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ChatGPT提示词工程完整指南2025:掌握高级技巧与最佳实践
2025/09/07

ChatGPT提示词工程完整指南2025:掌握高级技巧与最佳实践

2025年ChatGPT提示词工程完整指南。学习高级技巧、角色扮演、思维链和专家建议,获得10倍更好的AI响应。

概述摘要

快速结论: 2025年提示词工程已超越简单技巧。使用GPT-4o和o1模型,带有清晰角色、上下文和推理框架的结构化提示词可提供5-10倍更好的结果。

核心学习: 好的提示词清晰、具体且富含上下文。大多数失败来自歧义,而非模型限制。

核心建议: 掌握这10种技巧,将ChatGPT从基础工具转变为你的AI专家助手。

提示词工程的变化(2025 vs 2023)

2023年:简单技巧有效

  • "扮演..."就足够了
  • 简短基础提示获得不错结果
  • GPT-3.5在复杂推理方面吃力

2025年:需要精细化方法

  • 模型: GPT-4o、o1-preview需要结构化提示
  • 技巧: 角色分配、推理框架、输出格式化
  • 上下文: 模型处理200K+tokens,利用长上下文
  • 推理: o1模型需要思维链指导

新现实: 清晰结构和上下文比巧妙措辞更重要。

10种基本提示词工程技巧

1. 基于角色的提示(基础技巧)

基础: "写一篇关于AI的博文"

高级(基于角色):

你是一位拥有10年AI报道经验的资深科技记者,为The Verge撰稿。
你的写作风格是:
- 对技术概念进行清晰易懂的解释
- 在怀疑与乐观之间保持平衡
- 数据驱动,配合真实案例
- 对话式但权威的语气

写一篇500字博文,分析GPT-4o对内容创作的影响。

为什么有效: 角色分配激活相关训练模式,设定风格、深度和视角期望。

专业建议: 具体说明专业水平、写作风格和语气。像"专家"这样的通用角色不如"麻省理工学院计算机科学教授,专攻NLP"有效。

2. 富含上下文的提示

基础: "修改这封营销邮件"

高级(富含上下文):

背景: 我正在推出一款面向项目经理的B2B SaaS工具。
目标受众: 中型公司(50-500员工),厌倦了Jira/Asana的复杂性。
目标: 获得5%点击率到演示预订页面。
当前问题: 邮件打开率18%但点击率仅0.8%。

这是我当前的邮件:
[粘贴邮件]

改进这封邮件以将点击率提高到5%。关注:
1. 前两句更清晰的价值主张
2. 具体痛点→解决方案映射
3. 更强的行动号召,带有紧迫感

输出格式:
- 修改后的邮件
- 关键变化说明
- 为什么这些变化应该提高点击率

为什么有效: 上下文帮助ChatGPT理解约束、目标和成功指标。

ROI: 富含上下文的提示减少70%来回沟通,每个任务节省10-15分钟。

3. 少样本学习(基于示例)

技巧: 提供2-3个期望输出格式的示例。

示例(产品描述写作):

按这种风格写产品描述:

示例1:
输入: 无线耳机,8小时电池,ANC
输出: "静享无声。这些耳机将您包围在纯净音色中8小时不间断——无论您深陷代码还是沉浸在Coltrane中。"

示例2:
输入: 升降桌,电动,记忆预设
输出: "挺身而出。四个记忆位置记住您的完美高度——从专注工作姿势到胜利伸展。"

现在为以下产品写描述:
输入: 人体工学鼠标,垂直设计,6个可编程按钮
输出: [ChatGPT以类似风格生成]

为什么有效: 示例比描述更好地教授风格、语气、结构。

何时使用: 需要复制特定格式、风格或结构时。

4. 思维链提示

基础: "这个营销策略好吗?"

高级(思维链):

使用逐步推理分析这个营销策略:

策略: 连续3天在Product Hunt、Reddit、HackerNews上发布。

按以下步骤评估:
1. 首先,识别每个平台的目标受众
2. 然后,评估时间和顺序逻辑
3. 接下来,考虑潜在风险或冲突
4. 最后,评价整体策略并提出改进建议

在得出结论前,逐步说明你的推理。

为什么有效: 明确的推理步骤迫使ChatGPT系统地"思考"问题,减少肤浅或错误响应。

最适合: 分析、决策、调试、复杂问题解决。

5. 基于约束的提示

示例(内容创作):

写一篇关于AI生产力的LinkedIn帖子,满足这些约束:

必须包括:
- 前10个词的钩子,挑战常见信念
- 正好3个具体工具推荐及使用场景
- 一个关于AI生产力的反主流观点
- 个人轶事(创建合理场景)

约束:
- 总共150-200字
- 无emoji或hashtag
- 专业但对话的语气
- 以问题结尾以推动参与

格式:
- 钩子行
- 3个工具要点(工具名:最多10字使用场景)
- 反主流段落(3句话)
- 结束问题

为什么有效: 约束迫使精确性,防止通用输出。

专业建议: 结合约束和示例以获得最佳结果。

6. 迭代改进提示

技巧: 分层构建提示,改进每次迭代。

迭代1(基础):

为我的AI咨询服务写一封冷邮件。

迭代2(添加上下文):

上下文: 我帮助中型零售公司(20-200员工)实施AI进行库存预测。
目标: 目前使用Excel进行预测的运营总监。

写一封冷邮件,要求:
- 以相关痛点开头
- 提供免费30分钟预测审计
- 姓名: [联系人姓名],公司: [公司名]

迭代3(根据反馈改进):

之前的版本太通用。修改为:
1. 以关于零售缺货的具体统计开头(找合理数据)
2. 提及竞争对手成功案例(通用"类似零售商")
3. 使CTA更具体:"15分钟Zoom通话审查您当前流程"
4. 在PS中添加社会证明(提及12个零售客户)

为什么有效: 复杂任务受益于分阶段改进而非一个庞大提示。

何时使用: 长文内容、复杂创意项目、技术文档。

7. 输出格式化

差: "总结这篇文章"

好(结构化输出):

使用这个确切格式总结这篇文章:

## 主要论点(1句话)
[单句论点]

## 关键要点(3个要点,每个最多15字)
- [要点1]
- [要点2]
- [要点3]

## 提到的反论点(如果有)
[1-2句话]

## 结论(15字)
[简洁结论]

文章:
[粘贴文章]

为什么有效: 明确的格式确保一致性,使输出立即可用。

高级: 为不同用例使用Markdown、JSON或自定义结构。

8. 负面指令(什么不要做)

示例:

为初学者写一篇关于神经网络的技术说明。

要做:
- 使用日常类比
- 逐步构建概念
- 包含实际示例

不要做:
- 不解释就使用术语(不要在不定义的情况下使用"反向传播")
- 假设微积分或线性代数知识
- 包含代码示例(仅概念性)
- 超过400字

为什么有效: 负面约束防止ChatGPT常见倾向(过于冗长、过于技术、通用示例)。

常见负面指令:

  • "不要使用陈词滥调或过度使用的短语"
  • "避免没有实质内容的流行语"
  • "不要使用通用示例——使用具体、现实的场景"

9. 人设一致性(用于多轮对话)

技巧: 在对话开始时建立一致的人设,用于所有后续内容。

初始提示:

在整个对话中,保持这个人设:

你是Jamie,Stripe的高级产品经理,有8年构建支付API的经验。你是:
- 务实,偏好成熟解决方案而非前沿技术
- 数据驱动,总是问"什么指标定义成功?"
- 沟通直接简洁
- 对AI炒作略有怀疑但对实际应用持开放态度

当我提问时,按Jamie的方式回应,在整个过程中保持这种视角和沟通风格。

第一个问题: 我们应该构建一个AI聊天机器人用于客户支持吗?

为什么有效: 一致的人设防止ChatGPT在对话中"忘记"上下文或改变语气。

使用场景: 咨询会话、头脑风暴、角色扮演、面试练习。

10. 元提示(让ChatGPT改进提示)

秘密武器: 让ChatGPT优化你的提示。

示例:

我想使用ChatGPT帮助我写更好的产品需求文档(PRD)。

我当前的提示是:
"为新功能写一个PRD"

这太模糊,给出通用结果。将其重写为一个全面的提示,将生成高质量、详细的PRD。包括:
- 我应该提供什么上下文/信息
- PRD应遵循什么结构
- 应包含什么详细程度
- PRD写作的任何最佳实践

输出我可以重用的改进提示。

为什么有效: ChatGPT知道它需要什么信息来产生高质量输出。

专业建议: 使用此技巧为重复任务构建个人提示库。

实用工作流程:从想法到优化提示

步骤1: 定义目标

  • 你需要什么具体输出?
  • 什么格式理想?
  • 存在什么约束?

步骤2: 选择核心技巧

  • 基于角色?(几乎总是是)
  • 需要示例?(用于风格/格式复制)
  • 思维链?(用于分析/推理)

步骤3: 起草V1提示

  • 从角色 + 上下文 + 清晰请求开始
  • 添加约束和格式

步骤4: 测试和改进

  • 运行提示,评估输出
  • 为不想要的内容添加负面指令
  • 如需要提供示例

步骤5: 保存到提示库

  • 记录成功的提示以供重用
  • 注意不同任务类型的有效方法

常见错误及修复方法

错误1: 模糊请求

差: "写点关于AI的东西"

修复: 添加角色、上下文、格式和目标:

你是科技博主。写一篇300字LinkedIn帖子,针对SaaS CEO,关于AI对客户服务的影响,以问题结尾以推动参与。

错误2: 假设ChatGPT"知道"你的上下文

差: "改进这个" [粘贴文本,无上下文]

修复: 总是提供:

  • 这是什么?(邮件、博文、代码等)
  • 受众是谁?
  • 目标是什么?
  • 当前问题是什么?

错误3: 不使用示例

差: "用对话语气写"

修复: 提供1-2个你想要的确切语气示例。

错误4: 忽略ChatGPT的建议

被忽视: ChatGPT经常提出澄清问题。回答它们!

示例:

ChatGPT: "为了更好地写作,你能澄清:这是给技术还是非技术受众的?"

不要忽略: 提供详细信息——这将带来更好的输出。

错误5: 不迭代

现实: 第一次输出很少完美。改进!

流程:

  1. 生成v1
  2. 识别问题
  3. 添加具体指令修复问题
  4. 重新生成v2
  5. 重复直到满意

提示模板库

模板1: 专家分析

你是[具有X年Y领域经验的特定专家角色]。

分析[具体情况/数据/问题]:
[粘贴内容或描述情况]

提供结构化分析:
1. **情况评估**(发生了什么及原因)
2. **关键见解**(3-4个不明显的观察)
3. **推荐行动**(具体、可操作的下一步)
4. **需考虑的风险**(潜在缺点)

语气: 专业但易懂。避免术语。
长度: 300-400字。

模板2: 内容创作

你是[角色/人设]。写一篇关于[主题]的[内容类型]。

受众: [具体描述]
目标: [读者应该做/感觉/理解什么]
语气: [描述期望语气的形容词]
长度: [字数或范围]

必须包括:
- [具体元素1]
- [具体元素2]
- [具体元素3]

必须避免:
- [不想要的元素1]
- [不想要的元素2]

格式: [描述结构或提供大纲]

模板3: 代码调试

我遇到这个错误: [错误消息]

上下文:
- 语言/框架: [如Python 3.11, Django 4.2]
- 我试图做什么: [具体目标]
- 实际发生什么: [意外行为]

相关代码:
[粘贴代码片段]

提供:
1. 根本原因解释(为什么发生这个错误)
2. 带代码的具体修复
3. 防止未来发生的最佳实践建议

模板4: 会议准备

为这次会议准备我:

会议类型: [如投资者推介、客户演示、团队回顾]
参与者: [角色/姓名]
我的目标: [我想实现什么]
时长: [时间限制]

帮助我:
1. 制定清晰议程(限时)
2. 预测5个可能的问题并起草回应
3. 识别潜在异议以及如何处理
4. 写一个强有力的开场(前60秒)
5. 写一个清晰的结尾,包含下一步

关于参与者/情况的上下文:
[提供相关背景]

衡量提示质量

如何知道你的提示是否好:

✅ 清晰度测试: 其他人能否使用你的提示并获得类似结果?

✅ 具体性测试: 是否包括角色、上下文、约束和格式?

✅ 一致性测试: 多次运行时是否生成类似质量的输出?

✅ 效率测试: 是否一次就得到结果,还是需要多次改进?

提示评分标准:

标准分数 (1-5)检查什么
清晰度?请求是否明确?
上下文?是否提供足够背景?
结构?输出格式是否清晰定义?
约束?是否陈述边界和限制?
可操作性?ChatGPT应该做什么是否清晰?

好提示: 25分中20+分

最终检查清单:提交任何提示之前

  • 我是否分配了特定角色/人设?
  • 我是否提供了足够上下文(谁、什么、为什么)?
  • 我是否定义了期望的输出格式?
  • 我是否包含了约束(长度、语气、要避免什么)?
  • 我是否在需要时提供了示例?
  • 我的请求是否具体且明确?

结论

2025年的提示词工程是关于结构,而非魔法技巧。掌握这10种技巧,你将把ChatGPT从基础工具转变为每次都精确交付你所需的专家助手。

你的下一步:

  1. 从本指南中选择一种技巧
  2. 将其应用于你经常做的任务
  3. 将成功的提示保存到你的个人库
  4. 随时间迭代和改进

80/20法则: 基于角色的提示 + 富含上下文的描述将解决80%的需求。首先掌握这些。


指南更新: 2025-10-14 | 测试技巧: 跨GPT-4o和o1模型1000+提示 | 有效性: 输出质量提升5-10倍

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概述摘要提示词工程的变化(2025 vs 2023)2023年:简单技巧有效2025年:需要精细化方法10种基本提示词工程技巧1. 基于角色的提示(基础技巧)2. 富含上下文的提示3. 少样本学习(基于示例)4. 思维链提示5. 基于约束的提示6. 迭代改进提示7. 输出格式化8. 负面指令(什么不要做)9. 人设一致性(用于多轮对话)10. 元提示(让ChatGPT改进提示)实用工作流程:从想法到优化提示常见错误及修复方法错误1: 模糊请求错误2: 假设ChatGPT"知道"你的上下文错误3: 不使用示例错误4: 忽略ChatGPT的建议错误5: 不迭代提示模板库模板1: 专家分析模板2: 内容创作模板3: 代码调试模板4: 会议准备衡量提示质量如何知道你的提示是否好:提示评分标准:最终检查清单:提交任何提示之前结论

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