海南大学2026实训系列

核心概念

AI大模型就像一位"知识渊博的专家"，但需要清晰的指令才能发挥最大价值。

• AI不知道但你知道：需要详细描述和举例
• AI知道但你不详：可以用简单表达
• AI知道你也知道：开放聊天，提问题即可
• AI不知道你也不知道：共同探索研究

❌ 反面案例（模糊提问）

提问："你猜猜我心情怎么样"

AI的内心OS：家人们，救命啊，有个人让我猜他心情好不好，还让我给他一个方法，我这里有几百万种方法，给他哪个啊？算了，毁灭吧，随便丢一个得了。

✅ 正面案例（明确提问）

提问："请给我一个python方法，要求可以计算十进制下的加减法"

• 提问明确具体
• AI立即理解需求
• 返回可直接使用的代码

合作方式矩阵

• AI不知道+我知道：喂模式 - 将掌握的信息传递给AI（例：描述地方方言）
• AI知道+我知道：简单说 - 使用清晰动词表达（例：对比一战二战异同）
• AI知道+我不知道：提问题 - 开放式讨论（例：咨询商业盈利模式）
• AI不知道+我不知道：开放聊 - 共同研究探索（例：罕见病因分析）

核心要点

• 提示词的发展：多变、内在规律、衰落
• 提示词的本质：大模型不够聪明
• 提示词的目标：人机对齐
• 对人类的要求：定义AI问题、布置AI任务、验收AI工作
• 提示词工程五步法：目标 → 分解 → 工具 → 验证 → 迭代

两大原则

• 原则1：你是AI的老板
  像员工一样对待AI，明确指示、设定目标、要求交付物
• 原则2：镜子理论
  人通过提示词这面镜子，获得大模型对某种事物的认知

核心要点

传统方式：你现在是一个新能源汽车的市场分析师...

DeepSeek方式（真诚是必杀技）：帮我把这份报告包装一下，我要写成周报给老板看，老板很看重数据。

✨ DeepSeek不需要过多的角色扮演，直接表达需求效果更好！

通用公式拆解

公式模板：

我要 **（任务），要给 ** 用（背景），希望达到 ** 效果（目标），但担心 ** 问题（负面限定）。

输出效果特点

• ✅ 日程安排清晰明确
• ✅ 贴心准备清单
• ✅ 细致考虑到了每日5000步等老人需求

核心要点

为了避免DeepSeek的回答过于官方、专业，可以尝试这三个字："说人话"

示例：

你问：什么是"波粒二象性"？

DeepSeek专业回复：指微观粒子同时表现出波动性和粒子性的现象...

加一句"说人话"后：立刻变为生动形象的栗子（举例：光像一堆小炮弹，又像水波）

反向PUA技巧

DeepSeek有一套自己的思维链，如果你想让ta更卖力，可以运用以下话术：

• "请你列出10个反对理由再给方案"
• "如果你是老板，你会怎样批评这个方案？"
• "这个回答你满意吗？请你把回答复盘至少10轮"

核心要点

如果你想写一篇文案，用提示词约束可能效果一般，此时如果你碰巧看到一篇很哇塞的文章，就可以让DeepSeek来模仿。

DeepSeek大概率会写到你的心趴上！

锐评与毒舌属性

DeepSeek可以理解并模仿各种语气和风格：

• 模仿“键盘侠”疯狂输出。
• 特定句式如"笑死"，可以立刻触发DeepSeek的毒舌属性。

深度思考触发词

在提示词结尾加入以下魔法咒语，即可激发模型最大潜能：

• "在你的回答中，同时加入你的批判性思考"
• "在你回答之前，先自己复盘100遍"

注意：观察模型长长的 Thinking 过程！

六大框架

• ICIO - 数据处理、内容创作、代码编写
• CRISPE - 复杂多步骤问题、教育场景
• BROKE - 需要背景知识的任务、市场研究
• CREATE - 创意任务、故事创作
• CO-STAR - 策略规划、商业策划
• BRTR - 清晰结构化沟通、项目管理

ICIO框架拆解

• Input（输入）：提供必要的输入信息
• Context（上下文）：设定任务的背景和环境
• Instruction（指令）：明确任务要求和目标
• Output（输出）：定义期望的输出形式和内容

擅长：数据处理与转换、内容创作、编写代码

CRISPE框架拆解

• Capacity and Role（角色）：明确AI扮演的角色
• Insight（背景）：提供角色扮演的背景信息
• Statement（任务）：直接说明AI需要执行的任务
• Personality（格式）：设定AI回复的风格和格式
• Experiment（示例）：要求AI提供多个示例

擅长：复杂的多步骤问题、教育场景

BROKE框架拆解

• Background（背景）：提供详细的背景信息
• Role（角色）：明确AI扮演的角色
• Objectives（目标/任务）：描述希望AI完成的具体任务
• Key Result（关键结果）：设定AI输出的风格、格式和内容要求
• Evolve（改进）：在AI提供回答后，提供改进的方法

擅长：需要背景知识的任务、历史分析、市场研究

CREATE框架拆解

• Clarity（清晰度）：明确界定提示的任务或意图
• Relevant INFO（相关信息）：提供相关细节
• Example（示例）：使用提示中的示例为输出提供参照
• Avoid ambiguity（避免模糊不清）：删除不必要细节，防止二义性
• Tinker（迭代）：通过多次迭代完善提示
• Evaluate（评估）：不断评估产出调整提示

擅长：创意任务、故事创作、设计产品

CO-STAR框架拆解

• Context（上下文）：为任务提供背景信息
• Objective（目标）：清晰地界定任务目标
• Style（风格）：明确你期望的写作风格
• Tone（语气）：设置回应的情感基调
• Audience（受众）：针对目标受众定制
• Response（响应）：规定输出的格式

擅长：策略规划和分析结果的应用场景，如商业策划

BRTR框架拆解

• Background（背景）：我是谁？我在什么场景下需要帮助？
• Requirements（要求）：有什么具体限制和期望？
• Task（任务）：我具体想完成什么？达到什么效果？
• Response（回复方式）：我希望AI如何回应我？

擅长：需要清晰、结构化沟通的场景（如写邮件、修改简历、朋友圈文案）

框架对比速查

• ICIO： 适合代码生成、数据清洗、文本翻译等“直来直去”的任务。
• CRISPE： 适合需要专家指导、角色扮演的“多步骤教学”场景。
• BROKE： 适合需要大量背景设定的“深度商业与市场分析”。
• CREATE： 适合注重细节与实例参考的“创意文案与故事创作”。
• CO-STAR： 适合有明确受众和语气要求的“营销策划和公关传播”。
• BRTR： 最轻量，适合职场日常交流、邮件简历、总结等“快速结构化沟通”。