提示系统内容策略设计:提示工程架构师教你如何用「用户视角」提升提示词效果

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提示系统内容策略设计:用「用户视角」解锁提示词的「效果密码」

引言:为什么你精心写的提示词,总是「差一点」?

上周,我的朋友小夏——某AI教育产品的产品经理——来找我吐槽:「我花了3天写的提示词,让AI生成『小学三年级的数学题讲解』,结果出来的内容全是『因式分解的高级技巧』,学生根本看不懂!」

我拿过她的提示词一看:「请生成一篇小学三年级的数学题讲解,要求准确、详细。」问题一目了然:她的提示词只说了「小学三年级」和「准确详细」,却没说「用孩子能听懂的语言」「结合生活中的例子」「避免抽象术语」——这些用户真正在意的需求

类似的场景,你可能也遇到过:

要「面向职场新人的Excel技巧」,结果AI输出「VBA宏编程指南」;要「轻松幽默的育儿科普」,结果AI写成「儿童发展心理学论文」;要「适合老人的智能手机教程」,结果AI满篇都是「AI算法优化」。

为什么会这样?不是你的提示词不够「专业」,而是你犯了提示工程中最常见的错误:站在「技术视角」设计提示词,而不是「用户视角」

技术视角的提示词,关注「如何让模型理解我的指令」;而用户视角的提示词,关注「如何让模型满足用户的真实需求」。这两者的区别,就像给厨师点菜:技术视角说「给我做一盘鱼」,而用户视角说「给我做一盘清蒸鲈鱼,少盐,鱼要新鲜,用葱丝而不是葱段——我家孩子不吃葱段」。

后者的效果,显然会好得多。

一、先理清三个关键概念:提示系统、内容策略、用户视角

在开始之前,我们需要明确三个核心概念,避免后续讨论出现偏差。

1. 什么是「提示系统」?

提示词(Prompt)不是孤立的句子,而是一个闭环系统——它由三部分组成:

核心提示词:引导模型输出的核心指令(比如「写一篇小学三年级的数学题讲解」);上下文管理:为模型提供的背景信息(比如「用户是小学三年级学生,数学基础中等」);反馈机制:收集用户对输出结果的评价,反向优化提示词(比如「用户说讲解太抽象,需要增加生活例子」)。

简单来说,提示系统是「连接用户需求、AI模型、输出结果的桥梁」,而内容策略,就是这座桥梁的「设计图纸」。

2. 什么是「提示系统的内容策略」?

内容策略(Content Strategy)原本来自内容营销领域,指「规划、创作、管理内容的方法论,以实现特定业务目标」。放到提示工程中,它的定义是:
规划提示词的结构、语言、信息密度,以及上下文管理和反馈机制的设计,确保AI输出符合用户需求的结果

比如,对于「小学三年级数学题讲解」的提示系统,内容策略可能包括:

提示词结构:「目标用户+核心任务+风格要求+具体约束」;语言要求:「用『苹果、铅笔』等生活例子,避免『因式分解』等术语」;上下文管理:「添加用户之前的错题是『加减混合运算』的背景信息」;反馈机制:「收集用户对『讲解易懂性』的评分,低于4分则调整提示词」。

3. 什么是「用户视角」的内容策略?

用户视角(User-Centric)的本质,是**「以终端用户的需求为核心,反向设计提示系统」——这里的「终端用户」,指最终使用AI输出结果的人**(比如小夏产品中的「小学三年级学生」,而非小夏自己)。

用户视角的内容策略,需要回答三个问题:

用户真正需要的是什么?(比如学生需要「能听懂的数学讲解」,而非「准确的数学知识」);用户的认知习惯是什么?(比如学生对「生活例子」的接受度比「抽象术语」高);用户的使用场景是什么?(比如学生在手机上看讲解,需要「短段落、分点」)。

举个例子:如果终端用户是「60岁以上的老人」,要设计「智能手机使用教程」的提示系统,用户视角的内容策略会是:

提示词结构:「目标用户(60岁老人)+核心任务(教如何发微信语音)+风格要求(像子女教父母一样亲切)+具体约束(每步配1张截图说明,避免『点击右上角三个点』,改用『点屏幕右上角的小圆圈』)」;上下文管理:「添加老人之前用过功能机,对触屏操作不熟悉的背景信息」;反馈机制:「收集老人对『步骤清晰度』的评价,低于3分则简化步骤」。

二、用户视角的四个核心要素:从「满足需求」到「超出预期」

要设计用户视角的提示系统,需要抓住四个核心要素:需求颗粒度、认知对齐、场景约束、反馈闭环。这四个要素,构成了「用户视角」的底层逻辑。

1. 要素一:需求颗粒度——从「泛泛而谈」到「精准对焦」

很多提示词效果不好的原因,是「需求颗粒度太粗」——比如「写一篇旅游攻略」,而用户真正需要的是「带2岁孩子、不用早起、有母婴室、能玩沙的海边攻略」。

需求颗粒度(Granularity of Needs)指用户需求的具体程度。颗粒度越高,需求越具体,AI输出的结果越符合预期。

如何提升需求颗粒度?

关键是挖掘用户的「隐性需求」——用户说出来的是「表面需求」,真正的需求藏在「为什么」背后。比如:

用户说「要好用的PPT模板」(表面需求)→ 隐性需求是「符合公司品牌色、有数据可视化模块、能快速修改」;用户说「要搞笑的生日祝福」(表面需求)→ 隐性需求是「提到去年一起吃火锅碰翻蛋糕的事,用『吐槽式关心』风格」;用户说「要减肥食谱」(表面需求)→ 隐性需求是「不用计算卡路里、食材容易买、30分钟能做好」。

挖掘隐性需求的三种方法:

深度访谈:问「为什么」——比如用户说「要好用的PPT模板」,可以问「你觉得『好用』具体是指什么?」「之前的模板有什么不方便?」;用户旅程地图:梳理用户使用产品的全流程,找出「痛点时刻」——比如用户在「修改PPT模板」时,需要「快速替换品牌色」;数据分析法:通过用户的搜索、点击、收藏记录,找出「高频需求」——比如用户搜索「旅游攻略」时,常附加「带娃」「不用早起」。

案例:从「泛泛而谈」到「精准对焦」

某AI旅游产品的初始提示词是:「写一篇三亚旅游攻略」(颗粒度低)。通过深度访谈,他们发现用户的隐性需求是「带2岁孩子、不用早起、有母婴室、能玩沙的海边攻略」(颗粒度高)。

优化后的提示词:

为带2岁孩子的家庭设计一份2天1夜的三亚海边攻略,要求:1. 每天行程不超过3个景点,8点后出发;2. 景点有母婴室,距离停车场≤5分钟步行;3. 推荐的餐厅有儿童餐具和宝宝餐椅;4. 语言像邻居阿姨推荐一样亲切。

结果,用户对攻略的满意度从52%提升到87%。

2. 要素二:认知对齐——让AI「听懂」用户的「语言」

即使挖掘了隐性需求,如果提示词的语言不符合用户的认知习惯,AI输出还是会「跑偏」。

认知对齐(Cognitive Alignment)指「提示词的语言要与用户的认知模型(Cognitive Model)一致」——用户的认知模型,是他们对事物的「理解框架」,比如:

小孩的认知模型:「用生活例子理解抽象概念」;职场新人的认知模型:「用『职场黑话翻译』理解专业术语」;老人的认知模型:「用『具体动作描述』理解操作步骤」。

实现认知对齐的三个技巧:
技巧一:用「用户熟悉的类比」代替「抽象术语」

比如,用户说「要亲切的风格」→ 转化为「像邻居阿姨推荐一样」(用户熟悉的类比),而非「要温暖的语气」(抽象术语);
用户说「要简单的Excel技巧」→ 转化为「像同事教你一样,用『统计月度销售额』的例子」,而非「要基础的Excel操作」。

技巧二:用「具体的动作描述」代替「模糊指令」

比如,用户说「要容易操作的智能手机教程」→ 转化为「点屏幕右下角的绿色电话图标,然后点通讯录里的『女儿』名字,再点语音通话按钮」(具体动作),而非「打语音电话的步骤」(模糊指令);
用户说「要容易做的减肥食谱」→ 转化为「用鸡蛋、生菜、全麦面包做三明治,不需要开火,5分钟做好」(具体动作),而非「简单的减肥食谱」。

技巧三:用「用户的语言」代替「技术语言」

比如,用户说「要能快速修改的PPT模板」→ 转化为「模板中的颜色、文字可以一键替换,不需要调整格式」(用户语言),而非「模板支持变量替换」(技术语言);
用户说「要不会过敏的宝宝辅食」→ 转化为「不含牛奶、鸡蛋、花生的辅食」(用户语言),而非「低过敏原的辅食」。

案例:认知对齐的效果

某AI教育产品的初始提示词是:「讲解小学三年级的『加减混合运算』」(抽象术语)。

优化后的提示词:

用「小明买铅笔」的例子讲解小学三年级的「加减混合运算」,比如「小明有5支铅笔,妈妈又给了他3支,他送给小红2支,现在有几支?」语言要像老师上课一样亲切,避免「运算顺序」这类术语。

结果,学生对讲解的「易懂性」评分从3.1分(5分制)提升到4.6分。

3. 要素三:场景约束——让提示词「适配」用户的使用场景

用户的使用场景,会直接影响提示词的效果。比如:

用户在「地铁上」看AI文章→ 需要「短段落、分点、重点加粗」;用户在「直播中」用AI台词→ 需要「口语化、有互动感、每3句话问一个问题」;用户在「会议中」用AI纪要→ 需要「结构化、重点突出、有行动项」。

如何设计场景约束?

关键是回答三个问题:

用户在什么「环境」下使用AI?(地铁/办公室/家里);用户用什么「设备」?(手机/电脑/平板);用户的「目的」是什么?(获取信息/解决问题/娱乐)。

场景适配的三个维度:
维度一:结构调整

比如,用户在手机上看攻略→ 提示词要求「分点列出每天的行程,每点用1-2句话概括,重点信息用【】标注」;
用户在会议中用纪要→ 提示词要求「输出结构化纪要:1. 会议主题;2. 参会人员;3. 行动项(负责人+deadline)」。

维度二:信息密度调整

比如,用户在地铁上看文章→ 提示词要求「每段不超过3行,避免长篇大论」;
用户在办公室看报告→ 提示词要求「详细的数据分析,包括图表说明」。

维度三:输出格式调整

比如,用户需要AI生成PPT大纲→ 提示词要求「PPT大纲:封面→目录→章节1(标题+内容点)→章节2→结论→参考资料」;
用户需要AI生成朋友圈文案→ 提示词要求「用emoji开头,内容不超过150字,结尾问『你们觉得怎么样?』」。

案例:场景约束的效果

某AI直播助手的初始提示词是:「生成直播台词」(无场景约束)。

优化后的提示词:

生成一场面向宝妈的直播台词,主题是「宝宝辅食添加误区」,要求:1. 口语化,像和闺蜜聊天一样;2. 每3句话问一个问题(比如「你们有没有给宝宝吃过盐?」);3. 重点误区用「敲黑板」强调;4. 结尾加「点击下方购物车,领取辅食食谱」的引导。

结果,直播的互动率从8%提升到25%,商品转化率从1.2%提升到3.5%。

4. 要素四:反馈闭环——让提示词「自动进化」

即使设计了完美的提示词,随着用户需求的变化,效果也会逐渐下降。比如,去年用户需要「带娃海边攻略」,今年可能需要「带娃露营攻略」;去年需要「不用早起」,今年需要「有亲子活动」。

反馈闭环(Feedback Loop)指「收集用户对AI输出的评价,反向优化提示词」——这是提示系统「保持活力」的关键。

构建反馈闭环的三个步骤:
步骤一:定义「效果指标」

首先明确「什么样的输出是好的」。比如:

AI写作助手:用户满意度评分、内容符合需求比例、修改次数;AI客服系统:用户投诉率、问题解决率、对话时长;AI旅游攻略:用户收藏率、分享率、攻略使用次数。

步骤二:收集用户反馈

常用的四种方式:

主动问卷:在AI输出后,弹出「你对这个结果满意吗?(1-5分)」的问卷;行为数据:通过用户的点击、收藏、分享等行为,推断满意度(比如用户收藏攻略→ 满意);用户评论:允许用户对输出结果评论(比如「这个攻略太详细了,谢谢!」);深度访谈:定期访谈高频用户,了解新需求。

步骤三:迭代优化提示词

根据反馈结果,调整提示词的参数。比如:

用户说「攻略里的餐厅太远」→ 把「餐厅距离景点≤1公里」改为「≤500米」;用户说「讲解太抽象」→ 把「用生活例子」改为「用3个生活例子」;用户说「台词不够互动」→ 把「每3句话问一个问题」改为「每2句话问一个问题」。

案例:反馈闭环的效果

某AI写作助手团队,通过反馈闭环优化提示词:

初始提示词:「写一篇关于『职场新人沟通技巧』的文章」;用户反馈:「文章太笼统,没有具体例子」;优化后:「写一篇关于『职场新人沟通技巧』的文章,用『向同事求助』『给领导汇报』『跨部门协作』3个具体例子,每个例子100字」;用户反馈:「例子很好,但语言太正式」;再优化:「用学长分享经验的风格,避免『沟通策略』这类术语」。

经过三次迭代,用户满意度从4.0分提升到4.8分,内容符合需求比例从70%提升到92%。

三、用户视角的提示系统设计方法论:四步从0到1

现在,我们把四个要素整合为可落地的设计方法论——四步从0到1,设计用户视角的提示系统。

步骤一:用户研究——挖掘隐性需求,定义核心目标

用户研究是设计的起点,核心是「找到用户的真实需求」。常用方法:

1. 用户访谈(User Interview)

目标:挖掘隐性需求;方法:选择10-20个高频用户,1对1深度访谈,问以下问题:
你用AI产品解决什么问题?对当前输出最不满意的地方是什么?你希望输出有什么改进?「完美的输出」是什么样子的?

2. 用户旅程地图(User Journey Map)

目标:梳理用户全流程,找出痛点;方法:绘制用户从「触发需求」到「使用输出」的全流程,标注每个环节的「痛点」和「期望」。

3. 数据分析法(Data Analysis)

目标:通过数据找出高频需求;方法:分析用户的搜索、点击、收藏记录,找出「高频关键词」。

步骤二:认知对齐——将用户需求转化为结构化提示

在用户研究的基础上,将「用户的自然语言需求」转化为「AI能理解的结构化提示」。

结构化提示的模板:
[目标用户] + [核心任务] + [风格要求] + [具体约束] + [场景适配]

工具推荐:用LangChain实现结构化提示

LangChain是强大的提示工程工具,其
PromptTemplate
可以快速生成结构化提示。比如,用Python实现旅游攻略的提示词:


from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义结构化提示模板
tour_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["target_user", "core_task", "style", "constraints", "scene_adapt"],
    template="""你是一位擅长为{target_user}设计旅游攻略的达人。请完成{core_task},要求如下:
1. 风格要求:{style};
2. 具体约束:{constraints};
3. 场景适配:{scene_adapt}。"""
)

# 填充用户需求参数
user_input = {
    "target_user": "带2岁孩子的家庭",
    "core_task": "设计一份2天1夜的三亚海边攻略",
    "style": "像邻居阿姨推荐一样亲切,不用‘网红’‘打卡’这类词",
    "constraints": """- 每天行程不超过3个景点,8点后出发;
- 景点有母婴室,距离停车场≤5分钟步行;
- 推荐的餐厅有儿童餐具和宝宝餐椅""",
    "scene_adapt": "分点列出每天的行程,每点用1-2句话概括,重点信息用【】标注"
}

# 生成提示词
formatted_prompt = tour_prompt.format(**user_input)
print(formatted_prompt)

步骤三:场景适配——根据使用场景调整提示词结构

根据用户的使用场景,调整提示词的输出格式。比如:

使用场景 输出格式要求 提示词示例
手机阅读 分点、短段落、重点标注 「分点列出每天的行程,每点用1-2句话概括,重点信息用【】标注」
直播台词 口语化、互动感、引导行动 「每3句话问一个问题,结尾加‘点击购物车领福利’的引导」
会议纪要 结构化、行动项明确(负责人+deadline) 「输出结构化纪要:1. 会议主题;2. 参会人员;3. 行动项」
朋友圈文案 emoji开头、互动问句、短篇幅 「用emoji开头,内容不超过150字,结尾问‘你们觉得怎么样?’」

步骤四:反馈闭环——迭代优化提示词

根据用户反馈,持续调整提示词。比如:

用户满意度低于4分→ 增加需求颗粒度;用户修改次数多→ 优化认知对齐;用户分享率低→ 调整场景适配。

四、实战案例:设计「AI带娃旅游攻略助手」的提示系统

现在,我们用方法论实战设计一个「AI带娃旅游攻略助手」的提示系统。

1. 步骤一:用户研究——挖掘隐性需求

访谈10位带娃旅游的妈妈,得到结论:

表面需求:「要带娃的旅游攻略」;隐性需求:「不用早起、有母婴室、餐厅有儿童餐具、能玩沙/玩水、有亲子活动」;痛点:「之前的攻略要么没有母婴室信息,要么行程太满,孩子累得哭闹」;期望:「攻略像闺蜜推荐一样亲切,有具体的小技巧(比如「如何哄孩子午睡」)」。

2. 步骤二:认知对齐——生成结构化提示

设计结构化提示模板:


from langchain.prompts import PromptTemplate

# 带娃旅游攻略的提示模板
baby_tour_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["child_age", "days", "destination", "preferences", "additional_requests"],
    template="""你是一位擅长为带{child_age}岁孩子的家庭设计旅游攻略的达人。请设计一份{days}天的{destination}旅游攻略,用户偏好{preferences}。要求如下:
1. 风格:像闺蜜推荐一样亲切,不用‘网红’‘打卡’这类词,加入1个带娃小技巧(比如「如何哄孩子午睡」);
2. 行程:每天不超过3个景点,8点后出发,每个景点游玩1-2小时;
3. 配套:景点必须有母婴室(距离停车场≤5分钟步行),餐厅必须有儿童餐具和宝宝餐椅;
4. 额外要求:{additional_requests};
5. 格式:分点列出每天的行程,每点用1-2句话概括,重点信息用【】标注。"""
)

3. 步骤三:场景适配——调整输出格式

根据用户「在手机上看攻略」的场景,要求AI输出:

分点列出每天的行程;每点用1-2句话概括;重点信息用【】标注(比如【有母婴室】【餐厅有宝宝餐椅】)。

4. 步骤四:反馈闭环——迭代优化

收集50位用户的反馈,发现:

80%的用户希望「增加亲子活动的推荐」;70%的用户希望「小技巧更具体」;60%的用户希望「餐厅距离景点更近」。

优化后的提示模板:


baby_tour_prompt_v2 = PromptTemplate(
    input_variables=["child_age", "days", "destination", "preferences", "additional_requests"],
    template="""你是一位擅长为带{child_age}岁孩子的家庭设计旅游攻略的达人。请设计一份{days}天的{destination}旅游攻略,用户偏好{preferences}。要求如下:
1. 风格:像闺蜜推荐一样亲切,不用‘网红’‘打卡’这类词,加入1个具体的带娃小技巧(比如「在母婴室用婴儿车当临时床,播放白噪音哄睡」);
2. 行程:每天不超过3个景点,8点后出发,每个景点游玩1-2小时,至少有1个亲子活动(比如「沙滩捡贝壳」「手工制作」);
3. 配套:景点必须有母婴室(距离停车场≤5分钟步行),餐厅必须有儿童餐具和宝宝餐椅(距离景点≤500米);
4. 额外要求:{additional_requests};
5. 格式:分点列出每天的行程,每点用1-2句话概括,重点信息用【】标注。"""
)

五、理论支撑:为什么用户视角的提示词更有效?

用户视角的提示词效果更好,背后有两个重要的理论支撑:信息熵理论对齐度模型

1. 信息熵理论:需求颗粒度越高,信息熵越低

信息熵(Information Entropy)衡量「信息的不确定性」——信息熵越高,不确定性越大;信息熵越低,不确定性越小。

对于提示词来说,需求颗粒度越高,信息熵越低,AI输出的结果越确定。比如:

提示词A:「写一篇旅游攻略」(颗粒度低,信息熵高)→ AI可能输出「三亚攻略」「云南攻略」「北京攻略」,不确定性大;提示词B:「为带2岁孩子的家庭设计2天1夜的三亚海边攻略」(颗粒度高,信息熵低)→ AI输出更确定。

信息熵的计算公式:

2. 对齐度模型:提示词与用户需求的匹配度越高,效果越好

对齐度(Alignment)指「提示词中的信息与用户需求的匹配程度」。对齐度越高,AI输出越符合需求。

对齐度的计算用余弦相似度(Cosine Similarity)——将用户需求和提示词转化为向量,计算两者的夹角余弦值(范围0-1),值越大,对齐度越高。

比如:

用户需求向量:U=[带娃,海边,不用早起,母婴室]U = [带娃, 海边, 不用早起, 母婴室]U=[带娃,海边,不用早起,母婴室];提示词向量:P=[带2岁孩子,三亚海边,8点后出发,有母婴室]P = [带2岁孩子, 三亚海边, 8点后出发, 有母婴室]P=[带2岁孩子,三亚海边,8点后出发,有母婴室];

余弦相似度:

对齐度是1,说明提示词与用户需求完全匹配。

六、工具推荐:提升效率的「用户视角提示设计工具链」

设计用户视角的提示系统,需要用到以下工具:

1. 用户研究工具

问卷星:快速制作问卷,收集用户需求;深度访谈指南:帮助设计访谈问题,挖掘隐性需求;Hotjar:通过热力图、会话回放,分析用户行为数据。

2. 提示设计工具

LangChain:用
PromptTemplate
生成结构化提示;PromptLayer:管理和调试提示词,跟踪效果;ChatGPT/ Claude:快速测试提示词效果,迭代优化。

3. A/B测试工具

Optimizely:对不同版本的提示词进行A/B测试;Google Optimize:免费的A/B测试工具,适合小团队。

4. 反馈收集工具

Typeform:制作美观的反馈问卷,提高参与率;问卷网:国内常用的反馈收集工具,支持多种题型;Intercom:实时收集用户反馈,快速响应需求。

七、未来趋势:用户视角提示系统的进化方向

随着AI技术的发展,用户视角的提示系统会向三个方向进化:

1. 个性化提示:根据用户画像自动生成定制化提示

未来,提示系统会结合用户的历史行为、偏好、画像,自动生成定制化提示。比如:

用户之前多次搜索「带娃旅游攻略」→ 提示系统自动加入「母婴室」「不用早起」;用户是「职场新人」→ 提示系统调整语言风格为「亲切、具体」;用户是「老人」→ 提示系统调整操作步骤为「具体动作描述」。

2. 多模态提示:结合文字、图片、语音等多模态信息

未来,提示系统会支持多模态输入。比如:

用户上传一张宝宝的照片→ 提示系统识别宝宝年龄,生成「适合1岁半宝宝的海边攻略」;用户用语音说「我要带娃去三亚玩2天」→ 提示系统转化为文字提示,并加入隐性需求;用户上传一张餐厅的照片→ 提示系统识别是否有儿童餐具,调整餐厅推荐。

3. 自适应提示:根据反馈实时调整提示词

未来,提示系统会具备「自适应能力」——根据用户反馈,实时调整提示词。比如:

用户说「攻略里的餐厅太远」→ 提示系统自动将「≤500米」改为「≤300米」;用户说「小技巧不够具体」→ 提示系统自动将「哄孩子午睡」改为「用婴儿车当临时床,播放白噪音」;用户说「行程太满」→ 提示系统自动将「每天3个景点」改为「每天2个景点」。

八、常见疑问解答:解决你最关心的问题

1. 用户视角会不会增加提示词的复杂度?

不会。用户视角是「聚焦核心需求」,反而会减少无关信息,让提示词更精准。比如,用户需要「带娃海边攻略」,提示词加入「母婴室」「不用早起」等核心需求,比「海边攻略」更简洁有效。

2. 如何平衡用户视角和模型的理解能力?

用户视角是「以用户需求为核心」,但同时要「用模型能理解的语言」。比如,用户说「要亲切的风格」→ 转化为「像邻居阿姨推荐一样」(模型能理解),而非「要温暖的语气」(模型难以理解)。

3. 小团队没有资源做用户研究怎么办?

可以用「低成本用户研究方法」:

分析用户的搜索记录、评论,找出高频需求;找5-10个用户做简短访谈(10-15分钟);用问卷星做在线问卷,收集用户需求。

4. 反馈闭环需要投入很多资源吗?

不需要。可以用「轻量化反馈机制」:

在AI输出后,弹出「1-5分」的评分问卷;通过用户的点击、收藏、分享等行为,推断满意度;定期访谈10-20个高频用户,了解新需求。

结语:提示工程的本质,是「用户洞察的艺术」

很多人认为,提示工程是「技术活」——需要精通模型原理、掌握各种技巧。但在我看来,提示工程的本质,是「用户洞察的艺术」——你越懂用户,你的提示词效果越好

站在用户视角设计提示系统,不是「迎合用户」,而是「理解用户」——理解他们的需求、认知习惯、使用场景,然后用AI能理解的语言,把这些需求转化为提示词。

就像厨师做饭,不是「按照菜谱做」,而是「按照食客的口味做」——如果食客是四川人,就加辣椒;如果是小孩,就少放盐。

最后,我想送给你一句话:「好的提示词,不是『技术上正确』,而是『用户觉得有用』。」 当你真正站在用户的角度设计提示系统,你会发现,提示词的效果,自然会提升。

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