一、推荐大模型 AI 这篇是最基本的与 AI 沟通的提示词方法，深入浅出地理解提示词的价值，通过层层递进的方式，逐步提高与 AI 沟通的能力。 国内使用推荐： 1）腾讯元宝DeepSeek：https://yuanbao.tencent.c
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一、推荐大模型 AI
这篇是最基本的与 AI 沟通的提示词方法，深入浅出地理解提示词的价值，通过层层递进的方式，逐步提高与 AI 沟通的能力。
国内使用推荐：
1）腾讯元宝DeepSeek：https://yuanbao.tencent.com/
2）DeepSeek：https://chat.deepseek.com
3）Kimi Chat /月之暗面：kimi.moonshot.cn ；
4）豆包：www.doubao.com
5）通义：https://www.tongyi.com/qianwen/
6）智谱清言：https://chatglm.cn/
二、与 AI 沟通“三步走”（任务模型）
ChatGPT 出现后，敏锐的观察者立即认识到，人类瞬间拥有了一座蕴含着人类文明史精华的“私人图书馆”。更令人惊讶的是，这个图书馆不仅能够自动为你阅读和总结，还能以自然语言进行交流，使用者可以用自己的母语与之互动。换句话说，每个人都可以利用这一工具。
然而，不同的人使用时却发现，这个神奇工具的回答效果存在巨大差异。这是因为这座图书馆收录了极为丰富的信息，可以输出高质量的论文级别回答，也可以提供简单易懂的科普式回答。
具体取决于用户如何与这个工具进行沟通，需要用户事先学习如何与之交互。
于是出现了提示词 prompt 概念，又出现一种岗位：prompt提示词工程师。如今其他岗位招聘量在缩减，但 AI 相关的提示词工程师岗位骤增。
现在，让我们先来看看用三种沟通方式问两种 AI，什么是提示词 prompt？学习如何提高自己的提问水平。
一）第一步：给任务 —— 直接给出指令或任务
AI 回答质量的关键点：关键词
请解释一下什么是prompt？
想象一下，AI 不知道你是谁，它会用什么方式回答你？
二）第二步：给要求 —— 在任务基础上加要求
请给我一个非常通俗易懂的解释，什么是人工智能领域的prompt？
给出各种要求和条件时，AI 就会给出尽可能符合要求的回答。
哪个 AI 聪明？看它回复得是否符合要求。
二）第三步：赋予角色（七十二变）—— 增加角色提高输出质量
你是一个有着20年经验的人工智能领域的专家，目前正在教 10 岁小朋友学习prompt提示词，你的教学既幽默又通俗易懂，现在请解释第一个概念“prompt”
学会给 AI 赋予角色，就像孙悟空一样七十二变，变成你想要它变成的人物，给你解释概念，帮你做事，是学习 AI 中最重要的一个方法。
三、提示词第一原则：明确且具体的指令
AI 时代，每个人都会和 AI 人机协作工作和学习，那么向 AI 提问想获取高质量的答案，那就要学习如何和 AI 发指令和提问，这就是提示词。我们需要遵循一个基本原则：
第一原则：
使用明确且具体的指令
一）保持简洁明确，但不要省略关键词
二）分割符号让 AI 更容易理解
分隔符的主要作用是让 AI 清楚地区分出需要执行的“任务”和需要处理的“内容”。
符号说明：可以使用###，—,”””, 甚至类似xml的标签
三）识别关键词的意义，提升 AI 输出质量
1）想让 AI 给出高质量的回答，就要给出具体的技术或某领域的专业的细节或关键词；
2）想让 AI 完成高质量的任务，在提示词中所用的动词就要理解其含义，避免使用错误的词；
四）给出指令的背景信息，让 AI 理解背景信息
在提问时，忽略背景信息，往往会让 AI 难以给出满意的答案。
五）明确输出要求，让输出规范
四、（任务模型）BRTR 提示词
一）BRTR法提示词（背景+角色+任务+要求）
BRTR 提示词 = 说背景（Backgroud）+ 定角色（Role） + 派任务（Task）+ 提要求（Request）
定义角色＋背景信息＋任务目标（明确）＋要求（内容要求、输出要求）
【背景】：填入你的背景（补充说明，提高输出质量）
【角色】：填入你的角色（第三重要，提高输出质量）
【任务】：填入你的任务（第一重要：明确且具体）
【要求】：填入你的要求（第二重要：要求可以1、2、3排列）
二）小红书运营的BRTR 提示词示例
1、小红书BRTR提示词写文案
复制提示词到KIMI，可以根据需要修改
点击链接查看和 Kimi 智能助手的对话 https://kimi.moonshot.cn/share/cp4cnqqul723l66fa8mg
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2、增加人物背景
复制提示词到KIMI，可以根据需要修改
三）抖音口播稿提示词
五、（推理模型）Deepseek提示技巧
一）使用场景：
● 场景：适合需要深度分析、逻辑推导、学术研究或复杂问题解决的场景。
什么时候用：有明确目标，而非任务
比如：学术研究、商业决策、技术开发、法律咨询、金融分析、医疗诊断、教育培训、产品设计、政策研究、创意策划等。
示例提问：给出适用于DeepSeek“深度思考R1”模式的10个场景和细分场景，并给出3个示例。
二）目标+背景+结构化指令
表达：你是谁+你的目标
“目标定义+背景补充+结构化指令”的框架
三）补充 5W2H 结构组合背景
【What 目标】：我要做什么
【Who 对象】：我要给谁用
【Why 目标/为什么】：为什么要做？希望达到的目标或效果
【Where 在哪里】：在哪里要做？
【When 什么时候】：什么时候做？
【How 怎么做】：可以采用哪些方法？担心产生哪些问题？
【How much/many 多少】：现在的数据，目标的数据
四）提示：说人话
增加提示：“说人话”。可以有效提升输出的效果；
与Deepseek沟通，尽量说人话。越是直白、俗气，就越能激发它的潜能。
五）3W学习场景: Who+What+Why场景化模板
用【Who谁】能听懂的话解释【What专业术语】，并【Why举例说明】
示例：
用小学生能听懂的话解释【多模态生成式人工智能体】，并举例说明
用大型企业中高管能听懂的话解释【多模态生成式人工智能体】，并举例说明
用大型企业中高管能听懂的话解释【多模态生成式人工智能体】，并举例说明，说人话
六）3W1H方案场景: What+Who+Why+How场景化模板
我要【做什么】，给【谁】用，希望达到【效果】，但担心【问题】
模板解析：
【目标】：我希望AI帮你做什么？例如：设计PPT、写文案、分析报告。
【对象】：你的工作成果是给谁看的？具体受众是？例如：传统行业老板、年轻用户、技术专家等。受众特点越具体，AI的回复越精准。
【效果】：你希望达到什么效果？例如：消除数字化恐惧、引发共鸣、提升专业度。
【问题】：你有哪些顾虑和担忧？例如：他们听不懂技术术语、担心内容太晦涩、不符合品牌调性。提前告知AI你的担忧，它会帮你规避并优化结果。
示例-1：生活问题
我要给【我初中的女儿】讲解【如何学习Deepseek提升学习效率，学会与AI协作解决问题】，因为【AI已经改变了教育的方式，学会提问变得非常重要】，但担心【1、孩子没兴趣？2、觉得考试还在考答案。3、不知道问什么】
示例-2：工作问题
我要给【大型生产制造业企业的中高管】做【一整天的AI培训】，希望达到【1、中高管理解AI的发展和特点；2、如何把握这次AI技术革命；3、思考如何落地AI，提升企业的竞争力；4、如何提高自己的AI使用水平】，但担心【1、AI技术太深刻和具体让中高管觉得很难掌握；2、AI技术是信息部门的事，与我无关；3、AI很简单，只要会问就好，回答不好，是AI不够聪明；4、AI再发展下去，会替代我的工作】
范例：
我要设计一个PPT框架，要给一批50岁左右的制造业老板分享，主题是传统工厂出海战略布局。
希望用他们能理解的生存压力类比国际竞争，让他们明白出海是必选项而非选择题。
但我担心他们觉得海外市场遥远，担心法律风险和管理成本，害怕文化差异导致水土不服。你能帮我设计一个PPT框架吗？
七）2W仿写场景：Who+What
模仿【作家名】的【文体】写关于【主题】的【内容类型】
模板解析：
【作家名】：你想模仿的作家或名人。可以是文学家（鲁迅、李白、王尔德）、诗人（李煜、徐志摩）、媒体人（胡锡进）等等。
【文体】：你想模仿的写作体裁。例如杂文、诗歌、现代诗、散文、商业评论、新闻评论、小说、剧本等等。文体选择越精准，风格迁移效果越好。
【主题】：你想表达的核心内容或话题。例如 “职场内卷”、“人工智能发展前景”、“爱情的真谛”等等。
【内容类型】：你想生成的内容形式。例如文章、评论、诗词、短文、段子、语录等等。内容类型决定了最终呈现的文本形态。
示例：
用林清玄的散文风格，描写关于人工智能发展前景的散文。
用鲁迅的风格，描写关于人工智能发展前景的杂文。
六、人机互动学习技巧：变化我的角色
1、我是一个小学生，……
对比提问：
什么是大模型中强化学习用法？
我是一个小学生，什么是大模型中强化学习用法？
增加：我是一个小学生。是否能看懂？
2、我是一个中学生，……
我是一个中学生，什么是大模型中强化学习用法？
我是一个大学生，什么是大模型中强化学习用法？
增加：我是一个中学生（大学生）。是否逐步深入？
3、我是一个【具体身份】，……
我是一个零售行业的高管，我想知道什么是大模型中强化学习用法？怎么用？
增加：我的具体身份。
是否能更加具体。
七、四句神级指令解锁AI追问模式
核心提示词
1. 目标拆解法
2. 苏格拉底式提问
3. 第一性原理思考
4. 复盘前置练习
5. 使用指南
- 1. 框架选择 ：•规划目标 → 目标拆解法
- 2. 对话技巧 ：•回答AI提问时要具体诚实
- 3. 效果验证 ：•目标拆解案例：个人知识管理APP开发
a. •深思观点 → 苏格拉底式提问
b. •创新突破 → 第一性原理思考
c. •风险规避 → 复盘前置练习
a. •保持对话节奏只需说”好的下一个问题”
b. •随时可终止：”目前的分析已经足够，请总结…”
a. •苏格拉底式案例：远程办公模式探讨
b. •第一性原理案例：雨伞设计创新
c. •复盘前置案例：在线写作课程失败分析
动手验证
# 角色
你是一位有 10 年经验的 Java 后端架构师，擅长把复杂机制讲清楚。
# 任务
用「结论先行 + 分层展开」的结构回答下面的问题，读者是有 3 年经验的工程师。
# 约束
- 先给一句话结论，再给原理，最后给落地建议（参数 / 代码 / 命令）。
- 涉及版本差异时必须注明 JDK 或框架版本。
- 不确定的地方直说「这点请以你的版本实测为准」，不要编。
# 输出格式
1. 结论
2. 原理（不超过 3 个小节）
3. 落地（代码或命令）
4. 常见坑
问题：这里写具体的问题
延伸阅读：官方与权威资料
相关阅读（站内）
常见问题
Q：CAP 定理说的是什么？
分布式系统在网络分区（P）必然发生时，只能在一致性（C）和可用性（A）之间二选一。注意分区不是想不发生的故障，而是默认前提。
Q：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩有什么区别？
穿透是查不存在的 key（对策：布隆过滤器、缓存空值）；击穿是单个热点 key 失效导致并发直击数据库（对策：互斥锁重建、逻辑过期）；雪崩是大批 key 同时失效（对策：TTL 加随机抖动）。
Q：什么时候该拆微服务，什么时候继续用单体？
单体适合小团队、交付频率低、运维能力弱的场景；当团队规模变大、某模块需要独立扩缩容、发布互相阻塞时才值得拆，否则只是增加分布式复杂度。
Q：Redis 的 RDB 和 AOF 该怎么选？
RDB 是定时内存快照，恢复快、文件紧凑，但可能丢最后一次快照后的数据；AOF 记录写命令，数据更安全但文件会膨胀、恢复慢。生产常用「RDB + AOF 混合」。
Q：系统里为什么需要消息队列？
三个核心价值：解耦（生产方不依赖消费方）、削峰（秒级流量堆积在队列）、异步（把非关键链路从同步调用里摘出去）。代价是一致性和排查成本上升。
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