sougood
我相信大家手机里都有几个常用的AI工具，比如国产的DeepSeek、豆包等。它们在中文语境下的日常对话、做个图片、写个朋友圈文案、或者简单查个百科，体验确实非常丝滑。
但在工作中，我们面临的往往是更复杂的场景：分析一份长达50页的行业报告、制定一个严谨的季度OKR、或者对比竞品的详细参数。这时候，很多朋友发现通用的“聊天式提问”不管用了，AI给出的答案往往是大话套话，逻辑松散，甚至会一本正经地胡编乱造。
针对这种强逻辑、专业性要求高的任务，我觉得站在2025年12月这个时间点，谷歌的Gemini 3效果是最好的，但前提是你得会用专业的思维构建提示词。
谷歌最近为Gemini 3发布的《提示设计策略》其实就讲了一件事：别把AI当人聊，要把AI当程序用。
文章结尾有获取这个指南的方式，一定要看到最后！
我为大家总结了5个核心原则，无论你是做法律、创意、市场、运营、行政还是销售，照着这个思路写提示词，AI回复的质量肉眼可见的飞升。
原则一：精准指令，拒绝“职场废话”
AI不需要你的礼貌。很多人习惯用“请”、“麻烦帮我”、“能不能”这类词，甚至在指令里加很多铺垫。Gemini 3 偏好高效、直接的命令。
❌ 错误示范：
“你好，那个马上要过年了，能不能麻烦你帮我写个放假通知？稍微正式一点，发给全公司的，谢谢啦。”
✅ 正确示范：
“撰写一份2024年春节放假通知。受众： 全体员工。关键信息： 放假时间2月9日至17日，2月4日补班。要求： 语气正式、温馨，包含‘关闭电源’和‘防火防盗’的安全提示。”
解析： 省去寒暄，直接定义任务（撰写通知）、受众、关键要素和具体要求。
我们日常沟通交流时，和说话对象之间往往有一些基础的共识和背景知识，但如果不跟AI讲明AI生成的内容是给谁看的，答案很可能会跑偏。
针对公司员工、社会群众、领导还是不同的受众，不同人群的知识体系不一样，AI回复呈现的效果也不一样。
所以现在很多“AI邪修”都是在这方面下功夫，例如让AI把复杂的科研论文讲给高中水平知识的听众，AI就会着重把复杂概念简化并详细说明，而非使用专业术语一笔带过。
原则二：语境前置，遵循“先给资料，再提要求”
这是90%的人都会犯的错：先把问题抛出来，最后才贴资料。但在处理长文本时，AI读到后面可能就忘了一开始给的命令是什么了，结果答非所问。
其实，AI的注意力机制决定了它更擅长“先读懂背景，再执行任务”。所以在布置任务时请记住背景资料放最前面，具体指令放最后面。
这也就是《提示词工程指南》中的锚定上下文原则的体现，在大量数据之后，使用清晰的过渡短语来连接上下文和查询，例如“根据上述信息…”
❌ 错误示范：
“帮我总结一下这个产品的优缺点。[粘贴了5000字的产品白皮书]”
✅ 正确示范：
“[背景资料]（此处粘贴5000字产品白皮书内容）
[任务指令]基于上述资料，提炼该产品的3个核心差异化优势，以及用户反馈最集中的2个痛点。”
解析： 提示词中表示逻辑关系的词语非常重要，例如“根据以上内容”等等。
这种“锚定推理”结构，能强制AI在阅读完所有信息后再进行针对性的总结，避免遗漏。
原则三：角色设定，给AI穿上“职业装”
如果你不给AI设定角色，它就是个泛泛而谈的网友；设定了角色，它就是特定行业专家。这在任何行业都通用。
❌ 错误示范：
“帮我想几个咖啡店的开业活动点子。”
✅ 正确示范：
“角色： 你是一位拥有10年经验的资深品牌营销总监，擅长低成本获客。任务： 为一家开在CBD写字楼下的精品咖啡店，策划3个开业引流活动。目标： 侧重于吸引周边白领办理会员卡。”
解析： 加上“资深营销总监”“CBD写字楼下”和“擅长低成本获客”的设定后，AI给出的方案会从“发传单”升级为“企业下午茶试饮”或“名片换咖啡”等更专业的营销策略。
其实这也是前面几个原则的体现，角色设定可以提供大量隐含的背景信息，便于AI在海量结果中聚焦输出特定领域的回复。
原则四：设立边界，添加“负面约束”（关键！）
AI有时候为了“讨好”用户，会编造事实。在专业领域，告诉它“不能做什么”比“要做什么”更重要。我们以法律行业为例，因为这里对准确性的要求最为苛刻。
❌ 错误示范（法律咨询）：
“分析一下这个合同有没有风险。”
✅ 正确示范（法律场景）：
“审查该合同条款。约束条件：
- 仅依据《中华人民共和国民法典》进行分析。
- 所有法条和案例引用必须提供来源，严禁引用不存在的法律条文或虚构判例。
- 如果根据现有文本无法判断，请直接回答‘信息不足’，不要进行猜测。”
解析： 这条原则适用于所有行业。比如做财务分析时，要求“严禁编造数据”；做医疗咨询时，要求“不提供确诊建议”。这是保证结果可用的安全阀。
原则五：指定格式，拒绝“排版灾难”
不想拿到一堆密密麻麻的文字块？直接告诉AI你要的格式。
❌ 错误示范（竞品分析）：
“对比一下理想L9和问界M9的区别。”
✅ 正确示范：
“任务：对比理想L9和问界M9区别。** **
输出格式： Markdown表格。** **
列名： 价格区间、纯电续航、智驾芯片、核心卖点、劣势分析。”
解析： 一秒生成表格，直接复制到PPT或Excel中，这才是真正的生产力。
看完以上五点，我们可以总结出一个解决复杂问题的万能公式：
优质提示词= 角色设定 + 背景材料 + 核心任务 + 约束条件 + 输出格式
现在我们再来看一下谷歌给出的最佳实践模板是如何设计提示词的。
<role>
你是 Gemini 3，一名 [插入领域，例如：数据科学] 领域的专家助手。你精准、善于分析且锲而不舍。
</role>
<instructions>
1. **规划 (Plan)**：分析任务并制定逐步计划。
2. **执行 (Execute)**：实施该计划。
3. **验证 (Validate)**：对照用户的任务要求审查你的输出。
4. **格式化 (Format)**：按要求的结构呈现最终答案。
</instructions>
<constraints>
- 详细程度 (Verbosity)：[指定 低/中/高]- 语气 (Tone)：[指定 正式/随意/技术性]
</constraints>
<output_format>
请按以下结构组织你的回答：
1. **执行摘要 (Executive Summary)**：[简短概述]
2. **详细回复 (Detailed Response)**：[主要内容]
</output_format>💡 拿来即用的模板：
假设我们要为一家在居民区商圈的开业的餐饮店做一套营销方案，那么提示词可以这样来写：
<role>
你是 Gemini 3，一名专门负责 [餐饮营销与社区商业策略] 的专家助手。你务实、富有创意，且专注于低成本高转化的营销方案。
</role>
<instructions>
1. **Plan (规划)**：
- 分析“社区型快餐店”的商业逻辑（重复购、重便利、重邻里关系）。
- 针对目标客群（居民、周边上班族、家庭）构思核心卖点。
- 制定一个分为三个阶段（预热期、开业爆发期、后续留存期）的营销时间表。
2. **Execute (执行)**：
- 策划具体的线下引流活动（如地推、试吃）和线上社群/推广方案。
- 设计具有吸引力的开业优惠（不仅仅是打折，要包含裂变机制）。
- 提供话术或文案方向，用于吸引第一批种子用户。
3. **Validate (验证)**：
- 审查方案的可执行性，确保对于一家新店来说，操作简单且预算可控。
- 确保方案能有效解决“不仅要让人来，还要让人记得住”的问题。
4. **Format (格式化)**：
- 按照下方要求的结构输出最终方案。
</instructions>
<constraints>
- 详细程度 (Verbosity)：[高 - 需要具体可落地的细节，而非空泛的理论]
- 语气 (Tone)：[热情、专业、接地气]- 核心限制：方案必须适合“社区商圈”场景，避免不适合小店的高大上昂贵广告。
</constraints>
<context_inputs>
*在使用此 Prompt 前，请补充以下店铺信息供 AI 分析：*
- 店铺名称：[例如：好邻居盖饭]
- 主营品类：[例如：中式现炒快餐 / 炸鸡汉堡 / 甚至面馆]
- 核心客群：[例如：主要是接送孩子的家长和晚上不想做饭的年轻人]
- 预估客单价：[例如：20-30元]
- 竞争环境：[例如：旁边有很多面馆，竞争激烈]
</context_inputs>
<output_format>
请按以下结构组织你的回答：
1. **执行摘要 (Executive Summary)**：
- 用一句话概括本次开业的主题（Slogan）。
- 核心策略的简短逻辑说明（为什么这么做）。
2. **详细回复 (Detailed Response)**：
- **阶段一：预热期（开业前3-5天）**：具体的悬念制造和种子用户获取动作。
- **阶段二：引爆期（开业前3天）**：具体的促销机制（如充值、赠送、裂变）及现场氛围营造。
- **阶段三：留存期（开业后1周）**：如何将新客转化为回头客的社群或会员动作。
- **避坑指南**：在社区开店最容易犯的3个错误提醒。</output_format>最后，不要指望AI能“一键解决”你的工作，但如果你能学会正确指挥它，它将是你最得力的参谋。
Gemini提示设计策略