元旦前把最后两天年假给休了,连着周末我一起休息了五天。趁着这个机会,我利用两天时间整理了下这一年来的AI使用记录,我发现了一个现象:今年下半年以来,我的提示词写作效率比上半年提升了3倍还不止。
5月份的时候,我写的提示词最少都经历了7,8个版本,有少部分提示词都迭代了10次以上。进入下半年以来,提示词版本迭代次数逐渐减少,现在基本上稳定在3次左右,工作中一些简单操作,基本上一次就能得到满意的结果。
这种变化源于提示词框架。就像搭积木一样,只要按照特定的顺序组合几个核心要素,就能确保AI准确理解你的需求。这个框架适用于各种场景,从写作到绘画,从数据分析到创意发想,都能显著提升AI的输出质量。
这个框架其实并不复杂,但却解决了大多数人在使用AI时的核心痛点:不知道该告诉AI什么,不知道该如何表达,不知道如何让AI真正理解自己的需求。
看看你写的提示词,是一句话的发问,还是 写的又臭又长?
一个普通的产品文案任务,经常要反复修改5-7次提示词,每次都是长篇大论地告诉AI我要什么。但结果呢?AI不是生成太过笼统的内容,就是完全理解偏差,距离我要的效果总是差那么一截。
我统计了一下数据:
平均每个任务要修改提示词:6.8次
每次修改花费时间:5-8分钟
任务完成的满意度:60%左右
这意味着什么?一个原本不到10分钟就能完成的任务,现在花了40多分钟。
更要命的是,即使花了这么多时间,最终的结果还是差强人意。
直到我开始研究那些效果特别好的提示词,我发现它们都遵循着某种特定的模式。就像写作文有开头、主体、结尾的固定结构,高质量的提示词也该有它的基本框架。 接下来,就让我详细介绍这个能大幅提升AI理解效率的STAR框架。
什么是STAR框架?
简单来说,它是一个帮助你快速组织提示词的结构,包含四个核心要素:
Scenario[场景]:告诉AI你的使用场景和目标
- 例如:"我需要写一篇电商平台的产品描述..."
- 作用:帮助AI理解上下文和输出方向
Task[任务]:明确你的具体要求和限制
- 例如:"针对25-35岁的女性用户,突出产品的三个核心卖点..."
- 作用:设定清晰的任务边界和要求
Action[行动]:指定AI需要执行的动作
- 例如:"请生成300字的产品描述,包含开场引导和购买号召..."
- 作用:明确指导AI的具体行动
Result[结果]:说明期望的输出形式和标准
- 例如:"使用轻松活泼的语气,分点输出,每点不超过50字..."
- 作用:确保输出符合你的预期格式
掌握这个框架的诀窍在于:你不需要面面俱到,但每个要素都要点到位。就像搭积木,按照这个顺序,缺一个都可能影响最终效果。
为了让你更好地理解STAR框架的实际运用,我们来看一个完整的例子。
没有使用STAR框架的提示词:
"帮我写一个羽绒服的推广文案。"
怎么样,乍一看,好像还可以是吧,这就是目前的AI水平,忽悠下外行一点问题都没有。但真正的产品推广文案可不是这样的。没有定位,没有场景,只是把AI所知道的羽绒服特点,全都给罗列出来,没有结合这款产品自身的特点,如果用这样的推广文案,大概率销量惨不忍睹。
使用STAR框架的提示词:
"请基于以下的STAR框架,帮我编写一份羽绒服推广文案。"
[Scenario场景]
这是一款由意大利名师设计,专为滑雪运动爱好者设计的羽绒服,为直面高山野雪的严峻考验而生。产品将在小红书、抖音和微信朋友圈同步推广。
[Task任务]
需要突出四个核心卖点:
1、欧洲进口鹅绒,800+蓬松度、90%含绒量,800+清洁度
2、FLTER-TEC 防护科技,持久防水、防风、透湿、耐用
3、动态透气系统,无惧汗湿运动保暖。热气疏导,灵活调温,速排汗湿
4、技术运动剪裁,大动作灵活无束缚、有效提升运动表现
[Action行动]
请生成一段300字左右的产品文案,包含:
1、吸引注意的开场
2、四个卖点的展开
3、购买引导语
[Result结果]
要求:
1、使用轻松愉快的语气
2、增加一些流行语或emoji
3、适合社媒传播的短句式表达
感觉怎么样,基于STAR提示词框架,AI更容易理解我们的真实需求。并且完全按照你的设定给出的答案,当然,这份推广文案还有进一步优化的空间。在这个框架基础上优化提示词,一切都向着你的预期目标在靠拢
总结
通过案例,我们可以看到基于STAR框架是能乐能显著提升AI输出的质量和效率。关键在于:
1、场景描述要具体
2、任务要求要明确
3、行动指示要清晰
4、结果预期要详细
掌握这个框架后,你也可以根据自己的具体需求进行调整和优化。
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