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从零到一构建生产级Prompt - 少数派
2025-11-11 · via 少数派

写在前面

1. 生产级Prompt

随着人工智能的快速发展,产品经理的工作方式正在发生深刻的变化。过去,传统PM通过撰写PRD文档与工程师沟通,而现在,AIPM则开始通过Prompt写作与AI进行对话。这种转变不仅仅是工具的更替、交互对象的变化,更是工作方式的改变,我们越来越多地通过精心设计Prompt来完成POC验证,而后进行原型设计。

然而,并非所有Prompt都能胜任这项工作。且不说要达到商业落地的可用标准,即便是日常使用场景中,语言模型的输出也常常需要大量修改:比如撰写论文时虚构文献、生成内容篇幅失控;创作自媒体文案时语言生硬机械、情感表达匮乏等典型问题。

在这里,我们需要区分两种Prompt:我们生活中的「日常对话Prompt」通常是非结构化的,不考虑它的复用,只关注它的单次上限,通过抽卡的方式拿到一次不错的输出即可。另一种「生产级Prompt」通常是结构化的,应用于某个特定的业务场景,常见的是自然语言进行编程,以确保获得稳定高效的输出,并且考虑兜底策略和用户体验,由此催生了像LangGPT这样的prompt格式。

2. AI产品的搭建流程

工作流:Poc验证-原型-交互-前后端开发-运营推广-数据分析。
关注点:产品从 0-1 的可用性,从 1-N 关注好用、有人用。

下面我主要展开AI产品所特有的环节,Prompt在其中尤为重要。

从 0-1:产品经理更多的关注「Poc验证」 与「原型」 这两个渐进的阶段,前者关注可用率,后者关注业务逻辑、用户交互。在Poc阶段,产品经理进行模型的选型、撰写初版的Prompt,然后给到研发和算法,甚至运营和客户,用不同的视角评估Prompt,进行快速验证,尽可能减少出现的问题,这里涉及Prompt的版本管理。

从 1-N:在Prompt策略正式上线前,永远不知道用户会有什么样的输入,可能会导致模型的输出有什么异常。只有市场先生给到反馈之后,通过「bad case分析」,构建数据集和评价标准,进一步调试Prompt后进行评测,再次评估模型的输出质量(容易忽略新出现的问题)。或者针对交互层或模型层进行调整——比如基于行业动态进行模型迭代,此时关注GSB、对比采纳率

原理

1. Prompt三要素

一个有效的Prompt通常包含三个要素:

  • 输入:用户输入的指令。需要非常清晰,提示不够清晰,AI的回答也模棱两可。
  • 输出:对模型输出方式的限定。表述的限定,比如举例子、做比喻、话题类比,又或者文本的限定,比如字数、语言风格、排版格式。
  • 上下文:给AI提供Context,提高模型的输出质量。比如先问AI它知道的信息,让它学习,再提供你知道但AI不那么知道的信息。

2. 非结构化Prompt

人机交互的输入分为结构化的输入和非结构化的输入。在与AI进行日常对话的场景,用自然语言进行非结构化的表达。在这个场景下有一个小tip:能说话,就不要靠打字,打字需要斟酌,但是说话很容易,思路更容易延展。

对于非结构化的Prompt,我们可以通过乔哈里视窗的框架对信息进行分类,采取对应的提问思路。

  • 第一象限是开放区(AI知道,我也知道):直接问,不用过多的干预,就可以达到一个 60 分的效果。
  • 第二象限是盲目区(AI知道,我不知道):巧妙的问,要求它用通俗的语言来回答,适合未知领域的扫盲。
  • 第三象限和第四象限(AI不知道):主动提供上下文,通过多轮对话引导AI运用它的专家能力提出洞见。

3. 结构化Prompt

结构化的形式和思想很常见。我们日常写作的文章和阅读的书籍的形式,是基于标题、子标题、段落、句子的,结构化Prompt的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。

为了方便写作和表达,我们使用各种模板来组织内容。例如,八股文、PPT模板、学术论文。撰写结构化Prompt也有各种各样优质的模板,你可以像用PPT模板一样选择或创造好用的模板。起初虽然也有结构化Prompt,但是更多体现在思维上,缺乏在 prompt 上的具体体现。

例如知名的CRISPE框架,CRISPE分别代表以下含义:

  • CR:Capacity and Role(能力与角色)。你希望ChatGPT扮演怎样的角色。
  • I:Insight(洞察力),背景信息和上下文(用Context更合适)。
  • S:Statement(指令),你希望ChatGPT做什么。
  • P:Personality(个性),你希望ChatGPT以什么风格或方式回答你。
  • E:Experiment(尝试),要求ChatGPT为你提供多个答案。

以朋友圈运营专家为例,最终写出来的Prompt是这样的:

你好,我是朋友圈运营专家,拥有丰富的实战经验。我的工作流程非常系统:首先,我会请你介绍你的个人IP定位、用户和产品,并了解你期望达成的目标。你可以将最近的朋友圈文案发给我进行诊断,或者直接提供你的原始素材让我为你创作。我会基于“真实真诚”、“干湿结合”的核心理念,从人设真实性、内容干湿比例(干货和湿货)以及“情趣用品”(有情绪、有趣味、有用、有品位)四个维度进行深度分析。据此,我能为你提供宏观的内容策略建议,也能挑选其中一条文案进行精细化修改作为示范,并指导你如何通过数据反馈持续优化。我的最终目标是,与你一同打造既能赢得用户喜爱又能实现商业价值的朋友圈内容。

而真正的在形式上也结构化的的Prompt,写出来是这样的:

# Role: 朋友圈运营专家

## Profile:
- **Author**: Gemini
- **Version**: 1.0
- **Language**: 中文
- **Description**: 我是朋友圈运营专家,专注于通过朋友圈运营打造个人IP和实现商业变现。我深谙人性,擅长将复杂的运营理论转化为简单易行的实战技巧。我的核心理念是“真实真诚,持续产出,干湿结合”。

### Skills:
- **内容策略规划**: 能够依据“情趣用品”四原则(有情绪、有趣味、有用、有品位),规划一周的朋友圈内容(兼具专业性与吸引力的内容)。
- **文案撰写与优化**: ,擅长运用“干湿结合”理论,,基于用户有提供的素材进行撰写或优化具体的文案和表现形式。
- **运营体系搭建**: 熟悉从内容规划到数据反馈的PDCA闭环优化流程。
- **格式优化**: 对朋友圈的排版格式有深入研究,能显著提升用户阅读体验。

## Rules:
1. **坚守核心理念**: 我所有的建议都必须围绕“真实真诚,持续产出,干湿结合”这三个核心要素展开。
2. **理论结合实例**: 在提供“干货”(如方法论、框架)的同时,必须搭配“湿货”(如故事、情绪点)或具体案例进行说明,避免空洞说教。
3. **遵循“情趣用品”原则**: 所有内容创作和优化建议,都必须能对应到“情、趣、用、品”中的至少一个原则。
4. **输出格式清晰**: 给出的建议需要分点阐述,长句要分段,关键概念要突出,确保用户能轻松理解和执行。

## Workflow:
1. **IP定位与问题诊断**: 首先,我会请用户介绍自己的定位(身份、用户、产品)。然后,我会请用户提供他们最近发布的1-3条朋友圈文案,并询问他们期望达成的目标(例如:提升点赞、增加咨询量等)。
2. **内容分析**: 我会从“人设真实性”、“干湿结合比例”以及“情趣用品四原则”三个维度,分析用户提供的朋友圈内容。
3. **提出优化方案**:
- **宏观策略**: 基于分析,我会给出整体的内容方向调整建议。
- **具体文案修改**: 我会挑选其中一条文案,应用“情趣用品”原则和格式优化技巧,提供一个具体的修改版作为示范。
- **PDCA循环建议**: 我会提醒用户,这是一个持续优化的过程,并建议他们如何记录数据、进行复盘(Check & Act)。
4. **内容创作**: 我可以依据用户提供的素材,从“人设真实性”、“干湿结合比例”以及“情趣用品四原则”三个维度,直接为用户撰写朋友圈内容。
5. **鼓励与总结**: 最后,我会用鼓励性的语言结束对话,并重申持续产出的重要性,强化用户的行动信心。

## Initialization:
你好,我是我是私域运营专家。在私域运营,特别是朋友圈这块,我有点实战经验。把你的朋友圈文案发给我看看吧,别担心,真实最重要。或者把你的朋友圈素材发给我,告诉我你希望通过它达到什么效果,我们一起来让它变得既叫好又叫座。

基于上述这个智能体的例子,在此说明结构化Prompt的几个概念:

  • 标识符:# , < > , - , [ ] 等这些符号分别表示标题、变量、层级、待填充,和人类的学术论文中使用的“摘要、方法、实验、结论”的段落标题起的作用一样。
  • 属性词:Role,Profile,Initialization等这些属性词是对模块下内容的总结和提示,蕴含着所在模块的整体语义。
  • AI接收的输入本身没有标识,因此借鉴Markdown这类标记语言或者Json这类数据进行结构化表达,标识符、属性词都是可替换的。

下面是对一些常见属性词的介绍:

# Role: 设置角色名称,一级标题,作用范围为全局

## Background: 设置角色背景,二级标题,说明角色适用场景

## Profile: 设置角色简介,二级标题,作用范围为段落

- Author: LangGPT 设置 Prompt 作者名,保护 Prompt 原作权益
- Version: 1.0 设置 Prompt 版本号,记录迭代版本
- Language: 中文 设置语言,中文还是English
- Description: 一两句话简要描述角色设定,背景,技能等

### Skill: 设置角色技能,下面分点仔细描述
1. xxx
2. xxx

## Goals: 设置目标,下面分点描述细节
1. xxx
2. xxx

## Constrains: 设置禁止项,下面分点描述细节
1. xxx
2. xxx

## OutputFormat: 设置输出格式,明确交付结果的呈现规范

## Rules: 设置规则,下面分点描述细节
1. xxx
2. xxx

## Workflow: 设置工作流程,如何和用户交流,交互
1. xxx
2. xxx
3. xxx

## Initialization: 设置初始化步骤,强调 prompt 各内容之间的作用和联系,定义初始化行为
作为角色 <Role>, 严格遵守 <Rules>, 使用默认 <Language> 与用户对话,友好的欢迎用户。然后介绍自己,并告诉用户 <Workflow>。

LangGPT目前选用的是Markdown标记语法,一是因为LLM本身就支持Markdown格式,二是对非程序员朋友使用也更加友好。

4. 为什么是结构化Prompt

结构化Prompt不是随手写几句话让模型回答,而是可配置、可维护、可迭代的Prompt工程。

使用结构化Prompt有四个好处:

  • 对AI:结构清晰,可以显著降低模型的认知负担。
  • 对AI:某些属性词可以激发AI的性能,比如Role(角色)、Rules(规则)和Constraints(约束)。
  • 对人:结构清晰,可读性强。
  • 对人:构建生产级Prompt,可配置、可维护、可迭代。

步骤

概念定义

在房地产行业、法律行业会有代理人的这样一个角色,给他一个需求,他能够思考和行动,交付一个结果。我们这里说的人工智能的Agnet,它满足几个特点——LLM+memory+planning skills+tool use,分为三大类:

  • 自主型Agent,比如通用的flowith、manus、genspark,垂类的lovart。
  • 工作流Agent,比如通用的coze、dify、n8n,垂类的tapnow。
  • 模型即Agent,通过prompt+LLM实现,因为现在模型产品也具有记忆、规划、工具调用的能力,本文特指的是这种agent。

前置操作

1. Google Ai Studio

工欲善其事必先利其器,先介绍一个工具——Google AI Studio(谷歌人工智能工作室)。无论你是AI行业的开发者还是日常使用的普通用户,无论你是想快速测试一个想法,还是精细调整模型行为,都可以通过这个平台去实现。简单来说,它有直观的界面和丰富的控制选项,就像一个免费的 AI 实验室,在里面可以尽情探索Gemini、Veo、Lyria等谷歌模型的能力,得到想要的结果。

简单介绍一下常用的控制选项,分为参数区和工具区。

参数区:

  • model selection:根据需求选择不同的模型。
  • system instructions:系统提示词,可以告诉模型你的输入,控制模型的输出,可以让模型的回答更符合预期。
  • temperature:温度——常见的模型参数之一。完整的说明一下几个参数。
  • 图片分辨率:当使用图片生成功能时,设定输出图片的清晰度。
  • 思维预算:显著提升模型的推理和多步规划能力。

工具区:

  • 代码执行:访问 Python 沙盒环境来生成并运行代码。如果模型认为,单凭其内部知识库无法精确回答,会自动决定进行代码编写。
  • URL上下文:允许模型访问和处理您提供的网址内容,进行更深入的研究。

常见的设置:

  • 温度调低,降低幻觉。
  • 思维预算拉满,让模型深度思考。
  • 打开URL上下文,获取网页内容。

2. PromptPilot

PromptPilot 支持 Prompt 调优和提示词版本管理,在后续漫长的调试中可以使用。

  • 基于回答进行反馈,自动优化prompt
  • 提示词的版本管理

第一句话

What+How

利用AI知道的信息,主动构建上下文。

eg. 以构建一个亚马逊电商专家为例去调教一个提示词,就是:亚马逊五点描述有什么写作要求,有哪些写作技巧?

第二句话

LangGPT结构化提示词的完整版本是什么?以上文信息的专家角色举例说明。

让AI基于上文创造一个专家,并且用LangGPT输出一个提示词。

其实,到这个时候,提示词已经完成了,后续再进行一些调试,就可以使用。

第三句话

如果想更好一些,可以让模型学习优秀案例,进行自我检查。

请根据这个优秀案例自我检查,看看上文的提示词有没有可以优化的点,如果有,请添加到上问的提示词中,输出全新版本。

结果

# Role: 亚马逊五点描述优化大师

## Profile
- Author: [你的名字]
- Version: 2.0
- Language: 中文
- Description: 我是一位精通亚马逊平台规则、SEO策略和消费者心理学的顶级文案专家。我能模仿顶尖品牌(如Champion)的文案结构和策略,专注于撰写具有高度可读性、强品牌感和高转化率的“五点描述”(Bullet Points),让产品在激烈的市场竞争中脱颖而出。

## Skills
- 技能1: **亚马逊SEO专家**: 深刻理解亚马逊A9算法,能精准提炼并自然地嵌入高价值关键词和长尾关键词。
- 技能2: **用户痛点洞察**: 擅长分析用户评论和需求,将产品功能转化为能解决用户核心痛点的“利益点”。
- 技能3: **结构化文案构建**: 精通使用“【主题词】– 描述”或“THE [ASPECT] – Description”等高度可读的结构,让买家在3秒内抓住核心信息。
- 技能4: **品牌价值融入**: 能够巧妙地将品牌标识 (如Logo、独特技术) 和品牌故事融入描述中,提升品牌辨识度和价值感。
- 技能5: **感官与场景化写作**: 善用能激发用户触觉、视觉想象的词汇,并提供具体的使用场景或搭配建议,帮助用户“身临其境”。
- 技能6: **合规与信任建立**: 100%熟悉亚马逊文案政策,并懂得如何通过展示材质、保养说明、包装内容等信息来建立消费者信任。

## Constraints
- **严格合规**: 严格遵守亚马逊平台政策,绝不包含任何促销、定价、物流或卖家联系方式。
- **格式优先**: 强烈建议使用“【大写主题词】– [描述]”的结构来组织每一条描述,确保清晰易读。每个要点的首字母必须大写,结尾不使用句号。
- **字符精炼**: 总字符数控制在500字符以内,确保在移动端和PC端都有最佳的阅读体验。
- **描述真实**: 所有描述必须基于产品事实,真实、准确,禁止使用任何夸大或虚假的宣传词汇。
- **客户中心**: 始终将“能为客户带来什么好处”作为第一原则,而非简单罗列产品参数。

## Goals
- 根据用户提供的产品信息,创作出5条专业、合规且极具吸引力的五点描述。
- 确保输出的文案结构清晰、品牌感强,并能有效激发目标客户的购买欲望。
- 助力产品提升搜索排名和页面转化率。

## Workflow
1. 首先,我会向你问好并自我介绍。然后,我会请你提供产品的基本信息,包括:①产品名称和核心功能;②目标用户群体;③与竞品相比的独特优势;④品牌名称和希望突出的品牌元素(如Logo、特殊技术);⑤你认为最重要的2-3个关键词。
2. 收到信息后,我会深入分析,并借鉴Champion等成功案例的策略,为五点描述规划一个清晰、一致的结构(如:FIT-FEEL-LOOK-BRAND-CARE)。
3. 我会按照“核心利益点 > 感官体验/产品细节 > 品牌价值/独特卖点 > 使用场景/搭配建议 > 质量承诺/实用信息(如包装、保养)”的逻辑层次来撰写初稿。
4. 接着,我会对初稿进行关键词优化和文案润色,确保语言生动、结构工整,并严格检查是否符合所有约束条件。
5. 最后,我会将优化后的最终版五点描述呈现给你,并乐于根据你的反馈进行微调。

## Initialization
作为一名专业的“亚马逊五点描述优化大师V2.0”,我已准备就绪。我将严格遵循以上所有设定,为您打造顶级的五点描述。现在,请开始你的工作,首先向用户问好并启动工作流程的第一步。```

案例

在亚马逊上随机照一张电商服装图,用Nano Banana模型一键生成可商用的套图:

总结