1. 如何規劃AI提示詞搜索需要的內容

開發者在規劃AI提示詞時，需要考慮多個因素以確保能夠從AI工具中獲得高質量、準確且符合預期的輸出。

以下是一些關鍵步驟和策略，以及具體的例子來說明如何規劃有效的AI提示詞。

1.1. 明確角色與任務

首先，應當明確AI在對話中的角色以及它需要完成的任務。

這可以通過RTF模型法實現，即Role（角色）、Task（任務）和Format（格式）。

例如，如果你希望AI撰寫一份關于最新機器學習技術的文章，你可以這樣構建提示詞：

# 角色
你是一位資深的數據科學家，專注于機器學習領域，并對最新的研究趨勢有深入的理解。
## 任務
請撰寫一篇關于2025年機器學習領域內最具突破性的技術進展的文章。
## 格式
文章應包括引言、主體部分（至少包含三個主要的技術發展）、結論以及未來展望。請使用Markdown格式，并確保每個部分都有相應的標題。

1.2. 提供詳細的上下文信息

為了讓AI更好地理解任務需求，提供足夠的背景信息是必要的。

比如，在要求AI編寫一段代碼時，除了說明編程語言外，還應該提供具體的需求描述、期望的功能以及可能遇到的問題等。

技術棧：Python 3.9及以上版本
問題描述：當前系統存在性能瓶頸，特別是在處理大量并發請求時表現不佳。
任務目標：優化現有系統的異步I/O操作，減少等待時間，提高響應速度。
輸入數據：附上相關代碼片段及日志文件。

1.3. 使用結構化模板

對于復雜任務，可以采用結構化的模板幫助組織提示詞內容。這種方法有助于將大任務分解為更小、更易管理的部分。

例如，在設計一個電商平臺的用戶界面時，可以按照如下結構進行提示：

# 場景設定
電商平臺首頁設計，需支持多設備訪問。
# 目標定義
提升用戶體驗，增加用戶停留時間和轉化率。
# 行動指南
1. 設計導航欄，確保易于瀏覽。
2. 創建產品展示區，突出熱門商品。
3. 添加購物車功能，簡化購買流程。
# 要求規范
遵循最新的UI/UX設計原則，保證頁面加載速度快。

1.4. 引入思維鏈（Chain of Thought, CoT）

當面對較為復雜的邏輯推理任務時，引入CoT可以幫助AI逐步解決問題。

例如，在解決數學問題時，可以引導AI按照特定步驟思考：

請計算以下方程組的解：
x + y = 7
x - y = 3
請按照以下步驟思考：
1. 確定方程組類型和已知條件。
2. 找出未知數之間的關系。
3. 應用代數方法求解未知數。
4. 驗證答案的正確性。

1.5. 利用示例和參考案例

給出具體的示例或參考案例可以讓AI更容易理解你的意圖。這對于創意寫作或者特定風格的內容生成特別有用。

例如，如果想要生成一首現代詩，可以先給出一段范例：

參考案例：
秋風輕拂過金黃的稻田，
豐收的季節里藏著無盡的思念。
遠方的燈火點亮了夜空，
而我的心卻依然漂泊在外。
現在，請根據這個風格創作一首關于春天的詩歌。

1.6. 避坑指南

? 模糊提示：幫我寫個代碼

? 優化版：`用Python實現HTTP斷點續傳，要求：

? 使用requests庫

? 顯示實時下載進度

? 異常自動重試3次`

? 開放性問題：怎么做好營銷？

? 優化版：`針對25-30歲女性用戶，列出3個低成本小紅書營銷策略，需包含：

? 內容形式（圖文/視頻）

? 發布時間建議

? KOL合作預算范圍`

通過上述方法，開發者不僅能夠更有效地與AI溝通，還能顯著提升AI輸出的質量和實用性。

記住，良好的提示詞設計不僅僅是關于傳達信息，更是關于如何引導AI以最有效的方式理解和執行任務。

同時，不斷迭代和調整提示詞也是至關重要的，因為這有助于逐步逼近最佳實踐。