谷歌的这本提示词神器才是Gemini3Pro的最佳打开方式附官方超级心法

Gemini 3 Pro 在各个领域表现的有多好就不用多说了，但很多人有一个困惑： 为什么别人用 AI 是无所不知的“贾维斯”，而我用 AI 就是听不懂人话的“人工智障”？

问题可能不在 AI 身上，而在你的打开方式不对。

根本不是大模型不懂你，而是你表达的不够清楚。

如果要提升自己提示词的能力，那我只推荐大家看这个，Google 官方的提示词工程手册

这份文档虽然是给开发者看的，但里面全是干货。

我把这几十页的英文文档啃完了，提炼出了一套 小白也能懂的 AI 驯服指南 。不管你用的是 Gemini、ChatGPT 还是 Claude，是 DeepSeek、Kimi 还是 Qwen，这套逻辑都适用！

别把 AI 当人，它是个接龙高手

首先，你要明白 AI 是怎么工作的。

大语言模型（LLM）本质上是一个预测引擎 。它不是在思考，它是在做文字接龙。它根据你给的上文，猜测下一个字最可能是什么。

所以 写提示词（Prompt）的过程，就是给 AI 设定好接龙的规则和方向 。如果它接错了，一般都是因为你给的规则不够清晰。

不要怀疑大模型的逻辑能力，它比我们想象的要聪明的多。

控制 AI 的创造力按钮

在和 AI 对话时（特别是使用 API 或开发者后台时），有几个参数就像按钮一样重要。

1）Temperature（温度）：创造力开关

调低（比如 0） ：AI 会变得非常严谨、死板。适合做数学题、写代码，或者当你需要唯一标准答案时。

调高（比如 0.9） ：AI 会放飞自我，更有创造力。适合写小说、头脑风暴，但可能会胡说八道。

2）Token Limit（字数限制） ：这不仅是为了省钱，也是为了防止 AI 废话连篇 （）。

这两点其实有点抽象，而且很多朋友会说，我们平时用的都是对话类型的大模型，也没见过调节温度的地方啊。

咱们来再用通俗易懂的方式理解一下

比如一个 AI 大模型正在做填空题：在这个风和日丽的下午，我决定去 ____ 。

AI 会根据概率算出一堆候选项：

公园 （概率 80% - 最正常）

超市 （概率 15% - 挺正常）

火星 （概率 1% - 脑洞大）

飞 （概率 0.1% - 离谱）

这时候，“温度”参数决定了它怎么选：

低温（0 - 0.2）= “老实人模式” ，它 只选 概率最高的词（比如“公园”）。

特点 ：严谨、准确、稳定、不说废话。不管你问几次，答案基本都一样（确定性高）。

高温（0.8 - 1.0+）= “艺术家/疯子模式”， 它会 随机 选一些概率没那么高的词（可能会选“火星”或“飞”）。

特点 ：有创意、惊喜、词汇丰富，但有时候会胡说八道（产生幻觉）。

但是在普通的聊天界面（比如网页版 Gemini）设置温度的地方，这个时候我们怎么控制温度呢。

你可以通过提示词来模拟温度调节，告诉 AI 你想要什么状态：

模拟“降温”的操作

在提示词里加上这些关键词，强制 AI 变得严谨：

请简明扼要地回答。基于事实，不要发挥。请一步步思考（Let's think step by step）。只输出代码，不要解释。

模拟“升温”的操作

在提示词里加上这些关键词，诱导 AI 放飞自我：

请发挥你的想象力。给我一个意想不到的结局。用幽默/夸张的风格写。多给我几个不同角度的方案。

当然如果你真的想体验亲手设置温度的过程，可以选择 Google AI Studio，这是谷歌的 AI 实验室，可以手工设置很多参数哦

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

总结来说，想要 答案对 ，就让它严肃点（模拟低温）；想要 点子多 ，就鼓励它疯一点，（模拟高温）。

从小白到大神的说话技巧阶梯

提示词技术也是有段位的，来看看你目前处在什么段位呀～

青铜段位：直接问 （Zero-shot）

就是直接给指令，比如“帮我把这段话翻译成英文”。

适用场景 ：简单的任务。

缺点 ：如果任务稍微复杂一点，AI 可能就懵了。

黄金段位：给个栗子 （Few-shot）

这个是我们普通人 最推荐 的技巧！不仅仅告诉 AI 要做什么，还要给它看参考答案。

怎么做 ：给它 1 个或几个例子（3-5 个效果最好）。

比如

请把评论分类。 例子 1：‘这电影太好看了’ -> 正面 例子 2：‘什么烂片’ -> 负面 例子 3：‘还行吧’ -> 中性 请分类：‘这导演简直是天才’ -> ？”

原理 ：AI 模仿能力极强，给例子就是最好的教学。

钻石段位：角色扮演 （Role Prompting）

给 AI 一个人设。

比如

你现在是一个米其林三星厨师”或者“你是一个说话刻薄的脱口秀演员

效果 ：AI 的说话语气、用词会立刻改变，变得更专业或更有趣。

王者段位：一步步思考 （Chain of Thought）

当你问 AI 数学题或逻辑题时，它经常算错。这时候你只需要加一句魔咒： Let's think step by step（让我们一步步思考） 。

原理 ：强制 AI 把中间的推理过程写出来，准确率会飙升！.

高阶版 ：还有一种叫“退后一步”（Step-back），让 AI 先搞清楚背景大道理，再回答具体问题，这样视野更开阔 。

十条必须记住的黄金法则

1、必须给例子：一个好例子顶 100 句描述

为什么例子很重要？

AI 是没有常识的，尤其是在你需要的专业领域，它需要一定的输入来进行学习。例子就是给它画好"标准答案的模板"。

❌ 零样本（没例子）：

"把客户反馈分类成积极/中性/消极" 输入："这 APP 太难用了，但我挺喜欢它的图标设计" AI 可能懵：这到底算抱怨还是夸奖？

✅ 少样本（有例子）：

"把客户反馈分类，只输出标签：" 例子 1："物流超快，包装精美" → 积极 例子 2："功能还行，就是有点贵" → 中性 例子 3："根本打不开，闪退" → 消极 输入："这 APP 太难用了，但我挺喜欢它的图标设计" AI 输出：中性

同时还要注意，例子不仅要多，还要荤素搭配。比如做分类任务，正例、反例、疑难杂症例都要有，这叫覆盖边界情况。

2、说人话：先让自己看懂，再说给 AI 听

这一点其实比较容易理解，如果你读自己的提示词都费劲，那 AI 更费劲。复杂指令先简化，别整长难句。

简单来说就是我们自己也要说“人”话！

❌ 不说人话版：

请基于当前国际形势的复杂性和多变性，以及考虑到用户可能存在的多元文化背景认知差异，生成一段既符合主流价值观又兼顾批判性思维的新闻摘要...

✅ 说人话版：

用初中生能听懂的话，总结这篇新闻。3 句话，别带专业术语。

动词清单：生成、分析、分类、对比、创建、描述、翻译、提取、预测、排序、重写、总结...

动词开头，直指目标，别绕弯子。

3、输出格式写清楚：别让 AI 自由发挥

细节决定成败，长度、结构、样式，越具体，AI 越省心。

格式模板库：

长度控制："用一条微博字数（280字）解释区块链"结构控制："输出必须包含：①问题 ②原因 ③解决方案，每部分用序号标出"样式控制："用小红书风格，配3个emoji，结尾加#标签"

❌ “介绍成都”

如果直接这么写，AI 可能会给你写 5000 字论文，但是这根本不是你想要的。然后你就开始抱怨 AI 不好用，其实是自己给的信息太少。。。

✅ "用导游向游客介绍的口吻，列出成都最值得去的 3 个地方，每个地点配 1 句俏皮话"

这么说，AI 就可以精准 get 到自己的任务了。

4、正面指令 > 负面禁止：告诉 AI"干啥"，别总说"别干啥"

心理学原理：人都喜欢正向指令，AI 也一样。"不要"说多了，它反而不知道能干啥。

❌ 负面约束：

写一篇 AI 的文章，不要写负面内容，不要提失业，不要讲伦理问题，不要...

✅ 正面指令：

写一篇 AI 如何帮助普通人提升工作效率的文章，聚焦日常办公场景，举 3 个具体例子

研究表明，正面指令能让 AI 输出相关性提升 40%，而且更少跑偏。

例外情况：只有涉及安全、合规、防偏见时，才用负面约束。比如："回答中不得包含种族歧视内容"。

5、用动词开头：让 AI 秒懂"要干啥"

动词=动作指令，AI 接收到后直接进入 执行模式 ，从而减少理解偏差。

场景化例子：

动词宝库：分类、对比、创建、定义、评估、提取、识别、列表、测量、组织、解析、预测、推荐、检索、重写、选择、展示、排序、翻译...

6、变量替换：让 Prompt 变成万能模板

一次写好，反复使用，动态替换关键信息，这样做也非常适合我们来保存提示词。

实战案例：

❌ 硬编码（死板）："写一段关于上海的美食介绍"✅ 用变量（灵活）：VARIABLES{city} = "上海"{food} = "小笼包"PROMPT写一段关于{city}的{food}介绍，100字，带emoji

应用场景：

批量生成产品描述（替换产品名、参数）多语言翻译（替换目标语言）客服话术（替换用户称呼、问题类型）

在代码中集成 Prompt 时，变量必须用占位符，千万别手写死！

7、多试几种问法：同一问题，不同问法=不同答案

AI 对句式敏感。疑问句、陈述句、祈使句会激活不同"答题模式"。

同一需求，3 种问法：

问句（探索性）："为什么Sega Dreamcast被称为革命性游戏机？"陈述句（信息补全）："Sega Dreamcast是1999年发布的第六世代游戏机，它的革命性体现在..."指令句（直接生成）："用3句话说明Sega Dreamcast的革命性"

效果差异：

问句 → AI 会分析原因陈述句 → AI 会续写历史指令句 → AI 会提炼要点

其实，同一任务，我们可以跑 3 种句式，然后选最好的结果。

8、分类任务要"打乱顺序"：别给 AI"记答案"的机会

如果例子总按"积极→中性→消极"的顺序，AI 可能学会"按位置猜答案"，而不是"按内容分类"。

错误示范：

例子1：好评 → 积极例子2：中性评价 → 中性例子3：差评 → 消极新输入：好评 → ?（AI可能机械对应"积极"）

正确示范：

例子1：差评 → 消极例子2：好评 → 积极例子3：中性评价 → 中性例子4：五星好评 → 积极例子5：吐槽 → 消极新输入：好评 → AI必须看内容判断

在分类任务里，例子的随机性=模型的鲁棒性。

9、记录每次尝试：Prompt 工程师的黑匣子

Prompt 优化是马拉松，不是百米冲刺。你可能今天试 100 次，下周回来全忘了。

标准记录模板：

字段

填写内容

Prompt 名称

邮件分类_v3.2

目标

提升钓鱼邮件识别准确率到 95%

模型

gemini-pro-1.5

温度/Top-P

0.2 / 0.95

完整 Prompt

粘贴完整内容，别偷懒

输出结果

粘贴 AI 的完整回复

评估

✅正确 ❌错误 🤔部分正确

改进方向

应增加"紧急性"判断维度

在 Vertex AI Studio 里保存 Prompt 后，把链接贴到表格里，一点就能复现。

10、用 JSON 收数据：给 AI 套紧箍咒

这样我们可以强迫 AI 结构化思考，输出标准化数据，还能减少"幻觉"。

案例对比：

❌ 自由文本输出：

张三，35 岁，产品经理，北京，工作 10 年，擅长需求分析...

✅ JSON 输出：

{  "姓名":"张三","年龄":35,"职业":"产品经理","城市":"北京","技能":["需求分析","项目管理"]}

JSON 的 5 大隐藏优势：

自动校验：格式不对就是错，一目了然去幻觉：字段固定，AI不敢乱编新字段数据类型：数字就是数字，不会被当字符串关系清晰：嵌套结构表达层级关系即插即用：直接对接数据库和API

当然这种方式也有缺点，就是 JSON 比较消耗 Token，是一柄双刃剑哈～

黄金法则的"三步封神"路径

新手期（1-3条）：给例子 + 说人话 + 写清格式 → 解决80%问题进阶期（4-7条）：正面指令 + 动词开头 + 变量 + 多试句式 → 效率翻倍高手期（8-10条）：打乱顺序 + 记录复盘 + JSON输出 → 专业级水准

最后的最后，Prompt Engineering 是手艺活，不是理论课。现在就打开你的 AI 工具，现在就去试！