最近跟不少业内朋友探讨这事儿，我觉得：提示词的核心价值在于对方法论的封装以及由此带来的知识传播速度加快。
通俗讲，假如你熟悉的行业里有个厉害的“老师傅”，他在核心业务上有好多心得、经验和方法，有的能量化或结构化，有的只可意会。优秀的提示词工程师能通过研究和访谈老师傅，把这些方法提炼出来做成 Prompt，这就能用很低的成本把珍贵方法复制给好多人。特别是，有些人可能要多年训练才能接近老师傅的水平，但注意，客观说，提示词提炼方法论，主要是把老师傅 100 分的方法，变成能做到 60 分成果的水平，让原本只能做 0 - 30 分的人快速提升能力。
那原本能做到 60 分的人呢？他们其实能靠自己已经入门的业务理解加上 AI，把从 60 分提到 80 分的时间缩短好几倍。
至于 80 分到 100 分，我个人觉得目前的 AI 很难做到，更多得靠个人自己学习提升，或者口传身教。当然这个过程中 AI 能做不少辅助工作，或者说，分数越高，个人能力的放大效果越明显。以上这些想法仔细琢磨下，你会发现，这决定了你对 AI 的学习心态和预期管理。
比如说：
我有个朋友看书特快，不仅快，还能迅速记住、总结、提炼书里对他有用的内容，变成自己的知识。像很多人只会说，某某书里提到过，“这是书里的原文”。他却能根据读过的书，用自己的话和知识体系重新整理出一个清晰的观点，真让人羡慕。
要是我想把他这种让人羡慕的方法提炼成一条 Prompt，我得像这样访谈：
不同类型的书是不是阅读和记忆方法不一样？咋分类，有没有共性的方法能说说？
阅读和记忆有没有不同的思维模式或者小窍门，能列出来参考不？
读书好像得有种自驱力，咋优先选自己肯定能读下去的书？咋通过目录大纲确定一本书的核心？
一本书你会读几遍？有没有啥顺序讲究？
你读书时会做笔记吗？还是读完后回忆着做大纲？要是教你刚大学毕业的孩子有效读书，咋能快速教会他？
等上面这些问题都有清楚、明确的答案了，就能设计一个 Prompt 了：
要是想让 AI 帮你，像“樊登读书”或者“得到”那样给你讲书，你得弄个叫“书籍阅读助手”的 Prompt，把通用的读书方法都放到 Prompt 里，再根据不同类型的书测试，不断优化改进。
要是想让 AI 在“选书”和“督促我读书”这环节起作用，就得弄个叫“催我读书”的 Prompt，重点研究咋选出适合用户的书，咋实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有收获（比如生成读书笔记）。
要是更看重读完书后的知识内化部分，就得重点研究读书的效率和信息转化问题，这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储与调用。
我举这个例子是想让看这文章的你明白啥叫“方法论提炼”，在这个例子里，要是这个 Prompt 做好了还有效，价值很明显：
它可能能让根本读不进去书的人读完一两本。（0 分到 30 分的进步）
它可能能让一年只能读几本的人阅读量翻倍，还能有效运用书里的知识。（30 分到 50 分的进步）
它可能能让一年读 100 本书的人，随便做出好多 Prompt，还能用 Prompt 自动写更多 Prompt
最近确实看到好多朋友发了大量结构化的提示词。在我看来，结构化提示词有明显优点：
层次清楚，对用户和大模型来说，可读性都更好点
结构扩展性强，能随时按自己 Prompt 的需求扩展特定结构模块
格式和语义一致，方便迭代、调试和维护
但结构化更重要的是它的思维链：
Role（角色）-> Profile（角色简介）—> Profile 下的 skill（角色技能） -> Rules（角色要遵守的规则） -> Workflow（满足 -> 进行正式开始工作的初始化准备 -> 开始实际使用
在这个认知前提下，首先得清楚每个模块存在的意义，如果不需要增加新模块，就别加，别看到别人框架里有新模块名就硬往自己模板里加，为这硬凑语句。要知道结构化框架提出的最大意义在于提升 Prompt 性能，核心是清晰、简明、有效、统一。
我见过只有角色 + 技能 + 限制条件这三个模块但运行特别稳定，生成内容准确的 Prompt。
我也见过同时具备：角色 + 简介 + 背景 + 目标 + 技能 + 限制条件 + 工作流程 + 定义 + 输出格式 + 示例 + 建议 + 初始化
然后运行效果和前面那个只有三个模块差不多的 Prompt……
“我们是为了有效输出而结构化，不是为了结构化而结构化。”
关于是否一定要用结构化提示词，我在很多地方都说过我的看法，这里再讲一遍：
结构化有利于稳定有效内容的输出（理性框架）。
非结构化适合对连续对话掌控能力强的表达者和创意工作者（感性创意）。写作没有固定方法，各取所需
解释一下：要是你需要一个能重复使用、不挑使用者 Prompt 能力、一次性输入能稳定生成 60 分以上结果的 Prompt，结构化或许是你提炼方法论的好工具，而且方便传播。
要是你本身逻辑思维和书面表达能力强，跟大模型连续对话时每次都能准确问出有用的几句话，得到想要的回答，而且不担心 3 小时 50 次的问答次数，更愿意深入追问，那你不用写一大段固定格式的结构化 Prompt，按你喜欢的灵活方式随时提问就行，这甚至可能更有助于激发灵感之类的创意。
最后，结构化不是套格式的八股文，它只是一种思维框架变成的写作框架，是一种语法结构，把它当成作文本上的格子，而不是作文本身。
好多同学着急写复杂的提示词，基础教程随便扫几眼就觉得行了，结果在能照着模板写好几千 token 的提示词之后，却问出特别基础的问题：
为啥我跟 GPT 聊两轮它就失忆啦？
为啥我给它特定一段话，它好像把这跟别的内容弄混了？
为啥大模型没法指定准确字数，有啥办法能让它生成的长度靠谱点？
我知道基础教程可能枯燥，之前很多还是生硬的英文翻译，读着确实让人烦，不过现在有不少翻译和解读很好的教程，建议收藏起来，多读一读，再跟着示例做些符合自己需求的小例子。
很多同学因为看到某个结构严谨、设计精妙的提示词而入坑，觉得特别厉害，然后就暗下决心：自己也要写出这样的！
这挺好，但是新手容易走进一个误区，就是不了解 Prompt 的能力上限，想在一个 Prompt 里靠复杂的结构和逻辑实现好多并行目标，结果 Prompt 变得很长、结构很复杂、逻辑不清楚，最后整体性能和稳定性都变得很差，会出现很多看着很复杂、很牛，但输入之后，发现生成的内容多但大多是没用的废话，要么初始设置的限制性语句或者流程语句经常被忽略等等。
对于这点，我的建议是，先从一个清晰、具体的小目标开始，先把一个目标实现得稳稳当当，再考虑逐个增加其他附加目标，但别主次不分，加到感觉影响输出的稳定性或准确性就别加了。其他需求用其他 Prompt 来实现，别盲目夸大 Prompt 的能力，它本身有很多局限性，硬要跨越这些局限性只会起反作用。
要是你发现自己花在飞书代码块和 markdown 记事本上的时间，远远超过跟 GPT 对话的时间，那你得警惕一下：是不是太关注 Prompt 的文本本身，而忽略了在写作过程中本来可以跟 GPT 深度对话，来检验它对你方法论的熟悉程度，或者让它针对某个逻辑给出好建议，或者在 Prompt 版本迭代中反复测试生成结果，来优化和改进 Prompt 。
在昨天的实战案例里，我看到学员们写了一个焦虑情绪测试和生成建议的 Prompt ，它的结构、语句还有各模块的作用没啥大毛病，生成结果除了太宽泛也没啥大问题。但实际让焦虑患者用这套 Prompt 的时候，会出现很多体验和情绪上的问题，这在一定程度上说明，如果太纠结 Prompt 的文法而忽略了它作为对话工具的预设，没在对话场景里代入用户体验反复测试，很可能写出的 Prompt 让围观的人觉得不错，但真正的用户根本不会用。
“提示词是过渡产品”这个观点的出现背景是：在大模型的助力下，人与机器的交互正经历着一种范式转变——从机器指令（像编程语言之类的）到更接近人的方式（比如识别语音、动作，理解人的语言）来交流。因为技术发展需要时间，现在还不太成熟，大模型对人的语言理解还有不少问题，所以在目前这个范式转变刚开始的时候，人得去适应机器、适应大模型的能力，去学习用提示词技术，让大模型表现更好。—— 江树
它的潜在意思是，未来可能你随口说一句“我累了”，AI 就能明白你累的原因，明白你说这话背后是想交流、倾诉、单纯感叹，还是想让它帮忙做事。在这种情况下，作为用户确实不用输入任何复杂的提示词，能完全随意地表达。
但这可能只是提示词出现的场景变了，就像这次线下大会好几个同学问这个问题，我的回答是，提示词不会是短期的需求和技能，只是用户是不是一定得学会，这不好说，以后可能提示词会包含在产品里，由产品里内置的提示词判断用户意图，再结合调取的关于用户此刻输入内容的相关信息（像用户近期的情况、工作压力、布置的任务、面临的困难、饮食习惯、通讯记录、感情状况，甚至生理周期）来决定怎么处理信息，给用户生成需要的内容，也就是说，现在可能人人都得学提示词，下个阶段可能只有专业的提示词工程师需要学，而且要深入学，普通用户直接享受傻瓜式的对话服务就行。
而上面说的这种情况，从目前的发展来看，可能还需要很长时间。说到时间跨度，咱们可以想想类似的对比：“马车是汽车的过渡产品吗？” “民航飞机是航天飞行器的过渡产品吗？”咱们会发现，“过渡产品”这个词，如果放到足够长的时间尺度看，啥东西都能算过渡产品，但如果过渡周期比你的生命周期还长，那这个所谓的过渡对你来说就不算过渡了。
短期内，随着大模型性能增强，提示词的上限也会提高，比如要是 GPT5 出来了，我们之前不提倡的“许愿式”的 Prompt 写法也许就能行得通了，比如你跟 GPT 说，请你生成对人性有足够洞察力的观点（这话现在基本没用，它做不到），到下个阶段，它也许会反问你，你希望我对人性的哪方面有洞察力？我先给你生成个句子你看看我理解得对不对？或者再夸张点，它结合你的上下文真能明白这个问题，并且生成你想要的结果。
在这种情况下，提示词编写者能更随意地编写提示词，实现更复杂的逻辑，更复杂的人 - AI 交互，更多模态的输入和输出。那么提示词编写者的能力上限会提高，总体来看，编写者的能力差距也会进一步拉大。
这问题最近被问得挺多，主要取决于三个方面。你的学习目的要是你学提示词有很具体的小目标，像优化 AI 写作、提升职场效率这类的，而且你对提示词的运用需求不太高，我不建议你买那种很贵的、深度学习的提示词课程。可以考虑学学针对你目标的 AI 课，比如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化这些，提示词在里面算一部分，把它当工具理解和掌握就行。
要是你学提示词是为了赚钱，那先想想自己的能力和资源优势，能不能找到赚钱的途径，比如个人定制提示词、封装提示词工具，给特定场景的企业客户批量定制提示词来赋能，给某一类你特别熟悉的人群做特定工具等等。要是你确实有清楚的计划，就差关键一步，那你可以深度学习提示词。除了掌握具体写法、做实践练习，还能认识很多也要当提示词工程师的同学和老师，说不定对你未来赚钱的业务有帮助，视野也能开阔不少。
要是你自学能力特别强，自己看文档、论文没问题，能通过阅读学习掌握方法技巧，看别人发的提示词作品就能模仿出符合自己需求的，而且觉得够用了，那我不建议你花钱再学，因为凭你自己的能力，只要花够时间，就能学得不错，就是可能慢点。但我建议你多跟提示词编写者联系交流，互相分享，别自己一个人闷头学。
要是没上面说的那种能力，很想学提示词而且学习目的明确，那还是选个靠谱的课程系统学习比较好。因为提示词编写这事儿门槛不高，上限却很高，更新还快。有系统的组织学习，加上有效的实践途径，学习效果跟你自己学完全不一样。省钱、省脑子、省时间，总得选一个。
“ 学习=信息输入 - 验证认同 - 内化吸收 - 自主输出 ”
END：
最后我想说的是：写作是一件能让你一直受益的事，所以你应该坚持不懈地去做，不要放弃！
我是大象，一个专注于AI写作的自媒体玩家，最近做课很忙，但是我们对AI的学习和教学一直没停过。 很多学员觉得AI变化太快了，跟不上它的步伐，其实不用急，只要我们不断地学习AI，努力地跟上，就不会被时代落下。
