AI 不難用，難的是你自己腦子裏到底想要什麼。

提示詞不是“教 AI 變聰明”，
而是逼你把模糊的想法講清楚。
你給它的東西越模糊，它就越像在猜；
你給它的結構越清晰，它就越像一個專業工具。

一、提示詞的本質是什麼？
很多人以爲提示詞是：
一句話讓 AI 懂我

實際上是：
一套說明書，告訴 AI：
你要它怎麼想、用什麼角度、做到什麼程度、最後交付什麼。

所以提示詞不是命令，更不是咒語，
而是一種溝通協議。

二、爲什麼大多數人覺得 AI有點用，但不好用？
因爲他們只做了一半的事。

他們只告訴 AI：
我要什麼

卻沒告訴：
爲什麼要
用在什麼場景
給誰看
什麼算好，什麼算差

於是模型只能靠平均理解在猜你要什麼，
結果當然不穩定。

三、所有好提示詞，本質都在做一件事：對齊

你腦子裏的想法，默認是混沌的、跳躍的、只對你自己成立的。
而 AI 只喫一種東西：結構化信息。

所以你要做的不是寫提示詞，
而是把一個念頭拆成幾個模型能理解的部分。

四、最關鍵的 4 件事（你不寫，AI 就只能瞎發揮）

1️⃣ 你希望它站在什麼位置思考？

不是形式主義，而是視角控制
你讓它當研究員，它就會更嚴謹
你讓它當編輯，它就會考慮可讀性
你什麼都不說，它就用路人視角

2️⃣ 你到底要它幹嘛？

分析一下 寫一寫這種話，
對 AI 來說信息量幾乎爲 0
真正有用的是：

要做什麼動作
最後交付什麼東西

越像一個交付需求，結果越穩定

3️⃣ 這東西是寫給誰看的？
這是很多人完全忽略的一點。
給小白看的內容，和給老手看的內容，
哪怕主題一樣，寫法也完全不同

你不告訴 AI 受衆是誰，
它就只能寫一個誰看都覺得不夠對的版本。

4️⃣ 什麼樣算做得好？

這是高手和普通用戶的分水嶺

你如果不告訴 AI：

哪些點必須有
哪些算失敗
是否可以模糊處理
那它就沒法自檢，
只能給你一個看起來還行的結果。

五、上下文不是廢話，是燃料
AI 並不是知道得不夠多，
而是不知道你現在用的是哪一套前提

背景、資料、示例、邊界，
這些東西不是在囉嗦
而是在幫模型少走彎路

一句話：
重要信息不給，模型就只能猜

六、約束不是束縛，而是加速

很多人怕約束，覺得會限制模型發揮。

但實際情況是：

沒約束 → 輸出發散、不可控

有約束 → 輸出集中、可復用

格式、風格、範圍、禁止項，
本質都是在告訴 AI：
別在沒用的地方浪費算力

七、真正好用的提示詞，幾乎都是改出來的

新手的流程是：
寫一句 → 不滿意 → 換一句

老手的流程是：
搭骨架 → 跑一次 → 看偏差 → 補信息 → 固化模板
提示詞不是一次性消耗品，
而是越用越值錢的資產

八、如果只記住一句話
你覺得 AI 不聰明的時候，
大概率不是模型的問題，
而是你還沒把問題想清楚。

提示詞工程，說到底不是“會不會用 AI”，
而是你有沒有能力把混亂的直覺，變成清晰的結構。