AI不是不会用，是你不会问

你打开了GenAI 工具，满怀期待地敲下第一个问题，却收到一堆不太对劲的回答。跟你说：这不是AI笨，而是你没问对！

我曾也多次陷入这个误区，码了一长串背景资料，却收不到想要的结果。要么太泛，要么不够贴题，像在和一个没睡醒的助理讲话。

直到我换了思路，这不是AI不会干活，而是我没说清楚我想让它干什么、怎么干、交出什么成果。这背后的关键就是写好提示词，这是人类和AI对话的真正接口。

那么接下来的内容，希望能为你提供一些编写AI提示词的参考，让AI真正为你的HR工作加分。

01.

理解AI提示词的真正作用

AI的强大之处在于它能够从海量数据中提取并生成相关的信息，但是它能否真正为我们带来帮助，离不开我们如何与它沟通。

你可以把AI想象成一位经验丰富的顾问，它的聪明才智需要通过我们提供的指引来激发。这个指引，正是AI提示词。

提示词是与AI进行有效互动的“语言工具”，如果你不喜欢AI给你的答案，你可以迭代提示词来重新获取结果。

提示词的形式多种多样，具体取决于你希望AI完成的任务。

02.

设计AI提示词的结构化思路

大家熟知的彼得·圣吉，曾经提出过“结构决定行为”的观点。这一思想不仅适用于团队或组织的管理，同样适用于我们与AI的互动。

当我们编写AI提示词时，实际上正是在构建与AI互动的“结构”。在这个“结构”的指引下，AI的行为不再是随机或宽泛的，而是能够针对具体需求来提供支持。

因此，正如我们在组织中建立合适的结构以推动行为一样，在AI提示词的设计中，建立一个清晰的结构同样至关重要。

那么，怎样才能用结构化的思路来设计提示词呢？首先，让我们先看一看设计AI提示词的核心要素有哪些。

以上图表展示了我们对一些常见提示词框架进行拆解分析后的结果。通过对这些框架的深入剖析，我们发现它们的内在构成无外乎是这些变量。无论是哪一种框架，最常出现的内容是：你所处的背景、你扮演的角色、你要实现的任务，以及你希望AI提供的结果。

在编写AI提示词时，这些核心元素构成了提示词的基本结构，它们帮助AI准确理解任务的目标，并在特定的情境中做出回应。

03.

GEN模型：AI提示词的设计技巧

如何通过合理组合这些变量，有效设计出符合需求的AI提示词？让我们来看一看基于GEN框架的提示词设计技巧。

1.

目标层：明确任务的核心目的

目标层是整个提示词的起点，你到底希望AI为你提供什么样的结果？你要让AI理解你的意图，清晰地传达所需的输出结果。在这一层次中，核心要素包括任务的背景、角色和范围。只有通过清晰的设定，AI才能根据这些指导信息，针对性地进行分析和输出。

示例提示词：

• 背景

“公司希望为技术支持团队定制培训计划，提升他们的客户沟通和问题解决能力。”

• 角色

“HR经理需要根据员工的技能差距和公司需求，设计个性化的培训计划。”

• 任务

“根据员工的评价和绩效评估数据，为技术支持团队设计一份定制化的培训方案。”

2.

执行层：明确如何实现任务

执行层是对目标的具体实施，让AI能够清楚地理解你的指令。在这一层，关键是要为AI提供具体的操作步骤或信息来源。执行层的核心要素通常包括信息输入、行动指南和执行结果。这一层的设计至关重要，因为它将直接影响AI处理任务时的效率和准确性。

示例提示词：

• 输入

“输入：员工的绩效评估、技能差距分析报告和员工评价。”

• 行动

“分析员工的技能缺口，结合公司目标和技术支持团队的需求，推荐合适的培训课程。”

• 结果

“输出：一份定制的培训计划，包含每个员工需要参加的课程及其培训目标。”

3.

规范层：设定输出的格式和标准

规范层关注的是输出的格式和标准，确保AI能够按照你希望的样式提供结果。它不仅仅关注输出的内容，还涉及到结果的表现格式和其他限制条件。规范层的三个要素包括输出格式、示范模板和约束条件。通过设定清晰的规范要求，AI能更好地遵循你的呈现要求。

示例提示词：

• 格式

“输出格式：Excel表格，列出每个员工的培训课程、培训目标及预计完成日期。”

• 示范

“参考上一年的培训计划，确保每个课程与员工的具体需求相匹配，并有明确的进展追踪。”

• 边界

“不包括无关的培训内容，如个人兴趣爱好等，只专注于提升与工作相关的技能。”

结束语

AI的提示词互动模式，体现了人类与AI的一种“协作关系”，人类提供意图，AI生成内容，双方优势互补。提示词是当中的互动结构，引导AI生成创新内容。AI不能替代人类的生产，通过互动来协同我们生产。

通过本文，我们介绍了如何通过结构化的框架设计高效的AI提示词，以便更好地执行任务。希望这些方法能对你的实际工作有所帮助。

如果你想了解更多GEN模型的应用细节，欢迎下载我们的详细指南报告。

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