“网上大量的提示词教程，五花八门的提示词模板，真的需要去记忆去学习吗？”

目录

01 提示词的演进

一、背景

02 提示词万能模板

一、RTGO

二、CO-STAR

03 几个原则

一、提示词设计原则

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无需去记忆大量模板，掌握这个万能模板、几个原则就够了；

01 提示词的演进

一、背景

         提示词被称为与AI对话的语言。

        早期的大模型在语言理解，推理能力上局限比较明显，导致非常依赖用户的提示词来引导输出。这些提示词巧妙得可以称之为【奇技淫巧】。原因就在于早期的AI不够智能，你无法用人类习惯的语言表达方式与之对话。你可以将之理解成工具箱，指令给对了，工具箱的工具就能调出来。于是，基于大模型的提示词已经发展成了一门工程学问，你不但要学习大模型的能力边界，同时还得学习如何与大模型对话。

       现阶段，包括deepseek、chatgpt等主流模型，在知识深度和广度，知识的理解、推理能力上都有了质的提升，弱化了提示词的作用，过于复杂的提示词反而会限制AI大模型的推理，阻碍其发散和创新。你可以将它当成一个知识渊博的【人】来对话。与人对话重要的不是你用什么形式，而是将事情说清楚；你可以用口语化的方式与之对话，也可以通过多轮对话逐步将你的需求表达完整。

      如何把需求表达清楚，成为了提示词的关键。

      

02 提示词万能模板

        

基于以上模板，有几种认为比较好用的组合方式可以参考，掌握如下这两种就够了。

一、RTGO

         

示例：

你是一位导游，给第一次来参观XX景区的游客安排游览路线，生成解说文案，要求将历史故事和人物事迹穿插其中，故事要有趣，并设计2-3个互动问答环节，内容按景点分段，幽默风格，5000字以内。

二、CO-STAR

         

示例：

公司目前正在冲业绩，当前已经完成了60%，但时间已经过了80%，为了完成业绩目标，请结合上传的营销方案（上传附件），找到突破点，综合考虑市场现状和趋势，用严谨的数据证明突破方案的可行性，并评估成本、收益、风险；图表展示，生成HTML代码；

03 几个原则

提示词设计原则

         面向推理模型：提供目标，发散思维；如deepseek-R1

         面向通用模型：提供框架，结构化；如deepseek-V3

          注意：

          如果想获得跨领域整合的结果，就不要指定AI的角色；

          不要指望一步到位，分步提问，一点点问，根据AI的回答情况来补充、调整提示语；