这30个万能AI提示词，赶紧收藏

你问AI一个问题，它回你的答案跟个傻子一样。不是你不行，也不是AI不行，是你跟它说话的方式不对。

把AI当成一个有问必答、但脑子一根筋的专家。你对它说“给我写个故事”，它就随便给你个三岁小孩看的东西。但你要是换个说法：“你现在是个经历过战争的记者，用海明威那种硬汉的风格，写个短故事，讲一只猫在废墟里怎么给了士兵希望”，它就能给你一篇好文章。

这中间的差别，就是提示词。给的指令越好，拿到的东西就越好。这篇文章不光给你30个好用的提示词，还教你怎么自己琢FE5E好词，让你跟AI聊天能聊出东西来。

提示词到底是个啥

在你用那些“咒语”之前，先搞懂它是什么。

(1) 它是翻译官，也是导演
你脑子里的想法，AI听不懂。提示词就是个翻译，把你乱七八糟的想法，翻译成AI能听懂的话。
它也是导演。AI是个好演员，但需要剧本。提示词就是剧本，你得告诉它演谁、什么场景、想要什么情绪，它才能演好。

(2) 为什么有些词哪里都能用
有些词，写文章能用，画画也能用。比如“电影感光效”这个词。你让AI写文章，它会给你充满光影对比的描述；你让AI画画，它就直接给你一张电影截图一样的图。
这是因为好词控制的是感觉和概念，不管是文字还是图像，感觉是通的。

(3) 好提示词长什么样
一个好的提示词，你心里得有数，大概满足这几点：

A.话说明白，别有歧义。
B.细节给够，不然AI就瞎发挥。别说“写篇健康博客”，要说“写篇1500字的博客，给30岁坐办公室的人看，主题是5个习惯改善腰痛”。
C.给足背景。告诉AI这事是干嘛的，给谁看的。
D.定好规矩。比如“用表格画出来”、“别超过300字”、“用JSON格式”，省得你再自己改。

心里记住这几条，就能往下看了。

30个让你AI体验变好的提示词

这里是精挑细选的30个词，分了四类。每个词都告诉你它是啥意思，在哪用，而且有“用之前”和“用之后”的例子，效果很直接。

这类词就是给AI戴个面具，让它假装成某个领域的专家。

①扮演一个…
这是最直接、最管用的。它让AI的身份从一个什么都懂一点的通用模型，变成一个特定领域的专家。
用在哪？写东西、问专业问题、模拟面试，只要需要专业知识的地方都能用。
看例子：

之前: 总结下最近AI的趋势。
AI回答的可能就是些车轱辘话。
之后: 你是一个专投AI的资深风险投资家。用你的眼光，总结未来18个月里，商业上影响最大的3个AI趋势，说说为什么。
AI就会用投资人的口气给你分析，比如“自主代理”、“多模态模型部署”这些，说的东西会具体得多。

②以…的视角
这个词让你能从好几个角度看问题，适合做分析。
用在哪？市场分析、产品设计、做决策。
看例子：

之前: 电动车有啥优点缺点？
之后: 分别从一个天天开车的上班族、一个环保主义者和一个传统修车师傅的视角，分析下电动车的优缺点。

③像对…一样解释给我听
这个词专门用来对付复杂概念。你让AI把你当成某个水平的人，它就会用对应的方式跟你说话。
用在哪？学新东西、写科普文章。
看例子：

之前: 区块链是啥？
之后: 像对一个10岁小孩一样给我解释什么是区块链。

④你是一个乐于助人的助手，但是…
这个词很好玩。你先肯定AI，然后加个“但是”，让它专门跟你唱反调。
用在哪？评估风险、找方案的漏洞。
看例子：

之前: 我有个做在线教育APP的想法，帮我完善下。
之后: 你是个很有经验的创业顾问。我有个在线教育APP的想法，但你得挑剔一点，直接说出这个APP可能失败的5个原因。

⑤假设一个…的人设
这个比“扮演”更进一步，不只定了职业，还定了性格和语气。
用在哪？品牌文案、写小说对话。
看例子：

之前: 写一段咖啡的描述。
之后: 你现在是1940年代黑色电影里一个愤世嫉俗的侦探，大半夜的，给我描述下你桌上那杯黑咖啡。

这类词是用来规定AI输出的东西长什么样的，保证它给你的结果能直接用。

⑥使用[格式]
直接命令AI用什么格式输出，比如表格、Markdown、JSON、要点列表。
用在哪？整理数据、写报告、编程。
看例子：用markdown表格比较一下iPhone 15和三星S24的特点。

⑦以…的风格
模仿某个名人、作家或者品牌的风格。
用在哪？写文案、搞创作。
看例子：模仿村上春树的风格，写一段关于夏天午后独自喝啤酒的感受。

⑧一步一步地
要求AI把复杂的步骤拆开讲，这样它不容易犯错，你看着也清楚。
用在哪？写教程、解决问题、写代码。
看例子：

之前: 怎么给网站做SEO优化？
–之后: 我是SEO新手，给我一个一步一步的指南，教我怎么给个人博客做最基础的SEO优化。

⑨用[X]字/句话总结…
给个字数限制，逼AI只挑最重要的信息说。
用在哪？读长文章、整理会议记录。
看例子：用三句话把这篇讲量子计算的长文章给我总结一下。

⑩使用类比和隐喻
让AI用打比方的方式解释东西，特别好懂。
用在哪？教学、科普。
看例子：解释下神经网络是怎么工作的，用一个比喻：一群只会干一件事的小工人们是怎么学会一项新技能的。

⑪在代码块中提供输出
如果你想要代码、公式这种不能乱改格式的东西，就用这个。

⑫详细阐述…
AI回答太短的时候，用这个词让它就某一点说得更细一些。

⑬保持[形容词]的语气
控制输出的口气，比如专业、诙谐、有同理心。

⑭为[目标受众]写作
告诉AI你的东西是写给谁看的，它会调整用词和例子。
看例子：写一段关于复利概念的介绍，读者是刚参加工作的年轻人。

⑮不要用行话
一个很强的命令，让AI别说那些专业黑话，讲大白话。

这类词是让AI不只告诉你信息，而是帮你去“思考”。

⑯让我们一步一步地思考
这句话很神奇，它来自一个叫“思维链”的技术。你加上这句话，AI就不会直接给你答案，而是会把它的推理过程写出来。这能大大提高复杂问题的准确率。
用在哪？解数学题、做逻辑推理。
看例子：

之前: 自助餐厅有23个苹果，午餐用了20个，又买了6个。现在有多少个？ AI可能直接给你个错数。
之后: 自助餐厅有23个苹果，午餐用了20个，又买了6个。现在有多少个？让我们一步一步地思考。 AI就会写：1. 原来有23个。 2. 用了20个，剩下23-20=3个。 3. 又买了6个，所以3+6=9个。答案是9个。过程清楚，不会错。

⑰分析利弊
强迫AI从正反两方面看问题，防止它只说一面。

⑱基于…标准，比较和对比…
给出明确的比较维度，让分析更有条理。
看例子：基于性能、学习曲线和社区支持这三个标准，比较和对比一下Python和JavaScript在Web开发中的应用。

⑲为…头脑风暴[数量]个点子
AI知道的东西多，让它帮你天马行空地想点子。

⑳这里的潜在假设是什么
一个很深刻的问题。你问AI这个，它会帮你挖出一个观点背后没说出来的那些前提条件。

㉑少样本提示
这不是一个词，是一个方法。你先别直接问问题，而是给AI一两个例子，告诉它你想要的格式。AI学得很快。
看例子：
把英文翻译成法文。
sea otter => loutre de mer
peppermint => menthe poivrée
cheese => ? (AI马上就懂了，会回你 fromage)

㉒考虑反方论点
让AI当你的反对者，帮你提前想想别人会怎么反驳你。

㉓为…创建一个计划/路线图
把一个大目标，拆分成能一步步做的小计划。

这类词在写东西和画画上都很好用，能调动感觉和情绪。

㉔电影感的
这个词能唤起一种有故事、有画面的感觉。
用在哪？写小说、写剧本用它，能让文字画面感更强。在Midjourney里用它，生成的图就像电影截图。
看例子 (画画): 一个孤独的宇航员站在荒凉的火星上，电影感的光效，广角镜头，高细节。

㉕唤起[情感]
直接告诉AI，你创作的目标是传递某种感情，比如怀旧、喜悦、紧张。

㉖高细节
让AI多加点描述，不管是文字还是画画。纹理、材质、背景都丰富起来。

㉗**[风格/流派]**
直接用艺术史上的流派名字，比如极简主义、超现实主义、装饰艺术。

㉘使用感官语言
让AI多用描述视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的词。

㉙非传统的
当你想不出新点子的时候，用这个词让AI给你一些意想不到的答案。
看例子：为一款新的气泡水品牌，头脑风暴一些非传统的营销点子。

㉚为…创造一个隐喻
让AI帮你创造一个全新的、有诗意的比喻，而不是用现成的。

自己动手，造出好提示词

记住上面那些词只是开始。高手会自己组合，造出更牛的提示词。这里有一个叫CRISPE的公式，你可以把它当成一个清单来用。

CRISPE checklist:
(1)C (Capacity and Role – 能力与角色)：你想让AI当谁？“你现在是一个品牌专家。”
(2)R (Insight – 洞察)：告诉AI背景情况。“我准备开家咖啡店，在市中心，客人是年轻人，卖点是手冲咖啡和好看的装修。”
(3)I (Instruction – 指令)：让它干什么？“给我设计一个为期一个月的开业营销方案。”
(4)S (Statement – 声明/风格)：你想要的东西长啥样？“方案要专业，像商业计划书，有目标、策略、具体活动、预算。口气要自信、有创意。”
(5)P (Personality – 个性)：同上，但更强调内容有个性。
(6)E (Experiment – 实验)：让它多给你几个选项。“给我三个不同的核心创意让我选。”

把这些拼起来，就是一个超强的提示词，比干巴巴地问“给我个咖啡店营销方案”强一百倍。

慢慢改，直到满意为止

好提示词不是一次就能写出来的，得像改代码一样，一点点试。
No.1 看结果哪里不对劲。是太笼统了？还是风格不对？
No.2 猜猜是你提示词里哪句话让它理解错了。
No.3 改改那句话，说得更具体点。比如AI写的太空了，你就加一句“用具体的例子和数据说话”。
No.4 再试一次。来回几次，结果就好了。