用项目管理技能写提示词，效果炸裂！

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虽然现在大模型越来越聪明，但使用大模型上，人跟人之间的区别还是巨大的。有的人用AI像run公司，几句话就能让各部门协调运作，效率高，成果丰富。有的人用AI像教自己姥姥上网买东西，换了好几种方法告诉姥姥，姥姥还是有点不太理解。

大模型的使用上，人跟人的差距主要是因为写提示词的水平差距导致的。虽然现在出了推理模型，可以某种程度上猜测和推理用户到底要什么答案。但是推理模型并不能替代提示词。当前的现状，仍然是会写提示词，AI就是千军万马，不会写提示词，AI就是你姥姥。

有意思的是，很多资深项目经理在指挥团队、拆解需求、管理干系人时的那一套思路，用在写AI提示词上也异常好使。这让项目经理有机会在AI时代构建自己的护城河。

今天我们就来聊聊，如何把项目管理招数“移植”到写Prompt中，直接让项目经理秒变Prompt高手。

从目标到方案

在做项目时，项目经理通常会先明确“项目想要达成什么”，然后再拆解资源、时间表、关键里程碑。写Prompt也是一个道理。想让AI写文案？给AI一个简明扼要的需求背景。想让它做数据分析？告诉它你关心的数据指标或者推断范围。

比如：

「请你帮我写一个给初级程序员看的技术博客，主题是 Python 爬虫的基础入门，注重实际案例和简单易懂。篇幅在1000字左右。」

这样一来，AI就能朝着具体目标迈进，而不是在“技术博客”这个模糊的池子里乱游。很多人一上来就对AI说“写篇技术博客”，却没给任何上下文，导致AI只能回以“我的理解中的技术博客要点”这种泛泛之谈，效果自然大打折扣。

WBS分解需求思维

项目经理常讲的WBS（工作分解结构）其实跟写Prompt的“多回合提问”非常契合。一口气把需求全抛给AI，得到的是一锅大杂烩；分段让AI输出，就能更精准地控制内容走向。

示例：

1. 1. 「请先帮我列出一份市场分析报告常见的核心要素，如背景、目标市场、竞争格局等。」
2. 2. 「接下来，针对以上核心要素，补充需要收集的数据、数据来源以及对应分析方法。」

Follow 用WBS分解任务的过程，就能让AI一步步产出更完备的成果，而不是一把推给它，让它“自个儿琢磨”。

明确干系人角度，让AI“带入角色”

项目经理经常需要识别干系人，并理解他们的需求。这个技巧在写Prompt的时候同样适用。为了让AI输出更“贴近人心”的答案，你也可以引导它“扮演”某个角色来思考问题。

例子：

「想象你是一名资深短视频运营主管，为抖音新手创作者写3条运营策略，并给出对应的案例。」

之所以要做角色扮演，是因为AI（尤其是具备推理能力的模型）可以根据特定身份的知识、口吻、关注点给出更专业、更场景化的回答；它会主动调动已有的“运营经验”进行推理，而不只是一味搬运所谓的“标准答案”。

设立验收标准”

在项目里，咱们会给每个需求写验收标准（Definition of Done），确保大家清楚地知道“什么时候才算完成”。写Prompt也一样，你要让AI明白：输出什么样的结果才算满足需求。

参考：

「请帮助撰写一份新功能需求文档，必须包含：

1. 1. 背景和目标；
2. 2. 用户痛点和需求分析；
3. 3. 功能清单与分优先级；
4. 4. 风险及应对措施。
   格式请使用Markdown标题结构，每个部分至少100字。」

像这样，你就给了AI一个检查表，让它对着“需求清单”逐一填写。普通AI也许只会给你个大概内容，但推理型AI在解析到这些具体标准后，会更自觉地“卡点”输出，不会像以前那样一带而过。

迭代与反馈

做项目时，尤其在敏捷团队里，我们常常采用迭代方式：先做一个MVP（最简可行版本），再根据反馈不断优化。让AI写东西也可以这样多回合迭代：

• • 首先让AI拿出初稿；
• • 然后提供修改意见；
• • 最终得到一份更符合你预期的内容。

比如：

• • 第一次提问：「写一个呼吁环保的微博文案，语气轻松活泼。」
• • 得到初稿后：「再缩短一点，控制在50字以内，并且加入一个带‘立刻行动’的结尾口号。」
• • 如仍不足够，就进一步“打磨”：「请用带一点紧迫感的词，让人感受到环境污染的严峻性。」

推理型AI往往会在多回合对话中记住你的反馈和要求，自动进行逻辑修正。如果是普通AI模型，可能在一次对话后就丢失了上下文，还得反复重复你的要求，效率低不说，还可能出现答非所问的情况。

优先级管理”

有些需求是“必须有”，有些是“可选”，还有些是“不需要”的。项目经理为了区分需求优先级，会用MoSCoW（Must have, Should have, Could have, Won’t have）原则。你在写提示词时，也可以把“重点”、“可选”信息先罗列出来，让AI知道哪些部分最该倾注精力。

示例：

「帮我写一个新产品需求列表：

• • Must have：核心搜索功能、用户登录功能；
• • Should have：收藏和分享功能；
• • Could have：个性化推荐；
• • Won’t have：支付功能。」

这样，AI就能先把“Must have”部分说透，再往下兼顾其他需求。如果不给出任何优先级，AI常常为了表现“面面俱到”，写得太散，真正的关键要点反倒被淹没在大量信息中。

风险管理

识别风险是项目经理非常熟练的技能。与AI交流时，可以在提示词中先点出哪些方面你特别在意或容易出问题，让AI有所防备，从而进行更缜密的推理。

比如：

「我想要一份智能家居市场分析报告，但要注意：

1. 1. 不要引用未经证实的市场数据；
2. 2. 如果有预测，请基于逻辑推演；
3. 3. 不要复制任何行业报告的机密内容。」

这样AI在生成内容时，会更留意数据合法性和推理过程，让回答更经得起推敲。不然，有些模型可能直接“编造”一些数据，或者抄一堆毫无来源的报表，很容易让你掉入“大饼陷阱”里。

写在最后

我们都知道，AI是一把双刃剑，能大大提高工作效率，也可能在缺少约束时给出“水货答案”。当你开始用项目经理的思路管理Prompt，与推理AI协同作战，你就能体会到那种“沟通得力、执行顺畅”的酣畅感。

妹想到吧，AI时代最先上岸的竟然是是项目经理。恭喜各位项目经理了！

你会怎样改进自己的提示词？欢迎在留言区跟我分享你的招数。