不要怪ChatGPT没给你想要的答案，怪你不会提问！本期，喻旭就来讲讲如何提问。

本期，我用Notion AI来做测试，（当然，你也可以用ChatGPT）,因为这款saas软件无需“科学上网”,并且文案能力实在是强大。本次，我特意给Notion AI充了10美金，可以无限次使用一个月。

下面，喻旭来讲下最基础的Prompt 提示词技术。

一、什么是Prompt 提示词技术？

通俗说就是“向ChatGPT提问的那段话。”

Prompt定义如下：

Prompt 工程是创建提示或指导像ChatGPT 这样的语言模型输出的过程。它允许用户控制模型的输出并生成符合其特定需求的文本。

Prompt提示可以让用户控制ChatGPT模型的输出并生成相关、准确和高质量的文本。

二、一个好的提示词应该包含哪些属性？

一个好的问题（提示词），最起码应该包含：任务、需求、指令（约束规则或条件）、角色4个关键。

[任务]：

要求ChatGPT完成某个任务，生成的内容进行清晰而简洁的陈述。

[需求]：

交代任务的背景需求

[指令]（约束规则或条件）：

在生成文本时ChatGPT应遵循的指令，满足某种条件或规则，避免它过于发散。

[角色]：

模型在生成文本时应扮演的角色，可以带有某种专业性、情感性、身份性。

三、应用案例

现在我们让ChatGPT来写一篇夏季服装的种草软文，发布在小红书上。

场景1：仅有[任务]

1、公式：

请完成[任务]

2、举例：

[任务]：写一篇服装种草软文。

3、输入提示词：

“请写一篇夏季服装的种草软文。”

4、输出结果：

你会发现，[任务]过于开放，GPT此时扮演了一个夏季服装推荐人员的角色，他误解为是推荐夏日服装的穿着和搭配。你需要把你问题的前提假设交代清楚，避免GPT误解。此时，我们再增加一个[角色]提示词，并且交代[任务]的背景[需求]就会好很多。

场景2：[角色]+[需求]+[任务]

1、公式：

你是[角色]，因为[需求],所以请完成[任务]。

2、举例：

[角色]：小红书网站编辑

[需求]：公司有一款夏季女装上市

[任务]：写一篇服装种草软文。

3、输入提示词：

“你是一位小红书网站的编辑，我公司有一款夏季女装上市，请写一篇服装种草文章。”

4、输出结果：

此时，GPT文章对于服装的理解是全系服装，还是过于笼统，因此，你需要加上[指令]（约束规则或条件）,用来表明“是什么服装，具有什么特点”约束文章的表述范围。

场景3：[角色]+[需求]+[任务] +[指令]

1、公式：

你是[角色]，因为[需求],所以请按以下指示完成[任务],具体指示如下：[指令]。

2、举例：

[角色]：小红书网站编辑

[需求]：公司有一款夏季女装上市

[任务]：写一篇服装种草软文。

[指令]：夏季连衣裙、真丝、轻柔、棉麻、透气、不褶皱

3、输入提示词：

“你是一位小红书网站的编辑，我公司有一款夏季女装上市，请写一篇服装种草文章。本服装是一款夏季连衣裙，它具有以下特点：’真丝、轻柔、棉麻、透气、不褶皱’ ”

4、输出结果：

此时，文案基本满足要求，但仍感觉“语气过于生硬，文字多，缺少表情符号”，我们再次优化下[指令]。

场景4：[角色]+[需求]+[任务] +[指令]123

1、增加[指令]：

[指令]-语气属性：用什么样的语气表述，如：高兴的、哀伤的、关心的、平静的、兴奋的……

[指令]-表情符属性：内容中夹带符号，让内容生动。

[指令]-字数属性：要求GPT输出的文章字数

2、举例：

[角色]：小红书网站编辑

[需求]：公司有一款夏季女装上市

[任务]：写一篇服装种草软文。

[指令1]-对象属性：夏季连衣裙、真丝、轻柔、棉麻、透气、不褶皱

[指令2]-语气属性：兴奋的

[指令3]-表情符属性：带有多种表情符号

[指令4]-字数属性：800字

3、输入提示词：

“你是一位小红书网站的编辑，我公司有一款夏季女装上市，请写一篇服装种草文章。本服装是一款夏季连衣裙，它具有以下特点：’真丝、轻柔、棉麻、透气、不褶皱’ ，请用大姐姐向邻家妹妹推荐的口吻表述，要求语气是兴奋的，并且带有多种表情符号，要求800字。”

输出结果如下：

如何？ChatGPT能否给到你好的答案，关键在于“提示词”的编撰能力。

以上为基础内容，喻旭后续文章会加深提问难度。