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通过以下方式解锁更好的 AI 结果 更智能的提示。 提示的质量直接影响 AI 输出的准确性、相关性和效率。设计不当的提示会浪费时间并产生通用结果，而清晰具体的说明会带来切实可行的见解和可衡量的结果。
它为何重要： 高质量的提示可以节省时间、减少错误，并最大限度地提高 AI 投资。借助正确的技术和工具，您可以将人工智能转变为实现业务成功的可靠合作伙伴。
制作有效的提示需要了解一些关键原则，这些原则可以将您的结果从平庸提升到专业。这些基本规则可确保您的 AI 互动富有成效并与您的目标保持一致。
清晰度是有效提示的基石。你的指令越精确，人工智能的输出就越相关和准确。模糊的提示会导致猜测，而详细的提示则可以消除歧义。
例如，与其说 “写关于营销的文章”，不如说：“写一篇关于小型企业电子邮件营销自动化的500字博客文章。重点关注具有成本效益的工具，并举三个成功的活动示例。”这种特异性为人工智能提供了明确的界限和目标。
细节不仅仅是话题很重要。 提及格式、受众、语气和限制。例如，财务摘要提示可能会说：“使用要点为散户投资者创建季度收益摘要。避免使用技术术语，在第一段中重点介绍前三个性能驱动因素。”这可确保 AI 提供您需要的内容和演示风格。
编写提示时要像项目经理一样思考。指定字数、章节、所需数据或特定角度。对于技术任务，请包括编程语言、框架或库等详细信息。对于创意项目，请提及风格、品牌指南或格式偏好。您预先提供的背景信息越多，以后需要的修订就越少。
背景与清晰度同样重要。它将通用输出转换为满足您独特要求的量身定制的解决方案。通过分享背景细节，你不仅可以帮助 AI 了解你想要什么，还可以帮助它如何融入你的更大目标。
特定行业的细节有很大的不同。 与医疗保健相关的提示可能需要解决监管标准、患者隐私或医疗准确性问题，而零售内容可能侧重于季节性趋势、客户人口统计或竞争定位。提供这种背景可确保 AI 的应对措施与您所在行业的细微差别保持一致。
公司特定信息也有助于提高业绩。例如：“我们的中型SaaS公司为金融领域的企业客户提供服务，并正在为B轮融资做准备。创建竞争分析，解决投资者对市场差异化的担忧。”这种细节水平有助于 AI 制作直接支持您目标的内容。
历史背景增加了更多价值。 如果任务是正在进行的项目的一部分，请总结过去的决策或结果，以避免多余的建议。例如，如果你已经尝试过特定的策略，请告知人工智能，这样它就不会推荐同样的方法。
保持背景简洁但相关。想想人类专家需要知道什么才能提供有意义的建议，并向人工智能提供相同的信息。
创建有效的提示是一个反复的过程。您的第一次尝试很少能产生完美的结果，因此请计划根据性能进行完善和优化。
从基线提示开始，评估结果。 确定哪些有效，哪些无效。诸如过于笼统的回应、漏掉的关键点或不合适的语气等问题可以指导你的调整。每项观察都为改进您的指示提供了线索。
逐一进行更改，找出改善结果的因素。尝试不同的指令格式，调整细节水平，或尝试为 AI 分配特定角色。记录成功的调整，以便您可以将其应用到将来的提示中。
A/B 测试对于高风险任务特别有用。 创建两个略有变化的提示语版本，并比较它们的输出。保存有效的模板以构建经过验证的方法库。这不仅可以加快未来的即时创建速度，还可以确保稳定的质量。
即使对于经验丰富的用户来说，制作有效的提示也可能很棘手。许多人偶然发现了常见的陷阱，导致了徒劳的结果和时间的浪费。好消息？一旦你知道要寻找什么，这些问题中的大多数都很容易解决。让我们分解最常见的错误以及如何纠正它们。
当提示含糊不清时，输出通常反映出这种不够清晰的情况。例如，在 “营销” 方面寻求帮助或请求有关 “财务” 的帮助会让人工智能猜测你真正需要什么。结果？通用、没有灵感的回应，没有达到目标。
不明确的提示会导致通用答案。 如果你要求 “商业计划书”，人工智能无法知道你需要一份简洁的单页摘要还是一份深度的 50 页文档。除非你告诉你，否则它也不会知道你的行业、目标受众或具体目标——因此，你可能会得到千篇一律的回应，需要进行重大调整。
为避免这种情况，请将广泛的请求转化为特定的任务。例如，与其说 “写关于社交媒体的文章”，不如尝试： “为一家精品健身工作室创建为期3周的Instagram内容日历。包括锻炼小贴士、营养建议、客户成功案例和建议的发布时间。” 这种精度可以消除歧义，并提供切实可行的结果。
缺乏界限会影响注意力。 像 “给我提供投资建议” 这样的提示可能会引起压倒性的回应，涵盖从加密货币到退休计划的所有方面——而你想要的只是投资组合多元化的指导。
设定明确的限制，让 AI 步入正轨。指定字数、关键主题和要避免的区域。例如，“提供500字的投资组合多元化概述，重点介绍初学者的低风险期权。”这些限制确保输出符合您的确切需求。
澄清请求后，必须提供足够的背景信息。没有它，人工智能可能会产生技术上正确的回应，但由于缺乏相关性或未能考虑您的独特情况，这些响应会变得平淡无奇。
情境塑造了更好的结果。 根据您所在的行业，对 “客户保留策略” 的通用要求将产生截然不同的建议。你经营的是 SaaS 公司、零售商店还是咨询公司？如果没有这些细节，人工智能会默认提供可能不适合您业务的广泛建议。
包括关键背景信息以指导应对措施。例如： “我们的B2B软件公司为200家企业客户提供服务，但每年流失率为15％。建议不需要增加员工且符合 SOC 2 标准的留用策略。” 这种特殊性可确保根据您的需求量身定制建议。
指导方针确保一致性。 如果您需要内容与品牌的声音、格式或政策保持一致，则必须详细说明。AI 无法直观地知道你的风格指南或组织偏好。
明确表达语气、格式和质量期望。例如，指定您想要的是正式还是对话语言、要点或段落，或者是简化解释还是技术解释。对于重复性任务，可以考虑使用标准指南创建可重复使用的提示模板，以保持多个输出的一致性。
你表达指令的方式也会影响结果。诸如 “不要过于技术性” 或 “避免使用行话” 之类的负面措辞，可能会无意中导致人工智能的出现，包括你想要避免的内容。
积极的指令会产生更好的结果。 与其专注于你不想要的东西，不如明确地说出你想要什么。例如，将 “别让它变得无聊” 替换为 “以引人入胜的对话语气写作，让读者保持兴趣。” 这种方法为人工智能提供了一个明确的命中目标，而不是一个可以避开的模糊边界。
相互冲突的指令会造成混乱。 诸如 “要全面但要简短” 或 “要有创造力但要严格遵循模板” 之类的要求可能会导致混乱的结果。人工智能难以平衡相互竞争的需求，制作的内容往往无法完全满足。
当优先事项发生冲突时，请明确哪一个最重要。例如： “用恰好300字提供详细的概述，重点是最关键的信息。” 这种层次结构有助于 AI 在约束条件重叠时做出适当的权衡。
要直截了当、果断。 命令比建议或问题更有效。与其问：“你能写点关于项目管理的文章吗？”说： “为软件开发团队编写项目管理清单。” 清晰、自信的语言可以带来更自信和更有用的回应。
避免使用不确定的措辞，例如 “也许”、“也许” 或 “如果可能的话”。这些词表示犹豫不决，可能导致暂定输出。在保持指示清晰的同时，要坚定而具体地表达您的期望。
了解即时创作的基础知识很重要，但是拥有正确的工具和策略可以使您的流程从猜测变为一个有组织的专业系统。当你处理多个 AI 项目或与团队合作时，这一点尤其重要。
管理各种 AI 模型的提示通常意味着要处理多个订阅和平台。Prompts.ai 通过整合超过 35 个顶级模型来简化这一点——包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -进入一个统一的接口。这种集成消除了在平台之间切换的麻烦，使您可以专注于重要的事情：优化人工智能交互。
传统的工作流程可以在月底之前掩盖成本，因此很难实时调整支出。Prompts.ai 通过其内置的 FinOps 层解决了这个问题，提供代币使用情况的实时跟踪和即时的成本可见性。这种透明度使团队能够有效地平衡绩效和预算限制。通过提供对支出和绩效的即时见解，该平台使即时优化变得简单而高效。
使用 Prompts.ai，您可以跨多个模型测试提示，而无需管理单独的账户或平台。企业用户还可以受益于先进的治理和合规性功能，例如即时互动审计，这些功能可简化跟踪并确保遵守组织政策。此外，该平台的即用即付TOKN积分系统取代了对多个定期订阅的需求。这种设置允许团队仅为所用资源付费，从而将软件费用减少了多达98％。
简化的工作流程只是解决方案的一部分——有效的学习是掌握即时工程的关键。除了技术技能外，成功通常还来自于理解最佳实践和避免常见错误。Prompts.ai 通过提供企业培训计划和培养一个充满活力的即时工程师社区来支持这一点。这些资源提供结构化的学习路径和专家指导，而不仅仅是基础教程。
这种协作环境通过共享的经验和同行反馈加快了技能建设。与经历过复杂的即时挑战的从业者建立联系可以节省时间，并有助于避免陷阱。通过集中培训和知识共享，组织可以确保其团队采用一致的做法并发展内部专业知识。
与传统的手动方法相比，像 Prompts.ai 这样的统一平台的优势显而易见：
使用手动方法通常会导致工具分散和做法不一致，与专注于人工智能驱动的成果相比，团队花在管理订阅和确保合规性上的时间更多。相比之下，Prompts.ai 消除了这些效率低下的问题，提供了一个安全的集中式平台，增强了可见性和控制力。团队可以在几分钟内部署合规的工作流程，从而大大减少管理开销，并加快大规模采用人工智能的速度。
对于希望最大化人工智能投资的组织来说，像 Prompts.ai 这样的集成平台可能是将分散的工作转化为可衡量结果的关键。
基于基本的提示写作原则，有一些策略可以将你的AI互动提升到一个新的水平。人工智能输出的质量通常取决于提示的制作程度。虽然基本技巧可以提供良好的开端，但这些高级方法可以帮助您持续取得与目标一致的结果并保持专业标准。
复杂的任务可能会压倒 AI 模型，通常会导致响应不完整或分散。将这些任务分成更小的合乎逻辑的步骤——称为 分步提示 -以结构化的方式帮助指导人工智能，就像人类解决问题的方式一样。
例如，与其问 “分析我们的 SaaS 产品的竞争格局”，不如将请求结构化为：
这种顺序方法对于内容创作、数据分析和问题解决特别有效。每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，在保持背景的同时确保清晰度。如果输出不准确，它还可以更容易地查明问题。
对于更多技术任务，请考虑添加验证步骤。例如，你可以添加诸如 “解释每一步的理由” 或 “仔细检查计算的准确性” 之类的指令。这种自检机制对于涉及代码生成、计算或详细分析的任务特别有价值。
另一种有效的策略是 基于角色的提示，您可以在其中为 AI 分配特定的身份或专业知识。这种方法通过设定输出的基调和深度来帮助调整对业务需求的响应。
例如：
这种技术可确保人工智能不仅提供相关信息，而且还能以符合您期望的方式对其进行格式化和构建。
你可以更进一步 视角提示，它要求人工智能从特定的角度或限制条件分析情况。例如，您可以要求从客户、投资者或员工的角度分析业务决策。这种方法对于战略规划和决策特别有用，在这些规划和决策中，理解不同的观点至关重要。
添加有关您的行业或目标受众的背景信息可以进一步完善人工智能的响应。与其说 “充当营销专家”，不如指定 “在一家针对中端市场企业的50人B2B软件公司担任营销总监”。这种详细程度有助于 AI 根据您的特定需求调整其语言和建议。
少量射门提示 是一种方法，您可以向 AI 提供一些示例来指导其行为。通过包括 2-3 个清晰而具体的示例，您可以确立人工智能遵循的模式。这对于格式化、分类或需要一致性的创意项目等任务特别有用。
例如，如果您正在研究电子邮件分类，则可以包括客户支持查询、销售线索和合作请求的示例。示例应清晰明了，格式应与您希望的输出完全一致。
另一种强大的技术是 思想链提示，这鼓励人工智能解释其推理过程。添加诸如 “逐步思考” 或 “解释你的理由” 之类的短语可以获得更准确、更可靠的输出。这种方法对于数学问题、逻辑推理或复杂分析特别有用，在这些情况下，理解思维过程至关重要。
这种基于推理的方法还有助于质量控制。通过查看 AI 的思维过程，您可以轻松识别错误发生的地方，并相应地完善提示。这种透明度对于在实施之前需要验证的业务应用程序至关重要。
最后， 模板提示 将结构化格式与可变信息的占位符相结合。这可确保多个输入的输出保持一致，使其成为报告、提案或其他标准化文档的理想之选。例如，您可以为包含 “简介”、“主要发现” 和 “建议” 等章节的业务报告创建模板，留出占位符供填写特定详细信息。
为了获得最佳效果，您可以将这些技术结合起来。使用基于角色的提示来建立专业知识，为复杂任务建立分步结构，并使用示例来阐明您的期望。将该方法与您的特定用例相匹配，并根据结果进行细化，将有助于您持续生成高质量的人工智能输出。这些策略建立在核心原则之上，确保您的提示不仅清晰明了，而且还针对成功进行了优化。
精心制作有效的提示不仅仅是提出好问题，还要创建一个提供一致、高质量结果的结构化流程。本指南概述了将人工智能交互转化为可预测的可靠工作流程的关键策略。
成功的即时工程的基础在于三个关键要素： 清晰度、背景和持续改进。考虑一下 “分析我们的第三季度销售业绩” 和 “对第三季度销售业绩进行详细分析，包括收入趋势、表现最佳的产品和区域比较” 之间的区别。后者提供了具体的方向，从而产生了更有用的产出。
上下文是您的目标与人工智能能力之间的重要纽带。通过纳入相关背景（例如行业具体情况、目标受众或运营限制），您可以让 AI 生成不仅准确而且与您的目标一致的响应。这种更深入的理解将通用答复转化为切实可行、量身定制的见解。
持续的成功源于对以下方面的承诺 测试和完善提示。最有效的提示工程师将每一次互动视为学习机会，记录行之有效的方法，并建立一个行之有效的策略库。分步提示、分配角色和应用推理方法等技巧可解锁人工智能提供精确、可操作结果的能力。有了这些原则，您就可以准备在统一平台上简化人工智能工作流程了。
尽管手动提示工程可能很有效，但跨团队管理 AI 工作流程往往变得既笨重又昂贵。Prompts.ai 将超过 35 种领先的语言模型（包括 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini）整合到一个安全的中心化平台中，从而简化了这一过程。
通过整合工具，Prompts.ai 无需兼顾多个订阅和平台。您的团队可以访问最适合每项任务的模型，同时保持管理和控制成本。
该平台的 即用即付 TOKN 积分系统 确保您只按实际用量付费，从而避免未使用订阅的效率低下。该模型提供预算可预测性并鼓励创新，非常适合在不牺牲控制的情况下寻求灵活性的成长型团队。
有了这些工具和见解，你就可以采取下一步行动了。
成功的人工智能采用者的与众不同之处在于拥有合适的基础设施和支持性社区。Prompts.ai 两者兼而有之，它创建了一个可加速您的即时工程能力的生态系统。
这个 即时工程师认证计划 提供结构化的学习路径，使您的团队能够系统地发展专业知识。经过认证的团队成员可以领导人工智能的采用工作，同时确保质量和合规性，从而在整个组织中产生连锁反应。
加入 Prompts.ai 社区，您将与来自财富 500 强公司、创意机构和研究机构的专家建立联系，他们将分享工作流程和最佳实践。这种协作网络可以帮助您更快地学习，避免可能阻碍 AI 计划的常见错误。
Prompts.ai 的用户友好界面意味着您可以立即开始尝试高级提示技巧，无需进行冗长的设置或承诺。无论您的重点是自动化分析、简化内容创建，还是构建自定义工作流程，该平台的多种模型、透明的成本和共享的专业知识的组合都为长期成功奠定了基础。
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要创建有效的 AI 提示，请使用 自然语言 并包括 清晰详细的说明。首先，提供任何相关的背景信息或背景信息，以帮助 AI 全面掌握您的请求范围。
对于更复杂的查询，将它们分成更小的、可管理的部分，然后专注于提问 直接、直截了当的问题。添加示例或指定所需格式也可以指导 AI 生成准确和有针对性的响应。目标是在具体和简洁之间取得平衡，为人工智能提供交付有意义结果所需的所有细节。
高级技巧，例如 思想链 (CoT) 提示， 自我一致性，以及 React 可以极大地提高各行各业中 AI 提示的性能。CoT 指导人工智能模型完成分步推理过程，使其特别适用于应对医疗诊断和法律案例分析等领域的复杂挑战。自一致性通过综合多个响应来增强可靠性，事实证明，这对于财务预测和学术研究等任务很有价值。同时，React 将推理与外部行动相结合，使 AI 能够更有效地处理客户支持和技术问题解决等任务。
使这些方法适应特定的工作流程，使企业能够生成更精确、更符合其目标和行业需求的情境相关的人工智能输出。
Prompts.ai 简化了即时管理，使企业能够通过其显著减少开支 智能路由系统，这可以将人工智能处理成本降低多达78％。该平台还提供实时成本跟踪，并在 按使用付费模式 由代币积分提供支持，有助于将代币使用量减少多达98％。
借助适应性强的计费选项和旨在减少不必要的代币消耗的工具，Prompts.ai 使企业能够建立符合其独特要求的可扩展工作流程，同时控制成本。
