微提示：用更短的命令获得更好的 AI 结果

你花了十分钟精心打造完美的 AI 提示语。你解释了每一个细节，补充了背景信息，而且很有礼貌。

结果呢？千篇一律的废话，听起来和其他人工智能的回复没什么两样。

真正有效的方法是：使用更简洁的命令，直达所需内容。

关于人工智能提示的反直觉真相

大多数人认为提示语越长效果越好。他们错了。

最佳的 AI 响应来自微提示——精准的指令，告诉 AI 扮演什么角色，做什么。没有废话，没有解释，只有直接有效的指令。

首先进行角色分配

在提出任何要求之前，先告诉人工智能它应该扮演什么角色。不要说“扮演专家”——那样毫无用处。要具体明确。

通用（毫无用处）：

• 扮演专家角色

• 担任作家

• 担任顾问

具体（助你获得金牌）：

• 担任小型企业顾问，帮助超过 200 家公司提高收入。

• 担任专门针对电子商务品牌的电子邮件文案撰写员

• 担任职业教练，帮助人们转换行业

角色越具体，响应就越好。人工智能不会搜索所有人类知识，而是专注于特定领域的专业知识。

改变人工智能响应的强力词汇

这些简单的词语总能胜过冗长的段落：

审计 ——将人工智能转化为系统分析师，发现您遗漏的问题。

“担任业务顾问，审核我们的客户服务流程。”

“担任市场营销策略师。审核此产品上市计划。”

澄清 ——摒弃术语，使复杂事物变得清晰明了

“向新房主解释清楚这项保险政策”

“请向客服团队明确我们的退货政策”

简化—— 复杂问题的通用翻译器

“简化首次报税者的税务文件”

“简化我们面向新客户的投资策略”

人性化 ——将机器人文本转换为自然对话

“让这封客户道歉邮件更人性化”

“让我们的公司简报更人性化”

神奇的双词组合

逆向思考 ——通过逆向工程问题揭示根本原因

“尽管评价很好，销量却下降了。要反向思考。”

“办公室搬迁后团队士气低落。应该反向思考一下。”

零废话 ——立即消除冗长赘述

“解释一下我们的新定价结构。绝无废话。”

“列出第三季度业务重点。无需赘述。”

更具体地说 ——当输出结果过于笼统时，这是一种外科手术般的精准工具。

先得到初步回应，然后说“更具体地说”。

修复此问题： – 激活修复模式（冒号很重要）

“解决这个问题：邮件营销活动打开率极低”

“解决这个问题：会议超时45分钟”

控制输出的结构命令

【主题】三点概括 ——强制残酷的优先级排序

“顾客流失原因三点详解”

“三点概括最重要的业务事项”

用 12 岁小孩都能听懂的方式解释 ——简单易懂的黄金标准

“请用简单易懂的方式解释一下为什么利润率在下降，就像教12岁的孩子一样。”

“用浅显易懂的方式向12岁孩子解释加密货币的风险”

清单格式 ——使任何流程都能立即执行。

“新零售店开业清单格式”

“清单格式：餐厅员工招聘”

功率组合堆叠

真正的魔力来自于多种技巧的结合：

商业危机堆栈：

扮演扭亏为盈顾问的角色。本季度销售额下降了 30%。
反向思考。挑战我们的假设。对我们的复苏计划进行事前剖析。
行动项以清单形式呈现。

营销解决方案堆栈：

请扮演文案撰写人。审核这个产品页面。
我们的宣传内容有什么问题？让语言更具人情味。杜绝空洞无物的内容。

客户服务技术栈：

请扮演客户体验专家。评分降至 3.2 星。
反向思考。解决这个问题：我们的服务流程。现在进行优化。

真正有效的5分钟工作流程

第 1 分钟： 从最低限度开始

“扮演零售顾问的角色。顾客为什么空手而归？反向思考。”

第 2-3 分钟： 逐层迭代

“更具体一些”

“质疑这一分析”

“还缺少什么？”

第 4 分钟： 结构输出

“行动计划清单”

“将此模板用于后续问题”

第 5 分钟： 最后润色

“零废话”

“现在就优化，以便立即实施”

导致结果失败的关键性错误

命令太多 ——每次提示最多只发 3 条命令。命令太多会让 AI 感到困惑。

缺少冒号 ——“Fix this:”可以正常工作，而“Fix this”则不行。冒号会激活修复模式。

礼貌用语 ——省略“请”和“谢谢”。它们会浪费处理能力。

过度解释背景 ——让人工智能填补智能上的空白。不要让它淹没在背景故事中。

通用角色 ——例如“专家”——对人工智能来说毫无意义。“拥有 8 年消费者心理学经验的高级市场经理”则能提供更具体的专业知识。