课程价格指南博客

开放课程技能学习AI课程

实用提示词模板

选合适的结构，减少 AI 对需求的猜测

全部章节: 6
语言: 中文
课程类型: 开放课程

用四种提示词结构组织任务、背景、资料和标准。根据主要需求选择一种起步结构，再从第一版结果里找出偏差，只改最关键的一处，比较修改是否有效。

适合人群

已经会使用 AI，但经常要反复解释需求的人
见过提示词模板，却不知道何时该用哪一种的人
希望用 AI 完成写作、总结、整理和办公任务的职场用户

解决的问题

只说“写一下”或“优化一下”，AI 猜错用途和重点
所有任务套同一张长模板，填写很多却没有改善结果
第一次结果不理想时同时改很多内容，无法判断问题在哪里

学完收获

找出 AI 必须猜测的信息，判断哪项缺口最影响结果
区分四种结构分别解决的交流问题，知道哪些部分可以省略
为自己的任务选择一种结构，写出任务、资料或标准清楚的提示词

从第一次结果定位一个具体偏差，只修对应部分，再比较两版差异

课程亮点

分别讲解 OpenAI、Anthropic、Microsoft 和 Google 的提示词组织方法
用同一个季度汇报场景比较四种结构，便于看清差别
每种结构配有示意图、模板、示范和一次修订
最终练习留下自己的提示词、首版结果与修订结果

全部章节

6 个章节

第 1 课：找出请求中影响结果的缺口

能从模糊请求中识别 AI 必须猜测的信息，并判断哪项缺口最可能改变结果。

第 2 课：用 OpenAI 方法把工作交代清楚

能用任务、帮助性背景和理想输出写出轻量工作交接，并根据信息复杂度判断是否展开为企业结构。

第 3 课：用 Anthropic 方法让 AI 理解你的标准

能根据第一次输出的偏差选择清楚指令、原因、示例或成功标准，并用一项线索修正提示词。

第 4 课：用 Microsoft 方法管好资料与交付

能用 Goal、Context、Source 和 Expectations 组织资料型任务，并写清资料范围、权威顺序与缺口规则。

第 5 课：用 Google 方法把关键词变成生成 Brief

能用 Persona、Task、Context 和 Format 把零散关键词展开成可运行的生成 Brief，并根据输出偏差修正一部分。

第 6 课：选一种结构，完成一次真实交流

能为真实任务选择一种合适的起步结构，针对一个可观察偏差完成单点修订，并根据两版结果判断改进是否有效。