這位網友的問題很典型： > 寶玉老師，以現在大模型的能力還需要prompt嗎，我現在都直接描述問題就發出去了 這個疑問其實特別普遍，甚至可以說，它代表了絕大多數使用者的心聲。包括還有人說： > 今天社群網路上被追捧的所謂AI高人,不過是Prompt Kiddie(提示詞小子)。 > 整天轉帖一些提示詞,其實是在自動充當大模型的燃料。 這個問題的答案，其實藏在你的需求裡。 如果你的任務很簡單，例如問個天氣、查個單字，或是寫個請假條，那確實不需要什麼複雜的提示詞。這就好比做一道1 加1 等於2 的數學題，直接心算就完事了，非要列個方程式反而顯得矯情。 但是，一旦涉及到複雜任務，情況就完全不同了。 你可以把專業的提示詞想像成解難題時的「數學公式」。 當面對一道複雜的應用題時，光靠心算是不夠的。你需要公式來規範步驟，需要設定變數。提示詞就是在這個環節起作用，它把一個模糊的需求，拆解成了一條清晰的思維鏈，手把手教AI 怎麼思考。 舉個最常見的例子：把一篇晦澀的學術論文改成科普文章（參考提示詞：https://t.co/c5fVJbTMXV ）。 如果你直接把論文丟給AI，跟它說“幫我改寫成科普文”，它大概率會給你扔回一篇刪減版的論文，依然充滿了你不懂的術語。因為它不知道你的「科普」是給誰看的，也不知道你需要什麼風格。 但如果你運用了“公式”，告訴它：你的讀者是只有高中物理水平的普通愛好者，請多用生活中的比喻（比如把量子糾纏比作心靈感應），並且在寫之前先去檢索一下相關的背景趣聞。 這時候，AI 輸出的不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生動有趣的科普文章。這就是提示詞的魔力——它填補了「指令」和「意圖」之間的鴻溝。 再進一步，提示詞還能扮演「工作流程經理」的角色。 例如你想做個PPT。普通玩法是讓AI 幫你列個大綱，然後你自己依照大綱一頁頁去製作投影片。 但高階的玩法是，用一段精心設計的提示詞（參考提示詞：https://t.co/nE2hQ0tPNB ），讓AI 不僅產生大綱，還能根據每一頁的內容，自動寫出對應的AI 繪畫指令。它把「寫大綱」和「想配圖」這兩個步驟串連起來了。這時候的AI，就不再是一個簡單的聊天機器人，而是一個自動化的生產線。 還有大家最關心的AI 畫圖提示字。 為什麼大神生成的圖片光影絕美、細節拉滿，而你生成的總是差點意思？因為在非專業人士眼裡，只有「好看」這一個形容詞；而在提示詞裡，包含了光線類型、渲染引擎、構圖視角等各種專業參數。 這些參數，就是大神手中的「秘密配方」。你想復刻那張圖，光靠猜是猜不出來的，必須拿到那個具體的參數。即使你可以透過多模態模型來逆向，有時候就是差一點意思，畢竟專業的提示詞，是經過無數次試驗和優化才打磨出來的。 所以，回到最初的問題。我們還需要Prompt 嗎？ 如果你只是把AI 當作一個陪聊的網友，或是隨身的百科全書，那你確實不需要。 但如果你想把AI 變成一個穩定輸出的生產力工具，提示詞就是必修課。 因為聊天是一次性的，說完就散；而專業提示詞就像是「程式」和「軟體」。 當你寫了一個完美的翻譯提示詞，或是一個產生資訊圖的提示詞，它就不再是一句話了，它變成了一個只要你輸入原料，就能穩定產出高品質產品的「工具」。 我自己一直在嘗試借助提示詞來幫我提升效率： 例如我要提取YouTube 字幕，還要去對發言人名字進行標註，我就寫了提取YouTube 字幕的提示詞https://t.co/AJBvKFUrGm ，不僅有文稿，還能自動對上發言人，還能分章節。 例如我要幫文章配圖，所以我寫了一個產生資訊圖的提示字https://t.co/uQJaf8biBF ，文章貼進去，它就能幫我產生一張好看專業的資訊圖。 例如我要校對文稿，我不會肉眼去校對，而是寫一個校對的提示詞，讓AI 幫我找錯字、文法錯誤，提供修改建議。 借助這些提示詞，就能讓我事半功倍。 這才是提示詞的真正價值： 它讓你從一個向AI 提問的“用戶”，變成了指揮AI 工作的“工程師”。 下次當你在做一些枯燥的任務的時候，不妨想一想： 我每天在做的這些事情，如果寫一個專業的提示詞，是不是能讓我事半功倍？
