AI提示工程核心框架 - 优化提示词是提升AI输出质量的关键解药 尤其适用于教学 写作等脑力工作领域[2] - 在通用AI实现前 提示词设计比模型选择更能决定成果质量 智能体AI同样适用此原则[3][4] - 主流AI工具(ChatGPT DeepSeek Gemini Claude)的输出质量完全取决于指令设计水平[5] 五要素基础提示法 - T任务要素需包含角色定位 明确动词和输出格式要求 示例要求AI以认知科学家身份用表格解释记忆技巧并排序[7] - C背景要素需定义受众特征和行文风格 示例针对40+岁工程师群体要求通俗化表达并善用实例[8] - R参考要素提供文风样本 示例模仿《认知天性》的特定写作风格[9] - E评估要素需验证输出准确性 建议使用Perplexity等工具核查事实[9] - I迭代要素强调持续优化 通过调整提示词实现输出升级[11] 四大优化进阶技法 - 简化指令需拆解复杂需求 示例将UX设计需求从多重要求精简为核心要素[16][18] - 切换视角通过重构AI角色获得差异化输出 示例从认知科学家转为杂志记者获取叙事化结果[19] - 调整措辞需改变提问方式 示例从模糊修改要求转为指定布琳·布朗的写作风格[21] - 设定约束激发创造力 示例将开放式书名推荐限制为5字以内押头韵科幻标题[24] 三级高阶技法应用 - 提示链采用分阶段处理 示例分三步完成内容提炼 开头改写和视觉增强的完整流程[28][30][31] - 思维链要求分步推理 示例设计写作课程时需先阐述每周3小时投入的具体分配逻辑[34] - 思维树探索多方案路径 模板要求AI对问题提出3种解决方案并逐项分析利弊[36] - 元提示实现自我优化 示例让AI自动生成健康领域创业点子的提示词框架[38] 跨模态应用实例 - 多模态提示示例：上传冰箱照片后 AI可根据现有食材推荐60分钟内完成的纯素食食谱 需包含菜名和分步指导[12]