-
简洁明确：直击核心，避免冗长的前言和不必要的修饰。例如，“请列出人体细胞的主要成分”，这样的提示词直接明了，有助于AI快速准确地给出答案。 -
考虑受众：根据信息的接收者定制化回答。例如，“请为小学生解释光合作用”，这样的提示词能够引导AI以简单易懂的方式回答问题。 -
分解复杂任务：将复杂问题拆解为一系列清晰、具体的提示。例如，在编程任务中，可以分步指导AI完成代码编写，如“首先定义变量，然后编写循环语句”。 -
使用肯定性指令：用肯定句提出要求，避免否定性表达。例如，“请详细描述DNA复制的过程”，而不是“不要省略DNA复制的任何步骤”。 -
寻求解释：请求AI用浅显语言解释专业术语。例如，“用简单的语言解释量子纠缠”，这样的提示词有助于AI以通俗易懂的方式回答问题。 -
示例驱动：提供具体示例，指导AI输出格式。例如，“请按照以下格式撰写报告摘要”，并附上具体的摘要格式模板。 -
格式化提示词：使用清晰的格式分隔指令和问题。例如，使用分隔符（如“#”或“–”）来区分不同的部分，使提示词更加结构化。 -
明确角色：指定AI扮演的角色或任务。例如，“作为历史学家，你如何评价法国大革命？”，这样的提示词能够引导AI以历史学家的视角来回答问题。 -
遵守规则：设定AI必须遵守的规则或关键词。例如，“在回答中避免使用行业术语”，这样的提示词有助于AI生成更加通俗易懂的回答。 -
自然语言回答：要求AI以自然、类似人类的方式回答问题。例如，“像和朋友聊天一样告诉我关于火星的探索”，这样的提示词能够引导AI生成更加人性化的回答。 -
逐步思考：引导AI逐步展示思考过程。例如，“先列出问题，然后逐一解答”，这样的提示词有助于AI更加有条理地回答问题。 -
无偏见：强调回答的公正性，避免依赖刻板印象。例如，“分析不同文化对教育的看法，避免文化偏见”，这样的提示词能够引导AI生成更加客观公正的回答。 -
互动提问：允许AI通过提问来澄清或深入问题。例如，“需要我先解释哪些背景信息吗？”，这样的提示词能够增强AI与用户的互动性。 -
教学测试：通过教学和测试结合的方式，检验AI的理解。例如，“先解释牛顿第三定律，然后出一道相关题目”，这样的提示词有助于评估AI对知识点的掌握程度。 -
指定角色：为AI分配特定角色以获得专业回答。例如，“作为营养师，你建议的每日饮食是什么？”，这样的提示词能够引导AI以专业视角来回答问题。 -
重复关键词：在提示中重复关键词以强化重点。例如，“请解释‘可持续发展’的概念及其重要性”，这样的提示词有助于AI更加深入地理解并回答问题。 -
输出引导：在提示结尾给出回答的开头或框架。例如，“请从历史角度分析工业革命的影响。原因包括…”，这样的提示词能够引导AI更加有条理地展开回答。 -
详细说明：要求AI提供详尽的回答，包括所有必要的信息。例如，“详细描述太阳能电池板的工作原理”，这样的提示词能够引导AI生成更加全面详细的回答。 -
修改文本：指导AI在不改变原意的情况下优化文本。例如，“改进这段话的语法，但保持原意”，这样的提示词有助于AI提升文本质量。 -
代码生成：对于编程任务，要求AI生成自动化脚本或代码片段。例如，“生成一个Python脚本，自动执行数据清洗”，这样的提示词能够引导AI生成更加实用的代码。
