第 5 章 怎样向 AI 描述任务文章目录第 5 章 怎样向 AI 描述任务先写清楚要完成的动作 关于《AI 零基础 36 讲》背景只放会改变答案的内容限制写会影响结果的那几条提前说明输出长什么样示例用来说明难以描述的细节第一组迭代让周报从空话变成记录第二组迭代让解释对准读者第三组迭代让会议待办可以执行一份够用的任务描述参考资料“帮我写一份周报。”这句话很常见也确实能得到一份周报。模型不知道你做了什么、写给谁看、哪些数字不能补便会用常见周报的样子填满空白。结果可能语句完整交到上司手里却没有多少能用的内容。根据 OpenAI、Anthropic 和 Google 的提示设计文档。三家的产品与术语各有差别但通用建议很接近。任务要写清模型需要相关背景输出形式也要说明。复杂要求应当分开组织只有文字说明还不够时再给示例并通过实际结果反复调整不断迭代。本章不追求一条能包办所有工作的万能提示词。读完以后你应该能把一句模糊需求改成可以执行的任务也能发现要求之间的冲突。练习不需要编程只要准备一项你平时会交给 AI 的小任务。先写清楚要完成的动作一个任务至少要有动作和对象。“帮我处理一下”没有说清处理什么。“把下面的会议记录整理成待办事项”才可以让模型知道要从哪份材料中提取什么。动作词越具体结果越容易检查。总结、改写、分类、比较、提取、翻译和生成各自代表不同工作。用户写“看看这份简历”模型可能给评价也可能做摘要。改成“找出这份简历中五处含糊表述并逐句改写”验收办法跟着出现了。任务还要说明完成标准。写邮件时要不要保留事实分析数据时要回答哪个问题修改代码以后要不要运行测试这些都会改变模型的行动。只给一个角色称呼例如“你是一名资深编辑”无法替代具体任务。角色可以帮助调整口吻和关注点工作仍要由动词说清。 关于《AI 零基础 36 讲》零基础也能开始学 AI《AI 零基础 36 讲》是一套面向初学者的 AI 入门教程。课程从认识和使用 AI 开始逐步学习Python、数据处理、机器学习与深度学习再进入大模型应用开发最后完成个人知识库助手的综合实践。本篇是正式讲解文章通过具体例子、原创图示和操作结果讲清概念。涉及编程的章节提供可运行代码方便你边读边试。读完以后动手检验建议按专栏顺序学习并完成对应的课后训练检查自己能否独立运用本章知识。博客专栏《AI 零基础 36 讲》背景只放会改变答案的内容模型不知道你脑中的前因后果。你说“写得正式一点”它不知道文字将发给客户、老师还是同事也不知道双方此前发生了什么。背景可以交代读者、使用场景和已有材料。写活动通知时日期、地点、参与对象和报名方式会直接进入成稿。写产品说明时读者的知识水平决定术语需要解释到什么程度。材料已经给出就要说明模型能否使用外部知识遇到缺失信息又该怎样处理。背景也有边界。与任务无关的个人经历只会占用上下文还可能引出错误方向。判断一条信息要不要留下可以问自己一句。删掉它答案会不会改变。不会改变就先删掉。长材料最好与要求分开。可以使用 Markdown 标题、代码块或清楚的标签把任务、材料和输出要求放在各自位置。OpenAI 与 Google 的文档都提到结构和分隔符能帮助模型识别长提示中的不同部分。限制写会影响结果的那几条限制告诉模型哪些路不能走也告诉它遇到空白时怎样处理。常见限制包括字数、资料范围、禁止补写的内容和必须保留的信息。要把会议记录整理成纪要可以要求只使用原记录不确定的负责人标为待确认。要改学生作文可以要求保留原意不增加原文没有的经历。限制越多冲突的机会也越多。下面这组要求无法同时稳定满足。写一篇完整教程 总字数不超过 200 字 每一步都给出详细解释和两个例子 不要省略任何内容遇到这种情况先决定优先级。字数必须控制就减少步骤或例子。内容必须完整就放宽长度。自己拿不准时可以要求模型先指出冲突并提问暂时不要生成正文。把限制写成可以检查的句子。“写得高级一点”很难验收。“面向初中生避免未解释的英文缩写每段不超过四句”更清楚。提前说明输出长什么样同一批内容可以写成段落、清单、表格或 JSON。输出将交给谁、下一步怎样使用决定了合适的格式。人工阅读的摘要可以用短段落。需要逐项比较时表格更方便。程序接收的数据应使用稳定字段并说明字段缺失时填什么。只说“整理一下”模型往往自行选择形式下一次回答还可能换一种排法。输出要求可以包含结构、长度和语气。给出标题名称、字段顺序或一小段骨架通常比“排版好看”更有效。格式要求很严时生成后仍要检查。示例用来说明难以描述的细节有些任务靠规则就能讲清。要求把文字压缩到 150 字不需要先给一篇示范。另一些任务涉及特定语气、分类边界或固定字段一段示例能省掉很多解释。例如你要模型把客服留言分成“退款”“物流”和“其他”。“包裹没到”很好判断“东西不想要了已经发货怎么办”可能同时涉及退款和物流。给出几个边界案例并展示你希望的标签模型更容易按同一标准处理后续输入。示例要接近真实任务也要覆盖容易混淆的情况示例不能全是最简单的正例。第一组迭代让周报从空话变成记录下面三组结果是教学模拟。第一版只有一句话。帮我写一份周报。模拟结果会出现“本周按计划完成工作”“下周继续推进项目”一类通用句子。模型没有工作记录只能补出常见结构。第二版加入任务与背景。根据下面的工作记录写周报读者是项目负责人。 工作记录 完成登录页文案修改 修复两个移动端显示问题 支付接口仍在等待测试环境模拟结果会准确提到文案、移动端问题和支付接口内容已经能对应本周工作。它仍可能把“等待测试环境”写成含糊的“持续推进”。第三版补上限制与输出。根据下面的工作记录写周报读者是项目负责人。 只使用记录中的事实不补写进度和数字。 分为本周完成、当前阻塞和下周动作三部分总字数不超过 250 字。 支付接口的下周动作写成申请测试环境不要写成即将上线。 工作记录 完成登录页文案修改 修复两个移动端显示问题 支付接口仍在等待测试环境模拟结果会把已完成事项与阻塞分开也不会擅自宣布支付功能即将上线。每次增加的信息都对应一次可见变化。第二组迭代让解释对准读者第一版写“解释向量数据库”回答可能直接出现嵌入、相似度和索引等术语。第二版补充“读者没有编程基础希望理解它在个人知识库中的作用”模型会减少公式改用检索过程解释。第三版再要求“先用一个找笔记的例子解释再用五句话说明工作过程最后列出它不适合解决的两类问题”。输出有了顺序也有明确边界。这里不需要角色扮演读者水平和使用目标已经给出了足够方向。第三组迭代让会议待办可以执行第一版写“整理会议记录”结果通常混在摘要、结论和待办之间。第二版要求“只提取待办字段包括事项、负责人和截止日期”输出会变成表格但原记录缺少负责人时模型可能猜一个名字。第三版加入“原文没有的信息填待确认不根据职位推断负责人并在表格后列出存在冲突的日期”。这次变化堵住了猜测也让使用者知道还要向谁补问信息。如果团队已经有固定写法再附一行输入与输出示例字段会更稳定。一份够用的任务描述新手可以从下面这份骨架开始缺少的部分直接删掉。任务 说明希望模型完成的动作和对象 背景 写给谁、用在哪里、提供了哪些材料 限制 资料范围、必须保留的内容、不能猜测的部分 输出 结构、长度、格式和语言 示例 只在格式、语气或分类边界难以说清时提供写完先检查两件事。模型是否拿到了完成任务所需的信息要求之间能否同时成立。信息缺失时让模型先提问。要求冲突时先改提示别指望模型替你决定哪条作废。本章的课后练习会让你连续改写三个模糊需求并记录每次改动预期解决的问题。第 6 章将接着处理模型已经给出第一版结果以后的追问与局部修改。参考资料OpenAI 模型提示指南OpenAI 提示工程文档Google 提示设计策略Google 提示设计入门Anthropic 提示最佳实践
