Google 提示词最佳实践，高效驾驭大模型在数字化和自动化的浪潮中，我们正与AI大模型深度共舞。如何精准"指挥"这些智

高效驾驭大模型时代，从精准提问开始

📖 前言

在数字化和自动化的浪潮中，我们正与 AI 大模型深度共舞。

如何精准"指挥"这些智能伙伴，获得理想输出，已成为每位从业者的必备技能。

Google 为此提供了一套全面的 提示词工程 最佳实践，帮助我们更高效地与模型互动。

本文涵盖：

✅ Google 推荐的 8 大核心实践
✅ 6 个实用的迭代优化技巧
✅ 独家总结的 Prompt 八招要诀
✅ 安全使用的 8 条底线原则

适合人群： 开发者 | 产品经理 | 内容创作者 | AI 爱好者

一、提示词工程的最佳实践 💡

核心理念： "说人话，但更聪明"

Google 推荐的 8 大实践，能将模型准确率提升 20%以上，让我们逐一拆解：

1️⃣ 明确意图

原则： 直击核心，避免模糊

始终清楚地传达最重要的内容或信息，让模型一目了然你的核心诉求。

❌ 不好的示例：

帮我写点东西

✅ 好的示例：

请为一款面向年轻人的健身APP撰写一段100字的产品介绍，
突出"AI私教"和"社交互动"两大特色。

2️⃣ 构建提示词

原则： 三明治结构 = 角色 + 上下文 + 指令

像搭积木一样，层层搭建你的提示词：

📝 提示词结构：
┌─────────────────┐
│  1. 定义角色    │  你是谁？
├─────────────────┤
│  2. 提供上下文  │  背景是什么？
├─────────────────┤
│  3. 给出指令    │  要做什么？
└─────────────────┘

实战示例：

【角色】你是一位资深的前端开发工程师
【上下文】我正在开发一个电商网站的购物车功能
【指令】请帮我用React编写一个购物车组件，包含增删改查功能，
并提供完整的代码和注释

3️⃣ 参照例子

原则： 少样本提示（Few-shot Prompting）

通过具体例子，让 AI "见贤思齐"。

示例：

请按照以下格式生成产品评价：

示例1：
产品：无线蓝牙耳机
评价：音质清晰，续航给力，性价比超高！⭐⭐⭐⭐⭐

示例2：
产品：智能手环
评价：功能全面，但续航略显不足。⭐⭐⭐⭐

现在请为"机械键盘"生成一条评价。

4️⃣ 限制输出范围

原则： 设定边界，精准控制

通过限制条件，确保输出内容紧扣主题。

限制维度：

📏 字数： "请用 100-150 字回答"
📋 格式： "请以 JSON 格式输出"
🎯 范围： "只讨论技术层面，不涉及商业"
⛔ 排除： "不要包含代码，只讲思路"

5️⃣ 任务分解

原则： 化繁为简，逐步引导

复杂任务？拆开来！使用 思维链（Chain-of-Thought） 引导模型。

示例：

我想开发一个TODO应用，请按以下步骤协助我：

第1步：列出核心功能清单
第2步：设计数据库表结构
第3步：规划前端页面布局
第4步：提供技术栈建议

6️⃣ 质量监控

原则： 让 AI 自省

引导模型在输出前进行自我检查。

示例：

请写一篇关于"AI伦理"的文章，要求：
1. 字数800-1000字
2. 包含至少3个真实案例
3. 输出前请自查：是否符合字数要求？案例是否真实？

7️⃣ 逐步思考

原则： 激活零样本推理能力

在复杂问题中，引导模型展示推理过程。

魔法咒语：

请逐步思考并解决以下问题：
[问题描述]

要求：
- 列出你的思考步骤
- 说明每步的依据
- 最后给出结论

8️⃣ 关键要点

原则： 持续迭代，不断优化

🎨 充分发挥创意，大胆尝试
🔄 提示词不是一成不变的，随技术调整
📊 记录效果，找到最优方案

💡 核心提示： 从简单任务入手，积累经验，逐步挑战复杂场景！

二、提示词迭代的技巧 🔄

核心理念： "活到老，改到老"

大模型日新月异，你的提示词也要与时俱进。以下 6 个技巧助你持续优化：

🔹 技巧1：重申关键元素

重复是强化记忆的利器，但别过度。

示例：

请撰写一篇技术博客【重点：技术博客】，主题是"微服务架构"。
文章要体现【技术博客】的专业性和深度。

🔹 技巧2：明确格式

提前告知输出格式，标准化输出，便于后续处理。

常用格式：

📊 JSON - 适合数据交换
📋 Markdown - 适合文档编写
📈 CSV - 适合数据分析
🔖 表格 - 适合对比展示

示例：

请列出 Python 和 Java 的对比，以 Markdown 表格形式输出：

| 特性 | Python | Java |
|------|--------|------|
| ... | ... | ... |

🔹 技巧3：突出关键信息

使用视觉提示（粗体、斜体、代码块）让模型 get 重点。

示例：

请解释什么是 **RESTful API**，重点说明以下内容：
- **核心原则**
- *使用场景*
- `示例代码`

🔹 技巧4：多样化表达

同一个需求，换个说法可能效果更好！A/B 测试你的提示词。

版本 A：

解释一下什么是区块链

版本 B：

假设我是一个10岁的小孩，请用简单的语言和生活中的例子，
向我解释"区块链"是什么。

🎯 小技巧： 测试不同表述，记录效果，找到最佳版本！

🔹 技巧5：三明治法

在长提示词中，开头、中间、结尾各重复一次核心指令。

示例：

【开头】请用Python实现一个简单的爬虫

【中间内容】
- 目标网站：xxx
- 需要爬取：xxx
【再次强调】记住，要用Python实现

【结尾】最后，请确保代码是用Python编写的

🔹 技巧6：参考优质资源

站在巨人的肩膀上，借鉴优秀案例。

推荐资源：

🌐 Prompt Hero - 社区提示词分享
📚 Google Prompt Gallery - 官方示例库
💬 OpenAI Cookbook - OpenAI 实践指南

🔄 迭代心法： 小步快跑，快速验证，持续优化！

三、Prompt 八招要诀 🎯

核心理念： Prompt Engineering 不止于技巧，更是管理艺术

从本质到安全，全链路掌握 Prompt 精髓：

第一招：一个本质 — 把 AI 当新员工 👔

德鲁克管理学启示： 明确、细致地指导下属

关键认知：

AI 是你的"实习生" - 刚毕业，潜力无限
需要循循善诱 - 清晰定义目标，避免歧义
沟通即管理 - 提问的质量决定输出的质量

实战对比：

新手提问	高手提问
"帮我写代码"	"你是资深工程师，我需要一个用户认证模块，包含注册、登录、找回密码功能，技术栈是Node.js+JWT，请提供完整代码和安全建议"

第二招：两个关注 — 挑战上限 + 人机协同 🤝

HBR 推荐阅读： 《Navigating the Jagged Technological Frontier》

两种协同模式

🏇 Centaur（半人半马）模式
   人类负责创意 → AI 负责执行 → 优势互补

🤖 Cyborg（半机械人）模式  
   人机深度融合 → 无缝衔接 → 一体化工作

追求输出上限

Prompt 提供的是下限保障，理想效果在于上限挑战：

⚙️ Know-how（方法论） - 掌握核心算法与模式
📋 SOP（标准流程） - 建立标准化操作流程

实践建议：

从简单任务建立信任
逐步挑战复杂场景
记录最佳实践形成 SOP

第三招：三个要点 — BOR 框架 📋

简单好记的黄金公式：

┌─────────────────────────────────┐
│  B - Background (背景)          │
│  提供上下文，相当于 History      │
├─────────────────────────────────┤
│  O - Objective (目标)           │
│  明确要做什么 (Action + Task)    │
├─────────────────────────────────┤
│  R - Role (角色)                │
│  定义 AI 身份，避免泛化          │
└─────────────────────────────────┘

实战模板：

【Background】我在做一个面向大学生的二手交易平台
【Objective】需要设计一套用户信用评分系统
【Role】你是产品设计专家

请提供：
1. 评分维度建议
2. 计算规则
3. 激励机制

✨ 为什么选 BOR？ 比传统的"角色提示"更系统，便于分享和复用！

第四招：四字真言 — CHAT 框架 💬

易记口诀，一劳永逸：

C - Character (角色) → 定义身份
H - History (背景)   → 补充上下文
A - Ambition (目标)  → 宏大愿景
T - Task (任务)      → 具体指令

公式：

有效提示 = Character + History + Ambition + Task

案例演示：

【C】你是硅谷顶级产品经理
【H】我们的APP用户留存率从60%降到40%
【A】希望在3个月内恢复到60%以上
【T】请分析可能原因，并提供3个可行的优化方案

输出要求：
- 方案包含具体步骤
- 预估所需资源
- 风险评估

💡 记忆技巧： CHAT = 聊天，提示词就是在和 AI 聊天！

第五招：思维五环 — 多维视角赋能 🎪

企业级思维框架，全方位优化输出：

1️⃣ 客户思维

核心： 永远思考如何创造用户价值

示例：

请从用户视角出发，分析这个功能是否真正解决了痛点？
如果你是用户，你会怎么评价？

2️⃣ 架构思维

核心： 系统思考，而非散点

示例：

请从系统架构角度，分析这个方案的：
- 扩展性
- 可维护性
- 技术债风险

3️⃣ 战略思维

核心： 站在更高维度思考

示例：

如果你是公司 CTO，从战略角度看，
这个技术选型是否符合未来 3 年的发展方向？

4️⃣ 项目思维

核心： 权衡成本、时间、质量

示例：

请评估这个方案的：
- 开发成本（人天）
- 时间周期
- ROI 预期

5️⃣ 数据思维

核心： 量化效果，数据说话

示例：

请提供可量化的指标：
- 性能提升百分比
- 用户满意度评分
- 转化率变化

🎯 实战建议： 根据任务性质，灵活选择 1-2 个维度深入！

第六招：六句参考 — 黄金实战模板 📝

拿来即用的六大技巧：

① 提供具体例子 + 格式要求

请按照以下格式编写产品需求文档（PRD）：

【示例格式】
## 需求背景
...
## 目标用户
...
## 核心功能
...

② 提供至少 5 个例子

以下是 5 个好的标题示例：
1. xxx
2. xxx
3. xxx
4. xxx
5. xxx

请仿照以上风格，为我的文章生成 10 个标题。

③ 选择特定领域

请以【前端开发】领域的专业视角，
评估这个技术方案的可行性。

④ 使用口语化方式

请用聊天的口吻，像朋友一样跟我解释什么是"云计算"，
别太学术，要接地气。

⑤ 调整深度

请提供两个版本的回答：
- 简版：100 字概括
- 详版：800 字深度剖析

⑥ 明确格式和回复量

请用 Markdown 列表形式，
列出 10 个 Python 学习资源，每个资源包含：
- 名称
- 链接
- 推荐理由（20字以内）

第七招：七个原则 — 高效执行法则 ⚡

核心操作指南：

序号	原则	说明	示例
1️⃣	格式要求	JSON、表格等标准化	"请以 JSON 格式输出"
2️⃣	控制回复量	避免冗长，指定字数	"限 300-500 字"
3️⃣	角色场景	模拟真实情境	"假设你是面试官"
4️⃣	数据整理	让 AI 汇总、清洗	"请整理成对比表格"
5️⃣	限定范围	聚焦主题，排除噪声	"只讨论前端部分"
6️⃣	流程组合	链式提示，逐步构建	"先分析再建议"
7️⃣	突破认知	用 AI 扩展视野	"从我没想到的角度分析"

实战应用：

【综合应用多个原则】
你是资深架构师【原则3-角色】，
请分析微服务和单体架构的优劣【原则5-范围】，
以 Markdown 表格形式输出【原则1-格式】，
字数控制在 500 字以内【原则2-回复量】，
并从成本、性能、维护三个维度对比【原则4-数据整理】。

第八招：安全八诀 — 守护底线 🛡️

警告： 在享受 AI 便利的同时，安全红线不可触碰！

安全清单（必读！）

⚠️ 禁止事项：

1️⃣ 办公场所禁用 ChatGPT  
   → 避免敏感信息泄露

2️⃣ 绝不上传"秘密"级以上数据  
   → 守护国家/商业机密

3️⃣ 避免大段上传敏感文档  
   → 防止被滥用或训练

4️⃣ 公司代码严禁上传  
   → 核心资产保护

5️⃣ 隐藏真实信息  
   → 用化名、代号替代

6️⃣ 用类比隐藏意图  
   → "假设有个公司..." 而非直接描述

7️⃣ 多账号分开处理  
   → 敏感任务用不同 API

8️⃣ 假设行为被追责  
   → 严守法律法规

安全最佳实践

✅ 推荐做法：

【脱敏处理】
将 "阿里巴巴的电商系统" 
改为 "某大型电商平台的系统"

【拆分提问】
敏感完整方案拆成多个无关问题，
在不同会话中提问

【本地处理】
核心算法在本地实现，
只让 AI 辅助非关键部分

❌ 危险操作：

- 直接上传客户数据库
- 粘贴公司内部文档
- 暴露真实项目名称
- 分享未发布的产品计划

🔒 底线原则： 当你犹豫"这个能不能问"时，答案往往是"不能"！

四、实战案例：从 0 到 1 写提示词 ✍️

场景：为公司设计一个客服机器人

❌ 新手版（效果差）

帮我做个客服机器人

⭐ 进阶版（应用 BOR 框架）

【Background】我们是一家在线教育公司，日均客服咨询 500+ 条
【Objective】设计一个智能客服机器人，处理常见问题
【Role】你是对话系统设计专家

请提供方案。

🚀 高手版（综合应用多个技巧）

【C - Character】你是拥有 10 年经验的对话系统架构师

【H - History】
- 我们公司：在线编程教育平台
- 现状：日均客服咨询 500+，其中 60% 是重复问题
- 痛点：人工客服成本高，响应慢

【A - Ambition】
3 个月内上线智能客服，实现：
- 处理 80% 常见问题
- 平均响应时间 < 3 秒
- 用户满意度 > 4.5/5

【T - Task】请提供完整方案，包含：

1. 系统架构设计
   - 技术栈选型（说明理由）
   - 核心模块划分
   
2. 训练数据准备
   - 需要哪些数据？
   - 数据量级要求？
   
3. 意图识别与对话流程
   - 至少设计 5 个常见意图
   - 提供 1-2 个完整对话示例
   
4. 落地计划
   - 分阶段实施（含时间节点）
   - 人力需求评估
   - 风险点及应对方案

【输出格式】
请用 Markdown 格式，包含：
- 标题分级
- 代码示例（如有）
- 流程图描述（用文字描述）

【字数要求】1500-2000 字

对比结果：

新手版：可能得到一个泛泛的回答
进阶版：得到基本方案框架
高手版：得到详细、可落地的完整方案

五、快速提升指南 🎓

🔰 新手阶段（1-2 周）

目标： 掌握基础框架

行动清单：

熟记 BOR 框架和 CHAT 框架
每天练习 3-5 个提示词
对比优化前后的效果差异
收藏 10 个优质提示词模板

练习题：

用 BOR 框架重写以下提示：
"帮我写一篇关于健康饮食的文章"

🎯 进阶阶段（2-4 周）

目标： 灵活运用技巧

行动清单：

尝试组合 3 个以上技巧
A/B 测试不同表述方式
建立个人提示词库
参与社区交流（如 Prompt Hero）

挑战任务：

为你的工作场景设计 5 个专用提示词模板

🏆 高手阶段（1-2 月）

目标： 形成个人方法论

行动清单：

总结出自己的最佳实践
建立 SOP 标准流程
分享经验，帮助他人
探索前沿应用（如 Agent、Function Calling）

大师修炼：

开发一套针对你所在行业的 Prompt 框架

六、常见问题 FAQ ❓

Q1: Prompt 写得越长越好吗？

A: 不一定！关键是精准，而非冗长。

✅ 复杂任务：可以写长，但要结构清晰
✅ 简单任务：简洁明了即可
❌ 避免：大量无关信息

Q2: 为什么同样的 Prompt，每次结果都不同？

A: 大模型有随机性。

解决方案：

使用 temperature=0 参数（如果支持）
多次测试取平均效果
增加约束条件提高稳定性

Q3: 如何评估 Prompt 的好坏？

A: 建立评估体系

评估维度：

维度	说明	评分方法
准确性	是否理解意图	1-5 分
完整性	是否覆盖要点	1-5 分
可用性	是否可直接使用	1-5 分
创新性	是否有新角度	1-5 分

Q4: 不同模型需要不同的 Prompt 吗？

A: 是的！不同模型特性不同。

通用建议：

GPT-4 - 适合复杂推理，可以写长 Prompt
Claude - 注重安全，适合专业内容
文心一言 - 中文理解好，文化语境强

最佳实践： 针对常用模型分别优化

Q5: 怎么处理 AI "胡说八道"？

A: 多管齐下

防止幻觉策略：

1. 要求引用来源
   "请提供可验证的数据来源"

2. 让 AI 自检
   "如果不确定，请明确说明"

3. 拆分验证
   把复杂问题拆成多个小问题交叉验证

4. 增加约束
   "只基于 [指定文档] 回答，不要推测"

七、工具推荐 🛠️

提示词管理工具

工具	特点	适用场景
PromptPerfect	AI 自动优化提示词	新手快速提升
Notion	知识库管理	团队协作
Obsidian	本地化管理	个人知识库

学习资源

资源	类型	推荐指数
Prompt Hero	社区	⭐⭐⭐⭐⭐
OpenAI Cookbook	官方文档	⭐⭐⭐⭐⭐
Learn Prompting	教程	⭐⭐⭐⭐

八、行动起来，迭代不止 🚀

Prompt Engineering 是 AI 时代的"软技能"，从 Google 实践到八招要诀，每一步都指向 高效与安全。

🎯 核心三原则（记住这个！）

┌─────────────────────────────────┐
│                                 │
│   明确 → 说清楚你要什么          │
│                                 │
│   创意 → 大胆尝试新方法          │
│                                 │
│   迭代 → 持续优化找最优          │
│                                 │
└─────────────────────────────────┘

📋 今日行动清单

完成这三个小任务，开启你的 Prompt 进阶之旅：

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📚 参考资料

🎓 持续学习，与 AI 共同成长
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最后更新： 2025-10-22