AI 大模型提示词：和大模型打交道的基本功，理解大模型怎么工作，提示词才写得准。
下面围绕AI 大模型提示词给出一套可以直接改的写法，并把适用条件和风险一起说清。
两种用法先选一个
先看这三段
示例1
/imagine 一个女孩在樱花树下，粉色长发随风飘动，穿着白色连衣裙，阳光透过花瓣洒落，日系动漫风格，柔和的粉色色调 --niji 5 --style expressive --ar 3:4
示例2
/imagine 未来城市全景，高耸的玻璃建筑群，霓虹灯光在雨后的路面上反射，空中有飞行汽车穿梭，赛博朋克风格，蓝紫色主调 --ar 16:9 --quality 2 --stylize 750 --chaos 20
示例3
/imagine 一只可爱的柴犬穿着白色宇航服，漂浮在太空中，身后是地球和星空，卡通风格，柔和的光晕效果，温馨治愈的氛围 --ar 1:1 --stylize 250 --no realistic
场景一换个角度：补齐信息
模板
我要{{任务}}，背景是{{背景}}。如果没有说清的地方，请先问我{{数量}}问题，我回答后再执行。
参考选项：
- {{任务}}：写邮件/做方案/写代码
- {{背景}}：对象、情况、目标
- {{数量}}：2 个/3 个
- 用法：适合需求不明确时，先对齐再干活
- {{任务}}：写邮件/做方案/写代码
- {{背景}}：对象、情况、目标
- {{数量}}：2 个/3 个
- 用法：适合需求不明确时，先对齐再干活
再用一个场景说明：分步确认
模板
请分步执行：第一步{{任务1}}；完成后请停一下，我确认后再做第二步{{任务2}}。
参考选项：
- {{任务1}}：分析/列框架/找问题
- {{任务2}}：给建议/写全文/落地
- 用法：复杂任务拆步，避免一步跑偏
- {{任务1}}：分析/列框架/找问题
- {{任务2}}：给建议/写全文/落地
- 用法：复杂任务拆步，避免一步跑偏
把疑问一次说清
问：大模型会记住我上次说的话吗？
答：同一段对话内能记住，隔天新对话就忘了，重要背景每次补。
问：为什么它偶尔答非所问？
答：多半是提示词有歧义，把它的话改成更具体的表述重试。
适用模型：ChatGPT / Kimi / 豆包 / DeepSeek / 通义千问
适用场景：刚接触 AI；提示词总是不准；想理解 AI 工作方式
大模型工作的四个特点
第一，只认文字：它不知道你没说出口的背景，信息全在提示词里。第二，猜意图：它会按最常见的理解来，你的话越具体它猜得越准。第三，一次不追问：它不会像同事那样反问，你不说它就按默认理解做。第四，上下文有限：它记不住你几天前说过的话，关键信息每次都要给。理解这四点，提示词的原则就出来了：背景给全、要求写清、别指望它猜。
怎么使用
怎么用：三步。① 写提示词前先想：它知道背景吗？不知道就补；② 需求模糊时让它先问问题，别让它猜；③ 复杂任务分步做，每步确认。
选
为什么选它
理解大模型的工作方式，比背一百条模板更能举一反三。
用
怎么用好
把「补齐背景+分步确认」当成默认习惯，尤其重要任务。
常见坑
坑 1：默认它知道背景。它不知道你没写的东西，信息给全才有好结果。
坑 2：不让它提问。需求模糊时让它先问，比猜着做省事。
坑 3：一次全塞。任务太复杂就分步，别指望一次完美。
还想看更多？ChatGPT 提示词模板 里还有一批能直接抄的。
