告别“人工智障”：7个拿来即用的AI提示词（Prompt）万能模板
你是否觉得 AI 有时候很聪明，有时候又像个“人工智障”？其实，90% 的回答质量取决于你如何提问。
正如编程界的名言“Garbage In, Garbage Out”（垃圾输入，垃圾输出），对于 ChatGPT、Claude 或文心一言这类大模型来说，提示词（Prompt）就是你的源代码。
为了帮你节省反复调试的时间，我总结了 7 个经过实战验证的 Prompt 模板。无论你是要写文案、做策划、学知识，还是单纯想找灵感，总有一款适合你。
1. BROKE 框架：通用的“万金油”
这是最基础也最稳健的框架，适用于 80% 的日常工作场景，如策划、写报告、做方案。
- 适用场景： 任务明确，需要结构化输出的场景。
- 核心逻辑： 背景(B) + 角色(R) + 目标(O) + 关键结果(K) + 演变/改进(E)。
- 模板内容：
**角色 (Role)：** 你是一位 [职业/身份]，擅长 [核心技能]。 **背景 (Background)：** [描述当前的情况、背景信息]。 **目标 (Objective)：** 请帮我 [具体的任务目标]。 **关键结果 (Key Results)：** 输出必须包含：[要素1]、[要素2]、[要素3]。 **风格与限制 (Style & Constraints)：** 1. [限制条件1，如：预算、字数] 2. [限制条件2，如：语气、格式] **输出格式 (Format)：** 请使用 [表格/列表/Markdown] 格式。 - 例子： 策划团建
“你是一位资深行政主管。背景是我们部门20人刚完成大项目，身心疲惫。目标是策划3个预算人均300元以内的北京近郊团建方案。输出必须包含主题、行程、预算。请用表格形式输出。”
2. CO-STAR 框架：精细化内容创作
当你需要 AI 模仿特定风格（如小红书、LinkedIn、公关稿）时，这个框架能精准控制语气和受众。
- 适用场景： 社交媒体文案、邮件写作、创意写作。
- 核心逻辑： 这里的关键是 Style (风格) 和 Tone (语气) 的分离。
- 模板内容：
**C (Context 背景):** 我正在 [描述背景/产品/事件]。 **O (Objective 目标):** 我的目的是 [吸引点击/销售/通知]。 **S (Style 风格):** 请模仿 [特定风格，如：小红书博主/乔布斯/鲁迅]。 **T (Tone 语气):** 语气要 [亲切/专业/幽默/激昂]。 **A (Audience 受众):** 目标读者是 [具体人群]。 **R (Response 格式):** 请提供 [标题+正文+标签]。 - 例子： 写小红书种草文
“背景是推广一款荔枝味挂耳咖啡。风格模仿小红书博主，多用Emoji。语气像闺蜜聊天。受众是职场女性。请给我5个爆款标题和一篇正文。”
3. 思维链 (Chain of Thought)：解决复杂逻辑
当 AI 回答数学题、逻辑推理或估算问题（费米问题）经常出错时，强制它“一步步思考”能显著提高智商。
- 适用场景： 数学计算、逻辑推演、商业估算、代码Debug。
- 核心逻辑： 强迫 AI 展示推理过程，而不是直接猜答案。
- 模板内容：
**任务：** [描述复杂的逻辑/计算问题]。 **指令：** 请不要直接给出答案。请使用**思维链（Chain of Thought）**模式，**一步一步地思考**： 1. 第一步：[引导思考方向] 2. 第二步：[引导思考方向] 3. ... **最终输出：** 展示推理过程，并给出最终结论。 - 例子： 估算销量
“估算上海每天卖出多少杯咖啡？请不要瞎猜。请一步步思考：先估算人口，再估算喝咖啡比例，接着算频率，最后得出总数。”
4. 费曼学习法 (The Feynman)：快速搞懂新概念
如果你想快速入门一个陌生领域（如区块链、元宇宙），或者需要把复杂概念讲给别人听。
- 适用场景： 学习新知识、准备科普演讲、给孩子讲道理。
- 核心逻辑： 定义 -> 类比 -> 机制 -> 避坑。
- 模板内容：
**角色：** 你是一位擅长将复杂概念简单化的通识课老师。 **任务：** 请用“费曼学习法”为我解释 [复杂概念]。 **要求：** 1. **简单定义：** 用小学生都能听懂的话解释它是什么。 2. **生活类比：** 请使用一个生活中的例子（如做饭、交通）来打比方。 3. **核心机制：** 它是如何运作的？（去除专业术语）。 4. **反直觉点：** 大多数人对它最大的误解是什么？ - 例子： 解释区块链
“请用费曼学习法解释‘区块链’。请用‘村子里的公共账本’做类比，不要出现哈希值等术语。”
5. 评判与优化 (Critic & Refine)：让 AI 改作业
不要直接让 AI 改写，要先让它“批改”。AI 在评价模式下比生成模式下更聪明。
- 适用场景： 优化简历、修改代码、润色文章、模拟面试。
- 核心逻辑： 设定高标准 -> 找茬 -> 提出建议 -> 执行修改。
- 模板内容：
**角色：** 你是一位严厉的 [领域] 专家/编辑。 **任务：** 我写了一篇 [内容类型]，请你帮我进行“批判性改进”。 **步骤：** 1. **评分：** 满分10分，你打几分？ 2. **找茬：** 列出 3 个主要缺点（如逻辑、语气、结构）。 3. **修改：** 基于以上问题，给出一个完美的修改版本。 **我的内容：** [粘贴你的草稿] - 例子： 优化求职邮件
“你是一位资深HR。请先给我的求职邮件打分，指出语气是否卑微，然后帮我改写成自信专业的版本。”
6. 苏格拉底导引 (The Socratic)：拯救毫无头绪
当你只有一个模糊的目标，却不知道从何下手时，让 AI 反过来问你，帮你理清思路。
- 适用场景： 头脑风暴、职业规划、心理咨询、需求挖掘。
- 核心逻辑： AI 提问 -> 用户回答 -> 逐步逼近答案。
- 模板内容：
**角色：** 你是一位苏格拉底式的导师/咨询顾问。 **目标：** 我想 [描述模糊目标，如：搞副业/解决团队冲突]。 **指令：** 请不要直接给我建议。请通过**提问**的方式，引导我思考，帮我理清现状。 **规则：** 你每次只问一个问题，等我回答后，再问下一个问题。 - 例子： 寻找副业方向
“我想做副业赚钱，但不知道做什么。请作为职业规划师，通过提问帮我挖掘方向。每次只问一个问题。”
7. 元提示词 (Meta-Prompt)：终极“作弊”技巧
当你连提示词都懒得写，或者写不好时，让 AI 帮你写提示词。用魔法打败魔法。
- 适用场景： 任务极其复杂，或者你不知道该怎么描述需求。
- 核心逻辑： 描述意图 -> AI 优化结构 -> 生成 Prompt。
- 模板内容：
**角色：** 你是 Prompt Engineering（提示词工程）专家。 **任务：** 我想要 [描述你想要AI做的事]。 **指令：** 请帮我撰写一个高质量的 ChatGPT 提示词，以便我能得到最好的结果。 **要求：** 1. 应用结构化的提示词框架。 2. 包含必要的变量和约束。 3. 直接输出你可以直接使用的提示词代码块。 - 例子： 生成PPT大纲指令
“我想让AI帮我做PPT。请帮我写一个高质量的提示词，要求AI能根据主题生成每一页的标题、观点和配图建议。”
💡 写在最后
你不必死记硬背所有模板。
- 日常工作，存好 BROKE；
- 写文案，复制 CO-STAR；
- 遇到难题，记得加一句 “请一步步思考”。