這位網友的問題很典型： > 寶玉老師，以現在大模型的能力還需要prompt嗎，我現在都直接描述問題就發出去了 這個疑問其實特別普遍，甚至可以說，它代表了絕大多數用戶的心聲。包括還有人說： > 今天社交網絡上被追捧的所謂AI高人,不過是Prompt Kiddie(提示詞小子)。 > 整天轉帖一些提示詞,其實是在自動充當大模型的燃料。 這個問題的答案，其實藏在你的需求裡。 如果你的任務很簡單，比如問個天氣、查個單詞，或者寫個請假條，那確實不需要什麼複雜的提示詞。這就好比做一道 1 加 1 等於 2 的數學題，直接心算就完事了，非要列個方程式反而顯得矯情。 但是，一旦涉及到複雜任務，情況就完全不同了。 你可以把專業的提示詞想象成解難題時的“數學公式”。 當面對一道複雜的應用題時，光靠心算是不夠的。你需要公式來規範步驟，需要設定變量。提示詞就是在這個環節起作用，它把一個模糊的需求，拆解成了一條清晰的思維鏈，手把手教 AI 怎麼思考。 舉個最常見的例子：把一篇晦澀的學術論文改成科普文章（參考提示詞： ）。 如果你直接把論文丟給 AI，跟它說“幫我改寫成科普文”，它大概率會給你扔回一篇刪減版的論文，依然充滿了你不懂的術語。因為它不知道你的“科普”是給誰看的，也不知道你需要什麼風格。 但如果你運用了“公式”，告訴它：你的讀者是只有高中物理水平的普通愛好者，請多用生活中的比喻（比如把量子糾纏比作心靈感應），並且在寫之前先去檢索一下相關的背景趣聞。 這時候，AI 輸出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生動有趣的科普文章。這就是提示詞的魔力——它填補了“指令”和“意圖”之間的鴻溝。 再進一步，提示詞還能充當“工作流經理”的角色。 比如你想做個 PPT。普通玩法是讓 AI 幫你列個大綱，然後你自己根據大綱一頁頁去製作幻燈片。 但高階的玩法是，用一段精心設計的提示詞（參考提示詞： ），讓 AI 不僅生成大綱，還能根據每一頁的內容，自動寫出對應的 AI 繪畫指令。它把“寫大綱”和“想配圖”這兩個步驟串聯起來了。這時候的 AI，就不再是一個簡單的聊天機器人，而是一個自動化的生產線。...