附：大模型提示词常见问题汇总

以下是根据《大模型提示词实战课 30 讲》的教学内容，提炼出的每讲常见问题：

第 2 讲：提示词的基本要素

Q1：提示词一定要写很长吗？
A1：不⼀定。关键是要说清楚核⼼要求，需要写多少看具体情况。

Q2：为什么有时候用同样的提示词，AI 回答不一样？
A2：这很正常，就像问路可能得到不同的路线，只要最终能到达目的地就好。

Q3：英文提示词会不会效果更好？
A3：中英文都可以，关键是你用哪种语言表达更清楚。

第 3 讲：大模型提示词的编写原则

Q1：如何在简洁和完整之间找到平衡？
A1：先确保核心信息完整，然后逐步添加必要的补充信息，避免冗余。（不要设想通过一次问答解决问题，通过多次对话逐步让自己的思路清晰起来，这与真人沟通是一样的）

Q2：不同场景下，重要信息是不是不一样？
A2：是的，要根据具体任务调整重点。比如创意写作重视风格和情感，而数据分析重视精确度和逻辑。

Q3：如何避免提示词过于复杂？
A3：可以采用分步骤提问的方式，先得到初步结果，再进行优化调整。

第 4 讲：基础提示词模板

Q1：什么情况下应该使用英文提示词？
A1：技术类文档、全球化项目、需要专业术语精准表达时建议使用英文。

Q2：如何处理专业术语的翻译问题？
A2：可以采用中英双语对照的方式，保留原始英文术语，同时提供准确的中文解释。（大模型三步翻译法：直译-反思-意译）

Q3：不同语言的提示词效果会有很大差异吗？
A3：是的，特别是在细节表达和文化内涵方面会有明显差异，建议根据实际需求选择最适合的语言。

第 5 讲：提示词的语言选择

Q1：如何选择合适的模板？
A1：主要看输出目的。需要解释说明用问答类、需要创作内容用写作类、需要深度分析用分析类、需要语言转换用翻译类。（首先选择一个更好的模型，模型能力强了，自然语言的理解、信息检索、语言组织能力就更强。其次，你要把话说明白，提出一个好问题很重要。你通过三言两语说明白了，模型理解了，就是正道，不在乎什么模板。）

Q2：模板可以改编吗？
A2：当然可以。模板是基础框架，可以根据具体需求增减模块，调整细节。提示词的核心，不在于记忆这些模版，模板的作用是帮你梳理一个思路框架。我们学习任何知识体系，核心有两个，一是基础概念，二是知识结构。概念让我们对新事物有更准确的理解，知识结构让我们能够抽丝剥茧、看到点线面体。归根结底，你要有一套提问题的话术，把自己想表达的问题给机器说清楚明白，核心不是提示词，而是你自己脑袋里的知识结构。（兵无常势，水无常形。模板是帮你提供一个思考框架，语言的边界就是你思维的边界，你不知道怎么提问的时候就看看模板，它指导你从哪些维度思考、拆解问题，一步步的，12345 描述出来。按模板做也不一定能得到答案，你还需要见招拆招，通过多轮对话逐步完善。）

Q3：遇到复杂任务怎么办？
A3：可以将复杂任务拆分成多个子任务，每个子任务可以使用不同的模板，或者基于基础模板进行扩展。我们后面的课程会讲方法。（不要想着通过一次对话解决你所有的问题，也不要一次问很多问题，你的问题越多，问的越发散，它回答得就会越抽象、发散。你 step by step 的问，让它 step by step 的答。）

第 6 讲：角色设定技巧

Q1：如何避免角色设定过于生硬？
A1：将角色特征自然融入表达中，不必过分强调身份，重点是保持语气和专业度的一致性。

Q2：多个角色如何选择？
A2：根据任务目标和目标受众选择最合适的角色，必要时可以组合多个角色的特点。

Q3：角色设定有什么限制吗？
A3：需要确保角色设定合理可信，避免过分夸张或不专业的设定。

第 7 讲：任务分解方法

Q1：如何判断任务是否需要分解？
A1：当任务包含多个步骤、需要多角度思考或输出内容较多时，建议进行分解。

Q2：分解的粒度该如何把控？
A2：建议遵循“最小可执行单元”原则，确保每个子任务都能独立完成并得到明确反馈。

Q3：如何处理子任务之间的关联？
A3：可以在每个子任务中引用前序任务的结果，保持上下文的连贯性。（一个会话窗口共用上下文，新开窗口后上下文会清空，模型记不住你在另一个窗口的对话信息。所以，一个主题的对话，尽量在一个会话窗口完成。如果有长期的对话需求，如设计一门课程，或写一本小说，建议使用类似 Claude project 这样的 ai 工具。记得做好资料的本地备份。）

第 8 讲：上下文管理

Q1：如何避免上下文信息过多导致混乱？
A1：定期整理和总结关键信息，删除不相关内容，保持信息简洁清晰。

Q2：如何处理前后矛盾的信息？
A2：及时指出矛盾之处，明确最新的决定，更新上下文信息。

Q3：长对话中如何保持重点不偏离？
A3：经常回顾初始目标，做阶段性总结，确保讨论方向正确。

第 9 讲：条件与约束词设置

Q1：约束条件设置得越多越好吗？
A1：不是。约束条件要适度，过多会限制创造性，过少则可能导致输出偏离预期。关键是设置必要且有效的约束。

Q2：如何判断约束条件是否合理？
A2：看是否符合”SMART”原则：具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可达成（Achievable）、相关性（Relevant）、时效性（Time-bound）。

Q3：约束条件能随时调整吗？
A3：可以。在实际应用中，可以根据初步输出结果适当调整约束条件，这是一个迭代优化的过程。

第 10 讲：知识引导技巧

Q1：如何判断背景信息是否足够？
A1：确保包含”五个W”：Who（谁）、What（什么）、When（何时）、Where（何地）、Why（为什么），基本就能覆盖主要信息。

Q2：专业知识如何简化表达？
A2：可以采用”专业术语 + 通俗解释 + 实例说明”的三段式结构。

Q3：如何避免知识过载？
A3：遵循”必要、够用、实用”的原则，按照用户需求分层次提供信息。

第 11 讲：提示词优化方法

Q1：如何判断提示词是否需要优化？
A1：当输出结果不够理想时，可以从以下几个方面考虑：任务描述是否清晰、要求是否具体、是否提供了必要的上下文、是否有明确的评估标准。

Q2：优化过程中应该注意什么？
A2：主要注意以下几点：保持逻辑性和连贯性、避免要求之间相互矛盾、确保每次优化都有明确的改进方向、记录每次优化的效果。

Q3：如何避免过度优化？
A3：可以设定一个“足够好”的标准，当达到这个标准时就可以停止优化。比如：输出结果满足核心需求、质量符合预期、进一步优化收益不明显。

第 12 讲：创意写作与生成

Q1：如何避免创意过度？
A1：创意要服务于主题，不是为创意而创意。可以通过以下方式把控：确保核心信息清晰、创意要与主题相关、考虑受众接受度。

Q2：如何激发创意灵感？
A2：可以尝试以下方法：转换视角思考、做跨领域联想、收集创意素材、观察生活细节。

Q3：不同风格如何选择？
A3：主要考虑以下因素：目标受众喜好、传播场景需求、品牌调性匹配、内容主题特点。

第 13 讲：数据分析提示

Q1：如何确定合适的分析维度？
A1：根据业务目标和数据特点，选择最能反映问题本质的维度。建议从时间、对象、行为等基础维度开始，逐步深入。

Q2：数据量较大时如何处理？
A2：可以先进行数据抽样或聚合分析，找出主要特征后再深入研究异常或重点数据。

Q3：如何让分析结果更有说服力？
A3：结合数据可视化，并用实际案例支撑分析结论，同时提供可执行的改进建议。

第 14 讲：对话策略与沟通技巧

Q1：如何让 AI 更好地理解我的需求？
A1：使用清晰的语言描述任务目标，提供必要的背景信息，并明确具体的输出要求。

Q2：如何避免 AI 答非所问？
A2：提供具体的场景和限制条件，使用结构化的方式描述需求，并及时给出反馈。（有时候可给出简单的示例 few shot，要求 AI 按示例格式输出）

Q3：对话中出现理解偏差怎么办？
A3：使用举例或类比的方式重新解释，确保双方对关键概念的理解一致。

第 15 讲：文档处理技巧

Q1：如何判断文档是否需要优化？
A1：可以从受众反馈、阅读体验、信息完整性等方面进行评估。

Q2：文档太长怎么处理？
A2：可以采用分层结构，添加目录导航，或者拆分成多个子文档。

Q3：如何处理专业术语？
A3：根据目标读者的背景，选择是保留、解释或替换为通俗表达。

第 16 讲：AI 辅助学习实战指南

Q1：如何避免过度依赖 AI？
A1：将 AI 定位为学习助手而非替代者，保持主动思考，用 AI 来验证和补充自己的理解。

Q2：如何判断 AI 给出的解释是否准确？
A2：可以通过多次提问、交叉验证、与传统学习资料对比等方式来确保准确性。

Q3：学习过程中卡壳时，如何更好地利用 AI？
A3：先明确自己卡在哪里，设计有针对性的提示词，循序渐进地解决问题。

第 17 讲：商业写作场景

Q1：如何避免商业文案显得过于销售？
A1：多关注用户价值，用解决问题的思维代替推销思维，用数据和案例说话。

Q2：不同平台的文案有什么区别？
A2：要根据平台特点和用户习惯调整，比如朋友圈偏感性，电子邮件偏理性。

Q3：如何提高文案的转化率？
A3：明确用户痛点，提供具体解决方案，设置合适的行动召唤，适当创造紧迫感。

第 18 讲：创意工作场景

Q1：如何避免创意想法过于天马行空？
A1：设定明确的约束条件，包括预算、技术可行性等，在框架内发挥创意。

Q2：创意方案该如何让领导认可？
A2：做好充分调研，用数据支撑，展示时突出商业价值和可行性。

Q3：如何保持持续的创意输出？
A3：建立个人的创意素材库，保持对新事物的好奇心，多与他人交流碰撞。

第 19 讲：研究分析场景下的提示词应用

Q1：如何确保提示词的学术性？
A1：注重使用规范的学术用语，保持客观中立的表达，强调论证的严谨性。

Q2：研究分析场景下的提示词有什么特点？
A2：需要更注重逻辑性和系统性，同时要符合学术规范和要求。

Q3：如何平衡效率和质量？
A3：可以采用分步骤提问的方式，先完成框架设计，再逐步完善细节。

第 20 讲：内容创作场景

Q1：如何避免内容同质化？
A1：要从独特的视角切入，挖掘差异化内容，并融入个人风格和观点。

Q2：如何让内容更具吸引力？
A2：可以通过故事化叙述、情感共鸣、视觉冲击等方式提升内容的感染力。

Q3：如何提高内容创作的效率？
A3：建立个人的提示词模板库，根据不同场景快速调用和修改，同时善用内容的二次创作和跨平台改编。

第 21 讲：日常生活场景

Q1：如何避免得到过于理想化的建议？
A1：详细说明实际限制条件，包括时间、空间、预算等具体约束。

Q2：生活建议类提示词需要多详细？
A2：建议遵循“5W1H”原则：Who（谁）、What（什么）、When（何时）、Where（何地）、Why（为何）、How（如何）。

Q3：如何让建议更具可执行性？
A3：明确说明个人能力水平和可投入的资源，请求分步骤的具体指导。

第 22 讲：专业领域应用

Q1：如何确保专业内容的准确性？
A1：在提示词中明确要求引用权威来源，并说明需要遵循的专业标准。

Q2：专业内容如何做到通俗易懂？
A2：可以要求大模型使用类比和举例，将专业概念与日常生活联系起来。

Q3：如何处理跨领域的专业内容？
A3：可以分步骤提问，先了解基础概念，再逐步深入专业细节。

第 23 讲：多模态协作

Q1：如何确保图文搭配的协调性？
A1：要在提示词中明确说明整体风格和色调，并注意图文比例的合理分配。

Q2：数据可视化如何选择合适的图表类型？
A2：根据数据特点和展示目的选择，比如趋势用折线图，对比用柱状图，占比用饼图。

Q3：格式转换时如何保持内容的完整性？
A3：先梳理核心内容，设定清晰的层级结构，再针对新格式的特点做适当调整。

第 24 讲：流程自动化

Q1：如何确定哪些工作适合自动化？
A1：可以通过“重复性、规律性、标准化程度”三个维度来评估。如果某项工作经常重复、有固定模式、标准明确，就很适合自动化。

Q2：自动化会不会导致工作质量下降？
A2：恰恰相反，好的自动化流程可以减少人为错误，提高工作质量。关键是要设计合理的质量控制环节。

Q3：如何说服团队接受新的自动化流程？
A3：可以先选择小范围试点，用数据证明效果，同时做好培训和支持工作，帮助团队逐步适应。

第 25 讲：团队协作场景

Q1：如何确保 AI 辅助不会造成信息安全问题？
A1：建议设置明确的信息使用边界，敏感信息脱敏处理，并建立团队使用规范。

Q2：团队成员对 AI 工具掌握程度不一，如何处理？
A2：可以制定简单的入门指南，设置基础模板，并安排经验分享会。

Q3：如何平衡 AI 效率和人际沟通？
A3：将 AI 定位为辅助工具，重要决策仍需团队讨论，保持必要的面对面交流。

第 26 讲：提示词工程最佳实践

Q1：如何平衡标准化和灵活性？
A1：可以设置基础规范和扩展规范两个层次，基础部分必须遵守，扩展部分允许根据具体场景灵活调整。

Q2：团队成员水平参差不齐怎么办？
A2：建立分级培训体系，设置导师制度，定期组织经验分享会，促进团队整体能力提升。

Q3：如何确保优化效果持续？
A3：建立定期复查机制，收集用户反馈，进行数据分析，及时调整优化策略。

第 27 讲：提示词安全性考虑

Q1：如何判断信息是否属于敏感信息？
A1：可以遵循“能识别到具体个人的信息都是敏感信息”的原则，包括姓名、电话、地址等。

Q2：在团队协作中如何确保安全性？
A2：建立明确的安全使用规范，对数据进行分级管理，定期进行安全意识培训。

Q3：遇到安全问题时该如何处理？
A3：立即停止相关操作，评估影响范围，采取补救措施，必要时寻求专业帮助。

第 28 讲：提示词版本管理

Q1：多人协作时如何避免版本冲突？
A1：建议使用统一的版本管理平台，设置清晰的权限机制，建立代码审查流程。

Q2：如何判断是否需要升级主版本号？
A2：当改动会导致与旧版本不兼容，或者有重大功能更新时，需要升级主版本号。

Q3：如何处理紧急修复的版本管理？
A3：可以使用热修复版本号（如 v1.2.3.1），同时要确保及时合并到主版本中。

第 29 讲：大模型能力边界探索

Q1：如何判断 AI 生成的内容是否可靠？
A1：可以通过交叉验证、逻辑推理和专业知识来判断。关键是要有批判性思维，不要盲目相信。

Q2：遇到大模型无法处理的问题怎么办？
A2：可以尝试将复杂问题拆分成小问题，或者换个角度提问。如果仍然无法解决，建议寻求人类专家帮助。

Q3：如何避免过度依赖大模型？
A3：将大模型视为辅助工具，保持独立思考能力，定期反思和总结使用经验。

第 30 讲：未来发展与机会

Q1：如何判断一个领域是否值得投入？
A1：可以从市场需求、技术成熟度、个人兴趣三个维度综合评估。

Q2：学习 AI 应用需要编程基础吗？
A2：不一定需要。重点是理解应用场景和掌握提示词技巧，可以从非技术岗位切入。

Q3：如何保持技术敏感度？
A3：定期关注行业动态，参与社区讨论，持续实践和总结。