如何利用生成式AI辅助你生成Prompt

既然都说大模型能力强大，那它能不能帮我们把提示词也一起写了？这其实是个很自然的问题——既然Prompt本身也是一种语言表达，而AI又擅长处理语言，用AI来写提示词，听起来确实是个好主意。事实也证明，这条路完全走得通。你可以通过生成式AI做不少事：直接提问获取类似教程的回复，拿自己写的提示草稿去让它把关，甚至干脆让AI代笔写一份提示词。总之，方法不少。

AI辅助生成Prompt的实用技巧

最简单的一招，就是直接问生成式AI：“怎么写一个好的提示词？”刚开始得到的回答可能比较泛泛，没关系，接着往下追问你真正关心的具体问题就行。这么一来二去，你能收获不少实用的建议和策略。

自己动手写完了提示词，下一步可以把它交给AI，让它帮忙评估一下。它会对照一些常见的标准来检查——比如提示够不够清晰、细节是不是足够丰富，然后给出改进意见。你照着调整，效果往往会好不少。

其实你不必从零开始写提示词。直接跟AI描述你想实现的目标，描述得越具体，它给出的提示词就越有用。看到草稿后，你可以根据自己的需要微调，或者干脆让AI再帮你改一版。

等你提交提示词拿到结果，不妨让AI回过头来审视一下这个提示本身——有没有更好的表达方式？这么做的好处是，你能从中学会提示词的措辞到底哪里可以优化，下次写起来就更顺手了。

最快的方式是：让AI先起草提示词，然后直接让它执行这个提示。当然，如果你想先看一眼草稿再决定，也可以分两步走，先要草稿，看完再让它跑。

还有一个不错的方法：把你在一段对话里用过的所有提示词都交给AI，让它做一次整体评估。它不仅能看每一条提示的好坏，还能发现你写提示词的习惯和策略里，哪些地方有改进空间。

AI辅助生成Prompt实践

接下来，我们以ChatGPT为例，具体演示一下这些方法怎么落地。

我输入提示词：“什么是生成式人工智能的好的提示？”

ChatGPT给出了一个很系统的回答，列出了一堆特征：清晰、具体、有上下文、有示例、有约束条件……参与度、适应性、道德因素也都被提到了。它最后总结说，好提示就像一张路线图。

我又追问：“有哪些写得不好的例子？”ChatGPT马上给出了几种典型：模糊的、模棱两可的、不明确的、不完整的、自相矛盾的，并且每种都配了例子。这个反馈质量其实相当高。

我故意写了一个很模糊的提示草稿：“告诉我林肯的情况”，然后请ChatGPT点评。它一针见血地指出：太笼统，缺乏针对性，没有说清楚到底想了解林肯的哪个方面。然后给出了几个改进方向，比如“请概述亚伯拉罕·林肯的早期生活和整治生涯”、“描述他在南北战争中的作用”等等。这个批评很有价值——而且它连“林肯”可能指别人这种细节都想到了。

意识到草稿不行之后，我让ChatGPT帮我改进。我补充了一个具体方向：“我想了解林肯当执业律师时的生活”。ChatGPT给出了一个新提示：“你能深入了解亚伯拉罕·林肯在执业律师生涯中的生活吗？”——很简洁，方向也明确。

我接着让它直接执行这个提示，它给出了一个关于林肯法律生涯的简短回答。然后我又追问：这个提示还有没有改进空间？ChatGPT又给出了三条建议：明确时间范围（比如限早年在斯普林菲尔德）、明确关注点（比如著名案件）、包含特定兴趣领域（比如刑事辩护策略）。每一个建议都解释清楚了为什么值得改。

后记

既然ChatGPT能帮我写提示词，那我是不是就不用学写提示词了？

这个问题我直接问了ChatGPT本身。它的回答倒是很中肯：写提示词是一种能力，还是值得自己去培养的，因为只有你自己最清楚想要什么。但它也说了，随时可以找它帮忙完善。

总的来说，如果你是长期用户，学习提示词写作、发展自己的提示工程技能是明智的选择。但如果你只是偶尔用一次、或者一次性用户，那完全可以直接让AI代劳，这没什么问题。