1. 提供激励

激励在人类沟通中非常有效，能够驱使人们更加努力去完成目标任务。对于 AI，尽管其没有情感或物质需求，但在提示中加入“激励”或“奖励”元素，可以引导 AI 提供更有价值的答案。这种激励机制不仅限于物质奖励，还可以是其他形式的激励，如认可、好评等。在提示中明确指出期望与可能的奖励，能够促使 AI 提供更加全面、深入的回答。

案例：

如果你能详细描述一种新型可再生能源技术，并提供具体的应用案例，我会将这份内容推荐给更多人。

案例分析：
在这个案例中，用户设定了明确的期望（详细描述技术并提供应用案例），并将“推荐给更多人”作为一种虚拟的奖励形式。这种激励机制虽然对 AI 没有直接的实际效用，但作为一种逻辑提示，能够促使 AI 尽可能详尽地输出，以达到用户设定的标准。通过这种方式，用户可以有效地提高 AI 的输出质量，确保生成的内容更符合实际需求。

2. 避免使用负面指令

解释：
负面指令如“不要做某事”在与 AI 互动时可能导致混淆或误解。AI 在解析指令时，可能会忽略“不要”这样的负面词汇，从而给出相反的答案。因此，采用正面指令，如“请做某事”可以避免这种情况的发生。正面指令更加直接且明确，使 AI 能够更加准确地理解和执行任务。

案例：

错误的提示: “不要给我任何与数学相关的内容。”

正确的提示: “请给我与数学无关的内容，重点在文学和历史。”

案例分析：
在错误的提示中，AI 可能会忽略“不要”这个词，而仍然生成与数学相关的内容。而通过正面指令“请给我与数学无关的内容”，用户可以明确地引导 AI 提供所需的答案。同时，在正面指令中添加具体的期望内容（如文学和历史），能够进一步帮助 AI 更精准地理解任务要求。通过这种方式，用户可以减少 AI 输出不符合要求的内容的概率，获得更为准确的结果。

3. 示例提示

解释：
示例提示是一种强大的工具，可以通过提供具体的示例来帮助 AI 理解用户的需求。AI 在生成内容时，会基于提供的示例进行推断和生成，从而更好地满足用户的期望。示例提示不仅能够展示预期的输出格式和风格，还能帮助 AI 理解什么样的内容是“合格的”或“优质的”。这对于生成式任务尤为重要，如内容写作、图像生成等。

案例：

我需要一段介绍公司的文字，类似于以下内容：‘我们公司致力于创新和卓越，以客户为中心，通过持续改进为全球客户提供卓越的解决方案。’ 请根据这个示例，写一段关于我们新产品的介绍。

案例分析：
在这个案例中，用户提供了一个示例，这段文字不仅展示了语气和风格，还突出了公司价值观和业务重点。通过提供这样一个示例，AI 可以基于该示例生成类似风格的内容，从而更好地符合用户的要求。这种方法特别适合需要高度个性化和风格化的任务，如市场营销材料、公司简介等。通过示例提示，用户可以有效地引导 AI 生成符合特定标准的内容，提高输出的相关性和质量。

4. 双向提示

解释：
双向提示是一种互动式的提示方式，允许 AI 在理解任务时通过提问获取更多信息。这种方法适用于复杂或信息量大的任务，能够确保 AI 获取到足够的背景信息，以生成符合要求的输出。通过允许 AI 提问，用户能够逐步补充所需的细节，避免因信息不足而导致的偏差。双向提示不仅能提高输出的准确性，还能增强与 AI 的互动性，使任务完成更加流畅。

案例：

我需要一份关于智能家居市场的分析报告。如果你需要更多背景信息或具体数据，请随时提问。

案例分析：
在这个案例中，用户向 AI 提供了基本任务（分析报告），但也给了 AI 提问的自由，这意味着 AI 可以在需要更多信息时主动寻求用户的帮助。例如，AI 可能会问：“你想要关注全球市场还是某个特定地区？” 或 “报告需要包括哪些具体的市场数据？” 这种互动不仅能确保 AI 拥有足够的信息来生成准确的报告，还能让用户在互动过程中进一步明确需求。双向提示是处理复杂任务的有效方法，能够显著提高输出的相关性和质量。

5. 链式思维提示

解释：
链式思维提示是一种将复杂任务分解为多个简单步骤的技巧，通过逐步引导 AI 完成每一个小任务，最终达到解决复杂问题的目标。这种方法尤其适合需要逐步完成的任务，如项目管理、复杂的技术分析或系统性写作。链式思维提示能够帮助 AI 理清任务思路，确保每一步都得到充分考虑和执行，从而提高整体任务的完成质量。

案例：

首先，告诉我如何确定一个商业项目的目标。完成后，再解释如何制定实现目标的详细计划。最后，描述如何监控项目进展并进行必要的调整。

案例分析：
在这个案例中，用户将复杂的项目管理任务分解为三个步骤：目标设定、计划制定和进展监控。通过这种逐步引导的方式，AI 可以专注于每个小任务，从而确保每一步都执行得尽可能完美。这不仅有助于理清思路，还能让任务的最终输出更为结构化和连贯。链式思维提示能够帮助用户有效地管理复杂任务，使 AI 在逐步推进的过程中更加准确和高效地完成工作。

6. 结构化格式

解释：
结构化格式指的是在提示中使用明确的格式和结构来引导 AI 执行任务。这种方法有助于 AI 更清晰地理解提示中的各个部分，从而生成更为精确和符合预期的内容。通过将任务需求分段标注，并明确指令、背景、示例等内容，用户可以更有效地传达复杂的信息，并减少 AI 理解错误的风险。结构化格式特别适用于长篇文本生成、技术文档编写和复杂报告撰写。

案例：

<Instructions> 请编写一份关于数据隐私保护的技术报告。

<Context> 该报告将用于网络安全大会，目标受众为网络安全专家。

<Examples> 报告应包括现有技术的现状、面临的主要挑战以及未来的发展方向。

<References> 请引用相关的最新研究和数据来源。

案例分析：
在这个案例中，用户通过明确的标签（如<Instructions>、<Context>、<Examples>、<References>）将提示分成不同的部分。这种结构化的提示方式有助于 AI 清楚地理解每一部分的作用，从而在生成报告时能够有针对性地处理每一部分的内容。结构化格式可以减少信息传递中的误解，提高任务执行的效率和输出的准确性，尤其适合需要严谨格式和逻辑结构的任务。

7. 输出预设

解释：
输出预设是在提示的末尾对期望的结果进行详细描述，确保 AI 理解最终输出的格式和内容。这种方法帮助 AI 在生成内容时更有针对性地满足用户的要求，尤其是在任务复杂或多样化的情况下。输出预设能够显著提高结果的相关性和一致性，使 AI 在生成过程中更加贴近用户的期望。

案例：

请编写一个市场分析报告。报告应包括以下内容：1) 市场概览；2) 竞争对手分析；3) 目标客户群体描述；4) 推广策略；5) 财务预测。请确保每一部分都有明确的小标题，并按照这个顺序排列。

案例分析：
在这个案例中，用户不仅描述了任务，还详细列出了期望的报告内容和结构（包括每个部分的顺序和小标题要求）。这种输出预设方法可以帮助 AI 在生成内容时有清晰的方向，并确保每个关键部分都得到处理。输出预设不仅能够提高最终输出的质量，还能帮助用户避免因模糊指令而导致的结果不符合预期的问题。

8. 任务强调

解释：
任务强调通过使用明确的指令词（如“你的任务是”或“你必须”）来突出关键任务要求。这种方法使 AI 在执行任务时能够专注于最重要的部分，减少分散注意力的风险。同时，使用大写字母等视觉强调手段，可以进一步加深 AI 对任务关键点的理解，确保生成的内容高度符合任务需求。

案例：

你的任务是撰写一篇关于区块链技术在金融行业中的应用的深度分析文章。你必须包括实际应用案例、当前面临的挑战以及未来的发展趋势。

案例分析：
在这个案例中，用户通过“你的任务是”明确了任务的核心（撰写深度分析文章），并通过“你必须”进一步强调了文章必须包含的三个关键部分。通过这种任务强调，AI 可以更好地集中精力处理核心内容，避免遗漏重要信息。任务强调不仅有助于提高任务的完成质量，还能确保生成的内容在结构和内容上都符合用户的期望。

9. 提及后果

解释：
提及后果是通过在提示中说明不遵循指令可能导致的负面结果，以促使 AI 更加严格地按照指令执行任务。这种方法能够帮助用户确保任务执行的准确性和合规性，特别是在需要高度精确或有严格标准的任务中。通过明确指出潜在的后果，AI 更加谨慎和认真地处理任务，从而减少错误或偏差。

案例：

你必须严格按照以下结构撰写研究报告：1) 引言；2) 文献综述；3) 方法论；4) 结果分析；5) 结论。如果未按照此结构，报告将被视为不合格。

案例分析：
在这个案例中，用户明确指出了不遵循结构要求的后果（报告被视为不合格）。这种方式能够促使 AI 更加注意结构的安排，确保输出内容完全符合指定的格式和要求。提及后果不仅能够提高任务的执行质量，还能有效避免因误解或忽视指令而导致的结果不符合预期的情况，尤其在学术、技术或法律等领域中尤为重要。

10. 自我评估提示

解释：
自我评估提示是一种让 AI 首先对自己的输出进行评估和分析的技术，随后再要求其根据评估结果进行改进。这种方法不仅能够提高 AI 的输出质量，还能够通过不断的自我检查和优化过程，帮助 AI 提升对复杂任务的处理能力。自我评估提示鼓励 AI 反思其生成的内容，从而生成更为精确和完善的最终结果。

案例：

请你首先评估一下刚刚编写的这篇产品分析报告，检查是否有遗漏或错误的地方。然后，根据评估结果对报告进行修正和改进。

案例分析：
在这个案例中，用户要求 AI 对其初步生成的内容进行自我评估。这一步骤促使 AI 对其输出进行批判性思考，找出潜在的问题或不足之处。接着，AI 需要基于这些发现进行修正和改进，从而提高最终报告的质量。自我评估提示不仅能够帮助用户获得更高质量的结果，还能够帮助 AI 在处理类似任务时不断改进和优化其生成能力。这种方法特别适用于需要多次迭代和逐步完善的任务，如技术文档、项目规划或复杂报告撰写。

结语

以上10个有效的提示词技术来自Moritz Kremb（The Prompt Warrior）的总结，我个人认为已经概括得比较全面了，故此写成文章，分享给小伙伴们（仅作分享学习使用）。