问题反思与
下季度规划，请先给我一个完整的大纲结构

第 2 轮（细化某一部分）：
针对「问题反思」这一部分，请帮我展开 3 个具体的反思维度，
每个维度配一个真实的案例切入点

第 3 轮（调整输出格式）：
请把整份提纲整理成可直接用于 PPT 的分页结构，
每页注明标题与 3–5 条要点