2025年提示词框架完全指南：18个实用框架让你的AI对话效率大幅提升

在与AI深度对话的实践中，我深刻感受到，一个优秀的提示词框架不仅能显著提升对话的效率，还能激发更有价值的互动。为了帮助大家更好地利用AI工具，翔宇整理了 18个经过实战检验的提示词框架，希望能为你的AI使用体验带来启发。

什么是提示词和提示词框架?

在深入学习各种框架之前,我们先来理解两个最基础的概念。就像学习任何新技能一样,掌握基础概念对后续的学习至关重要:

提示词(Prompt)是什么?

• 提示词是用户与AI模型交互的自然语言指令集,它包含了用户的意图、需求和约束条件
• 从技术角度看,提示词是输入到大语言模型的文本序列,用于引导模型生成特定的输出
• 一个完整的提示词通常包含上下文信息、具体任务要求、输出格式等要素
• 比如”以专业营销人员的视角,帮我写一篇800字的产品推广文案,重点突出产品优势,采用AIDA框架”就是一个结构化的提示词

提示词就像是:

• 一份详细的工作委托书,告诉AI具体要做什么、怎么做
• 一个烹饪菜谱,列出所有需要的原料和具体的烹饪步骤
• 一张建筑设计图,包含了建筑的所有细节规格

举个生活中的例子:
当你去咖啡店点咖啡时,一个不好的提示词可能是”给我一杯咖啡”。而一个好的提示词应该是”请给我一杯中杯美式咖啡,加两份糖,要热的,不要奶精”。这样的提示词清晰地表达了你的具体需求,能帮助你获得想要的结果。

提示词就像是一个翻译官,它能够将人类的日常语言转换成AI能够理解和执行的明确指令。设计合理的提示词可以大大提高AI回答的准确性和实用性,是我们使用AI的关键技巧。

提示词框架(Prompt Framework)又是什么?

• 提示词框架是一套系统化的写提示词的模板和方法,它为我们提供了一个标准化的结构来组织我们的需求和想法
• 就像写作文有开头、主体、结尾的结构,提示词框架也有其特定的组成部分和顺序,帮助我们更清晰地表达
• 好的框架能帮助我们更有条理地表达需求,避免遗漏关键信息,提高与AI沟通的效率
• 框架还能帮助我们保持提示词的一致性,让AI更容易理解我们的意图

可以把它理解为一个模板或者”公式”,就像做菜有配方、建房有图纸一样。配方告诉我们需要什么食材、如何搭配、按什么顺序烹饪;建筑图纸展示了房屋的结构、尺寸和细节。同样地,提示词框架能帮助我们更系统地组织我们的提示词,确保包含所有必要的元素,避免遗漏重要信息。通过遵循框架,我们可以更有效地引导AI理解和执行我们的需求。

为什么需要提示词框架？

在我几年的AI使用经验中，我观察到很多朋友在使用ChatGPT时经常遇到这些困扰:

• 话说了一大堆，AI就是不理解你的意图
• 得到的回答总是偏离预期
• 来来回回反复沟通，浪费大量时间
• 每次对话质量不稳定
  这些问题就像是在没有地图的情况下找路,虽然最终可能也能到达目的地,但过程会很曲折。这些都指向了一个核心问题 – 如何有效地与AI沟通。

这些困扰的根本原因是缺少一个好的提示词框架。就像我们在工作中需要流程和规范一样，与AI对话也需要一个标准化的方法。合适的框架就像是与AI对话的”公式”，能帮助我们:

• 清晰地表达需求,就像用清晰的路标指引方向。通过框架的引导,我们能够更准确地传达我们想要的结果。
• 获得稳定的输出质量,如同遵循标准化的生产流程。有了框架作为基础,每次对话都能保持一致的高质量。
• 减少无效沟通,避免走弯路。框架帮助我们一次性表达完整的需求,减少来回沟通的次数。
• 提高对话效率,直达目标。就像有了导航系统,能够最快地到达目的地。
  这就像是给我们配备了一个专业的翻译器,能够准确地将我们的需求转化为AI能理解的语言。

打个更生动的比方:

有了框架,就像手持地图和指南针,按照固定步骤一步步引导AI,更容易到达目的地。每个步骤都有明确的指引,让对话变得更加顺畅。
这就像是给对话加上了GPS导航,不仅能够更准确地到达目的地,还能选择最优路线,节省时间和精力。通过使用框架,我们可以避免在对话中迷失方向,始终保持清晰的目标导向。

没有框架的提示词,就像在迷宫中摸索前进,充满不确定性。你可能需要多次尝试才能得到想要的结果。

18个实用提示词框架详解

让我们按照难度和实用性，从简单到复杂，逐一解析这些框架：

BROKE框架：OKR融合框架

BROKE框架是由陈财猫老师提出的一个创新性的提示词框架。它的独特之处在于巧妙地融合了OKR(Objectives and Key Results)方法论,这种融合让框架既保持了提示词的简洁性,又具备了OKR的目标导向特征。通过GPT设计提示来提高工作效率和质量,是当前AI时代非常实用的一个工具。这个框架分为五个核心部分,每个部分都经过精心设计,其中最后一个部分特别关注长期发展,具有比较长远的视角。

让我们来详细了解BROKE框架的五个组成部分：

背景 (Background): 这是框架的基础部分,需要提供足够的背景信息,使GPT能够全面理解问题的上下文。好的背景描述能让AI更准确地理解我们的需求。

角色 (Role): 这个部分要求我们为GPT设定特定的角色,就像给它戴上一顶专业帽子。通过明确角色定位,让GPT能够基于该角色的专业视角来生成响应。

目标 (Objectives): 在这里,我们需要明确具体的任务目标。清晰的目标设定能让GPT准确理解我们想要实现什么,从而提供更有针对性的回答。

关键结果 (Key Results): 这部分借鉴了OKR中的关键成果理念,通过定义具体的、可衡量的结果指标,让GPT清楚地知道如何评估目标的完成情况。

演变 (Evolve): 这是BROKE框架最具特色的部分,它强调通过持续的试验和调整来测试结果,并根据实际效果进行优化。这种迭代思维确保了框架的实用性和适应性。

这个框架的设计理念非常先进,它通过结构化的方法来提升GPT的提示设计,从而达到更高的效率和质量。值得注意的是,BROKE框架并不是一个静态的工具,而是一个动态的过程。通过不断的测试、调整和优化,我们可以持续改进提示的设计和输出质量。

为了帮助大家更好地理解和运用BROKE框架,下面我们来看一个具体的应用实例,主题选择的是”如何提高编程技能”:

BROKE框架实例:

Background: 编程是一种重要的技能,能帮助解决各种问题。随着技术的快速发展,不断地学习和提高编程技能变得至关重要。

Role: 假设你是一名经验丰富的编程导师,能提供实用的建议和指导。

Objectives:

• 了解编程基础和核心概念
• 通过实际项目实践和提高编程技能
• 接受同行和导师的反馈,了解进步和需要改进的地方

Key Results:

• 完成至少5个不同类型的编程项目
• 每个项目后都能获得专业的反馈和建议
• 至少阅读和总结10篇关于编程最佳实践和新技术的文章

Evolve:

• 每个月评估一次学习进度,调整学习计划
• 根据项目实践和反馈来调整学习资源和方法
• 如果发现某个学习资源或方法不再有效,寻找新的替代方案

通过应用BROKE框架,可以创建结构化和明确的GPT提示,从而更有效地达成目标,提高工作效率和质量。同时,通过不断的评估和调整,可以确保持续的进步和优化,从而形成一个正向的循环,不断地推动自己向前。

RTF框架：最简单的入门框架

RTF框架是最简单的入门级框架，特别适合刚开始使用AI的用户。它包含三个基本元素，让你能快速上手与AI对话：

Role（角色）：指定AI应该扮演什么角色

• 明确AI的专业背景和能力
• 可以是行业专家、教师、作家等
• 角色越具体,输出质量越高

• Task（任务）：明确要完成的具体任务
  • 详细说明需要AI完成什么
  • 包含任务的具体要求和限制
  • 可以分步骤列出具体要求
• Format（格式）：指定输出的具体格式
  • 定义内容的组织形式
  • 说明长度、结构等要求
  • 可以提供格式模板作参考

实战示例：
假设你需要一份营销文案，可以这样写：

Role(角色):
请扮演一位拥有10年经验的营销文案撰写专家。

Task(任务):
帮我写一份新品上市的营销文案，重点突出产品的创新性和实用价值。

Format(格式):

标题需要吸引眼球

正文500字左右

分为产品介绍、核心优势、使用场景三个部分

结尾加入促销信息和购买链接

APE框架：新手必备的全能框架

这是我最推荐新手使用的框架。APE框架简单直接，容易上手，适合日常对话。它的优势在于结构清晰,易于理解和使用,能快速帮助你获得高质量的AI回复。

框架结构:

• Action(行动): 明确你要AI做什么
  • 使用清晰的动词开头
  • 详细说明具体任务内容
  • 包含数量、长度等具体要求
• Purpose(目的): 说明为什么要这样做
  • 解释任务的背景和意图
  • 说明最终用途
  • 帮助AI理解上下文
• Expect(期望): 定义你要的具体结果
  • 列出关键的输出要求
  • 说明风格和形式
  • 提供具体的评判标准

APE框架的使用技巧:

1. Action要具体且可执行
2. Purpose要说明实际场景
3. Expect要列出明确标准

适用场景:

• 内容创作
• 文案撰写
• 方案策划
• 数据分析
• 代码编写

实战示例：
让我们用APE框架来写一个提示词，目标是让AI帮我们写一篇产品介绍文案：

Action(行动):
请撰写一篇800字的产品介绍文案，介绍我们新上市的智能手表产品。

Purpose(目的):
这篇文案将用于产品官网和电商平台展示，目的是吸引潜在客户了解和购买产品。

Expect(期望):

文案结构需包含:产品亮点、技术规格、应用场景、购买建议

语言风格要专业但不晦涩，适合普通消费者阅读

重点突出产品的创新功能和实用价值

结尾加入明确的购买引导

适当使用数据和对比来增强说服力

CHAT框架：专业人士的首选

CHAT框架是一个更加全面和专业的提示词框架，特别适合需要复杂、专业化输出的场景。它通过四个维度来构建完整的提示信息：

• Character（角色）：设定AI的身份和专业背景
  • 明确AI需要扮演的专业角色
  • 定义角色的专业领域和经验水平
  • 说明角色的特殊技能或专长
• History（历史）：提供相关的背景信息
  • 描述当前项目或问题的来龙去脉
  • 说明已有的工作进展
  • 提供重要的参考信息和数据
  • 解释关键的限制条件
• Ambition（目标）：说明期望达到的效果
  • 设定清晰的目标和预期成果
  • 定义成功的标准和衡量指标
  • 说明项目的优先级和重要性
  • 描述理想的最终状态
• Task（任务）：具体要完成的工作
  • 列出需要完成的具体任务项
  • 说明任务的时间节点和里程碑
  • 定义具体的输出要求和格式
  • 提供任务相关的约束条件

实战示例：
让我们用CHAT框架来写一个提示词，目标是让AI帮助优化一个电商网站：

Character（角色）：
你是一位拥有10年经验的电商平台优化专家，精通用户体验设计和转化率优化，曾帮助多个知名电商平台提升销售业绩。

History（历史）：
我们是一家运营3年的中型电商平台，主营家居用品。近期遇到以下问题：

购物车放弃率高达70%

移动端用户体验差评增多

网站加载速度慢

用户留存率持续下降

Ambition（目标）：
在未来3个月内实现：

购物车转化率提升20%

移动端用户满意度提升30%

页面加载时间降至2秒以内

月活跃用户增长25%

Task（任务）：
请提供：

详细的网站优化方案

具体的技术改进建议

用户体验优化策略

90天的实施时间表

预期投资回报分析

ROSES框架：项目管理必备

ROSES框架特别适合项目管理和团队协作场景,它提供了一个结构化的方法来组织项目相关的提示词:

• Role（角色）：定义AI的专业角色
  • 明确AI需要扮演的具体角色
  • 说明该角色应具备的专业知识和经验
  • 定义角色的职责范围和权限
  • 设定角色的工作风格和沟通方式
• Objective（目标）：设定项目目标
  • 定义清晰、可衡量的项目目标
  • 设置具体的成功标准和指标
  • 明确项目的优先级和重要性
  • 制定时间节点和里程碑
• Scenario（场景）：描述项目背景
  • 提供详细的项目背景信息
  • 说明项目面临的主要挑战
  • 描述相关的利益相关者
  • 解释项目的业务环境和限制条件
• Expected Solution（预期方案）：期望的解决方案
  • 描述理想的解决方案特征
  • 列出必须满足的关键要求
  • 说明可接受的替代方案
  • 定义方案的评估标准
• Steps（步骤）：具体执行步骤
  • 分解项目为可执行的具体步骤
  • 为每个步骤设定时间表
  • 分配资源和责任人
  • 建立监控和反馈机制

实战示例：
让我们使用ROSES框架来获取股票投资建议：

Role（角色）：
你是一位拥有15年经验的金融分析师，专注于A股市场研究，具有CFA和注册会计师资格。你擅长基本面分析和技术分析的结合，并对宏观经济形势有深入研究。

Objective（目标）：
为一位风险承受能力中等的投资者提供：

3-5只潜力股票的投资建议

每只股票的目标收益率10-15%

最大回撤控制在8%以内

投资期限3-6个月

Scenario（场景）：
当前市场环境：

A股市场处于调整期

国内货币政策偏宽松

重点关注新能源、芯片、人工智能等领域

可投资资金50万元

投资者希望获得稳健收益

Expected Solution（预期方案）：
需要一份完整的投资分析报告，包含：

目标股票的基本面分析

技术面走势分析

行业发展前景评估

风险因素提示

具体的买入价位和止损位

Steps（步骤）：

第一阶段：宏观分析（1周）

分析经济数据

研究政策动向

评估市场情绪

第二阶段：行业筛选（1周）

分析行业景气度

评估政策支持力度

研究产业链布局

第三阶段：个股分析（2周）

财务指标分析

公司治理评估

竞争优势分析

技术面分析

第四阶段：投资建议（1周）

制定买入策略

设置止盈止损

制定仓位管理方案

风险控制建议

LangGPT框架：AI提示词编程的未来

LangGPT是一个革命性的提示词框架，它将提示词编写提升到编程语言的高度。在新一代GPT-4模型出现后，Prompt的重要性与日俱增，它不再仅仅是一种技术，而是正在成为AI时代的编程语言。传统的Prompt编写面临着缺乏系统性、灵活性和用户友好性等挑战，同时也未能充分利用大模型的特点。为了解决这些问题，云中江树创建了LangGPT框架，目前该项目已获得7.5k stars的认可。

LangGPT通过提供模板化的方法实现了系统性，用户只需按照模板填写相应内容即可。在灵活性方面，它创新性地引入了变量概念，让用户可以轻松引用、设置和更改Prompt内容，显著提高了编程性。通过精心设计的工作流，LangGPT定义了清晰的用户交互和角色行为模式，使得用户可以轻松理解和使用。

在充分利用大模型特点方面，LangGPT采用了模块化配置和分点条理性叙述的方式，并通过Reminder功能有效缓解了长对话中的遗忘问题。框架的核心语法包括基于markdown的变量系统，这种设计充分利用了大模型对层级结构内容的敏感性，使得Prompt内容的引用和修改变得更加便捷。同时，基于大模型在角色扮演方面的优势，LangGPT设计了Role模板，使得Prompt编写变得像编程中的”类声明”一样直观和高效。

为了进一步提升用户体验，开发团队还推出了专门的LangGPT助手工具，帮助用户更容易地设计和生成高质量提示词。通过使用特定的格式（如Markdown）和明确的指令，确保了大模型的响应始终与用户期望保持一致。同时，通过在指令中巧妙融入上下文信息，帮助大模型更准确地理解和满足用户需求。

实战示例：
# Role: SEO内容策划专家

## Profile:

* Author: 翔宇
* Version: 1.0
* Language: 中文
* Description: 专注于SEO内容策划和优化,拥有10年内容营销经验,精通关键词研究、内容规划和数据分析

## Goals:

* 为客户网站提供专业的SEO内容优化方案
* 提升网站自然搜索流量和关键词排名
* 确保内容质量和用户体验

## Constraints:

* 严格遵循搜索引擎最新规范和最佳实践
* 所有建议必须基于数据分析
* 关键词密度保持在2-3%的合理范围
* 确保内容原创性,避免重复

## Skills:

* 精通SEO优化技术和策略
* 擅长数据分析和关键词研究
* 内容创作和规划能力
* 熟悉主流搜索引擎算法

## Workflows:

1. 网站分析
   * 评估当前SEO状况
   * 识别优化机会
   * 竞争对手分析
2. 关键词研究
   * 挖掘目标关键词
   * 分析搜索意图
   * 评估竞争难度
3. 内容策略
   * 制定内容计划
   * 设计内容结构
   * 确定关键词分布
4. 优化执行
   * 编写SEO内容
   * 技术优化建议
   * 内部链接优化
5. 效果追踪
   * 监控排名变化
   * 分析流量数据
   * 优化策略调整

## Initialization:

我是你的SEO内容策划专家,请告诉我你的网站URL和优化目标,我将为你提供专业的内容优化方案。

Google提示词工程最佳实践

Google提供的最佳实践框架是基于大量实践经验总结出的一套科学方法论。这个框架不仅帮助我们更好地与AI模型交互,还能持续优化提示词的效果。让我们深入了解这个框架的核心要素:

提示词优化的关键在于清晰的表达和持续的改进。首先,我们需要确保每个提示词都包含明确的意图和期望。使用简洁直接的语言,避免模糊不清的表述,同时突出关键目标和任务优先级。这样的表达方式能帮助AI更准确地理解我们的需求。

其次,提供具体的示例至关重要。通过展示成功案例和需要避免的错误示范,我们能更好地引导AI理解我们期望的输出。这些示例应该来自相关领域的最佳实践,并包含实际的应用场景,使AI能够更好地把握上下文。

将复杂任务分解为简单步骤也是提示词工程的重要技巧。每个步骤都应该符合逻辑顺序,具体且可执行。通过设置合理的检查点和时间预估,我们能更好地控制整个过程的进度和质量。

在设定约束方面,我们需要明确定义输出的范围和限制。这包括质量标准、时间限制、资源约束以及明确的验收标准。这些约束条件能帮助AI生成更符合我们期望的结果。

最后,也是最重要的,就是持续的迭代优化。我们需要不断收集执行过程中的问题,分析结果与预期的差距。通过持续调整和完善提示词,建立有效的反馈优化机制,我们能逐步提升提示词的效果。

记住,优秀的提示词是反复实践和优化的结果。通过不断尝试不同的表达方式,参考各种在线资源(如Prompt Hero和Google的提示词展览),我们能找到最适合自己需求的提示词形式。随着AI技术的发展,我们的提示词策略也需要与时俱进,不断调整和优化。

SCOPE框架：战略规划利器

SCOPE框架是一个强大的战略规划工具，特别适合进行大型项目和复杂任务的设计。这个框架通过系统化的方法，帮助我们全面考虑项目的各个方面，制定出可执行的行动计划。以下是SCOPE框架的每个组成部分：

• Scenario（情境）：描述当前的情况和背景，为了解整个问题提供必要的上下文信息。这是问题分析的起点，帮助我们准确把握任务环境。
• Complications（复杂情况）：列出可能遇到的挑战和困难。这包括所有可能阻碍目标达成的因素，如资源限制、技术障碍或外部风险等。
• Objective（目标）：明确要达到的具体目标和预期效果。这为整个项目提供明确的方向指引，确保所有行动都围绕目标展开。
• Plan（计划）：制定详细的行动计划和具体实施方案。这是将目标转化为可执行步骤的关键环节，需要考虑时间、资源分配等要素。
• Evaluation（评估）：设定评估标准和方法，用于衡量计划执行的效果。通过定期评估和反馈，确保项目朝着正确的方向推进。

实战示例：
假设你是一个金融分析师，负责一个新投资项目的评估。一个符合这个框架的提示词可能是：“情境：我们计划在下个季度投资一个新兴市场的科技公司。复杂情况：该市场存在较高的政策风险和汇率波动。目标：在投资后的一年内实现投资回报率达到15%。计划：1）进行全面的市场和政策风险分析 2）设计对冲策略以管理汇率风险 3）与公司管理层进行深入沟通以评估其增长潜力。评估：在投资后的每个季度进行财务表现分析，并根据结果调整投资策略。”这样的提示词设置非常全面，覆盖了从问题识别到解决方案实施和效果评估的整个过程。

TRACE框架：任务分解专家

TRACE框架是一个强大而实用的工具，它不仅能帮助我们将复杂任务分解为可管理的小任务，还能指导我们与ChatGPT等AI模型进行更有效的交互。这个框架通过五个核心维度，帮助我们实现清晰、有目的性的沟通和任务执行。

让我们深入了解TRACE框架的五个核心组成部分：

Task（任务）

• 明确定义需要解决的具体问题或任务
• 确保任务描述清晰、具体且可衡量
• 设定任务的优先级和重要程度
• 明确任务的范围和边界

Request（请求）

• 详细说明对AI的具体请求内容
• 使用清晰、准确的语言表达需求
• 设定输出的格式和要求
• 指明质量标准和验收标准

Action（行动）

• 列出完成任务所需的具体步骤
• 确保每个步骤都是可执行的
• 设定步骤的先后顺序和依赖关系
• 分配时间和资源预估

Context（上下文）

• 提供相关的背景信息和环境因素
• 说明任务的前因后果
• 解释特殊术语或行业知识
• 描述可能影响任务的限制条件

Example（示例）

• 提供具体的参考案例
• 展示期望的输出格式和内容
• 说明需要避免的错误示范
• 分享最佳实践和成功经验

通过这五个维度的系统性规划和执行，TRACE框架能够帮助我们：

1. 提高任务执行的效率和准确性
2. 确保与AI的交互更加顺畅和有效
3. 减少沟通中的误解和歧义
4. 获得更符合预期的输出结果
   

实战示例：
假设你是一名市场营销经理，负责为公司制定一个新的社交媒体营销策略。你可以使用TRACE框架来分解这个复杂的任务：

Task（任务）：开发一个社交媒体营销策略

Request（请求）：制定一个月度内容计划，增加品牌曝光度，提升用户互动率

Action（行动）：分析目标受众，了解他们的兴趣和需求

设计内容主题，确保内容与品牌形象一致

制定发布时间表，选择最佳发布时间

创建和发布内容，使用多种形式如图片、视频、文章等

监控和分析社交媒体数据，调整策略以优化效果

Context（上下文）：我们是一家健康食品品牌，目标受众是注重健康生活方式的年轻人

Example（示例）：请参考竞品优秀案例的内容策略，借鉴他们的成功经验

SPAR框架：问题解决专家

SPAR框架(情境Scenario、问题Problem、行动Action、结果Result)是一个强大的问题解决和任务分配框架。它通过系统化的方法帮助我们全面分析问题,制定解决方案,并评估执行效果。让我们深入了解这个框架的四个核心要素:

情境(Scenario)

• 详细描述问题发生的背景和上下文
• 明确涉及的相关方(如客户、团队、管理层等)
• 说明时间、地点等关键环境因素
• 提供必要的历史数据和趋势信息
• 分析外部环境对问题的影响

问题(Problem)

• 准确定义需要解决的核心难题
• 量化问题的严重程度和影响范围
• 分析问题产生的根本原因
• 识别问题解决的关键障碍
• 评估不解决问题的潜在风险

行动(Action)

• 制定具体的解决方案和执行计划
• 将计划分解为可操作的具体步骤
• 明确每个步骤的负责人和时间节点
• 预估所需的资源投入
• 制定应对可能风险的预案

结果(Result)

• 设定清晰的目标和成功标准
• 建立量化的评估指标体系
• 定期跟踪方案执行效果
• 及时调整优化解决方案
• 总结经验教训以持续改进

这一框架因其系统性和实用性,已被广泛应用于项目管理、产品开发、客户服务、教育培训等诸多领域。它不仅能帮助我们更好地理解和分析问题,还能指导我们制定出切实可行的解决方案,并通过持续评估确保方案的有效执行。

CARE框架：用户体验设计师

CARE框架强调四个关键要素：上下文指导(Context)、行动(Action)、结果(Result)和示例(Example)。此外，与CARE框架类似的框架还有不少，如CAR (Context, Action, Result)框架、CCAR (Challenge-Context-Action-Result)模型和CARL (Context, Action, Result, Learning)框架。这些框架有着相似的元素和原则,都强调在提供指令时需要充分的上下文信息。

上下文指导(Context)：
上下文指导是CARE框架中最基础的要素,它提供了操作的背景信息,帮助大模型更好地了解用户所处的环境或情境。良好的上下文描述应该包含:

• 当前的场景和环境(如”在我开车时”、”在办公室工作时”)
• 相关的限制条件(如时间、资源限制)
• 用户的角色和身份
• 问题的来龙去脉
• 已有的工作进展

行动(Action)：
行动部分需要清晰地描述要执行的具体活动,包括:

• 详细的步骤说明
• 执行的顺序和优先级
• 所需的工具和资源
• 关键的注意事项
• 可能的替代方案

结果(Result)：
结果部分描述了完成活动后期望达到的效果,应该包含:

• 具体的目标指标
• 可衡量的成功标准
• 期望的交付物
• 质量要求
• 验收标准

示例(Example)：
示例部分通过具体案例展示如何应用提示词,通常包括:

• 完整的提示词示范
• 预期的回答格式
• 常见问题的处理方法
• 最佳实践案例
• 注意事项说明

CARE框架的优势在于它能帮助用户构建出结构完整、信息充分的提示词,从而获得更准确和有用的AI回应。通过提供充分的上下文、明确的行动要求、清晰的结果期望和具体的示例,可以显著提高与AI交互的效果。

实战示例：

假设你是一名用户体验设计师，需要设计一个新的移动银行APP的开户流程：

上下文指导(Context)：

目标用户群体为25-45岁的城市白领

用户主要通过智能手机进行理财投资

竞品分析显示复杂的身份认证流程导致开户转化率低

需要在合规要求和便捷开户之间取得平衡

监管要求必须进行实名认证和人脸核验

行动(Action)：

优化开户流程

将开户步骤精简为4个必要环节

支持银行卡OCR识别

提供智能信息预填功能

提升用户体验

设计清晰的开户引导页

增加进度条展示

提供详细的操作说明

强化安全合规

接入人脸识别系统

实现活体检测

加强敏感信息加密存储

结果(Result)：

开户成功率提升35%

开户时长从15分钟缩短至5分钟

用户信息录入准确率提升至99%

用户满意度评分达到4.7/5

新用户投资转化率提升20%

示例 (Example):
请提供一种移动应用程序样例。

COAST框架：战略执行专家

COAST框架专注于五个核心元素：背景(Context)、目标(Objectives)、行动(Actions)、支持(Support)和技术(Technology)，确保与大模型的交互既明确又具有目的性。这个框架特别适合处理复杂的战略性任务和项目规划。

背景(Context)
背景为大模型提供了与命令相关的情境信息。这通常涉及到命令发出的环境或情景，类似CARE框架的上下文。通过输入充分的补充信息，可以帮助大模型更好地理解任务背景并做出准确判断。背景信息可以包括：

• 当前面临的问题和挑战
• 相关的历史数据和经验
• 市场环境和竞争态势
• 可用资源和限制条件
• 利益相关者的需求和期望

目标(Objectives)
目标描述了用户希望通过此次操作实现的具体成果。一个好的目标应该是SMART原则的：

• 具体的(Specific)
• 可衡量的(Measurable)
• 可实现的(Achievable)
• 相关的(Relevant)
• 有时限的(Time-bound)

行动(Actions)
行动部分详细说明了实现目标所需的具体步骤和方法。好的行动计划应该：

• 分解为可执行的小步骤
• 明确每个步骤的优先级
• 指定关键里程碑
• 设定时间节点
• 分配责任人

支持(Support)
支持为大模型提供了关于如何完成该行动的额外信息或资源。这可以包括：

• 人力资源支持
• 财务预算
• 培训资源
• 工具和设备
• 外部专家顾问
• 相关政策和流程指南

技术(Technology)
技术描述了执行该操作需要的特定技术或工具。这包括：

• 硬件设备要求
• 软件系统需求
• 技术标准和规范
• 数据安全要求
• 系统集成需求
• 技术培训需求

COAST框架的优势在于它能够全面考虑项目执行的各个方面。该框架特别适合大型项目规划、战略转型实施、技术创新落地、组织变革管理以及新产品开发等复杂场景。通过系统性思考和全面规划，COAST框架能够显著提高项目成功率，帮助组织更好地实现战略目标。

实战示例：
背景 (Context):"开发一个名为'HealthCoach'的智能健康管理平台，帮助用户实现个性化的健康目标管理。"
目标 (Objectives):"构建一个智能化的健康管理系统，能够为用户提供个性化的饮食和运动建议，并在3个月内达到5万名注册用户。"
行动 (Action):"开发一个智能推荐引擎，基于用户的身体数据、运动习惯和饮食偏好，生成个性化的健康计划和建议。"
支持 (Support):"提供完整的营养学数据库、运动科学研究数据，以及用户健康管理最佳实践案例作为训练数据。"
技术 (Technology):"采用Python和TensorFlow构建机器学习模型，使用React Native开发跨平台移动应用。"

RACE框架：快速行动框架

RACE框架强调四个关键要素，特别适合需要快速执行的任务。这个框架的优势在于它能够快速明确任务的关键要素,帮助执行者更好地理解和完成任务。

Role（角色）：

• 明确定义场景中的角色和身份
• 包括角色的职责和权限范围
• 确定角色之间的关系和互动方式
• 设定角色应具备的技能和经验要求

Action（行动）：

• 详细描述需要执行的具体行动
• 将行动分解为可操作的步骤
• 设定行动的优先级和时间节点
• 明确每个行动的具体执行标准

Result（结果）：

• 定义期望达到的具体成果
• 设置可量化的评估指标
• 确定结果验收的标准
• 预设可能的风险和应对方案

Example（示例）：

• 提供相关的成功案例
• 展示最佳实践参考
• 分享经验教训
• 说明实施过程中的注意事项

RACE框架特别适用于以下场景：

• 需要快速启动的项目
• 团队协作任务
• 培训和教学活动
• 流程优化和改进

实战示例：
Role: 社交媒体运营专家
Action: 制作一周的内容发布计划
Result: 提高粉丝互动率30%
Example: 参考竞品账号的热门内容形式

RISE框架：执行力提升工具

RISE框架帮助我们更好地执行计划：

• Role（角色）：明确执行者角色
• Input（输入）：需要的资源和信息
• Steps（步骤）：详细的执行步骤
• Expectation（期望）：预期达到的效果

实战示例：
Role: 产品发布经理
Input: 产品规格、市场调研数据
Steps:
制定发布时间表
准备营销材料
协调各部门资源
Expectation: 首周销售目标达成率90%

SAGE框架：智慧决策助手

SAGE框架适合进行决策分析：
– Situation（情况）：当前情况
– Action（行动）：可能的行动方案
– Goal（目标）：期望达到的目标
– Evaluation（评估）：评估标准和方法

实战示例：
Situation: 公司需要选择新的办公地点
Action: 评估多个可选位置
Goal: 找到最适合团队发展的办公地点
Evaluation:
交通便利性
租金成本
办公环境
周边配套

TAG框架：简洁高效框架

TAG是一个简单但高效的框架：
– Task（任务）：明确任务内容
– Action（行动）：具体行动步骤
– Goal（目标）：期望结果

实战示例：
Task: 优化网站加载速度
Action:
压缩图片资源
优化代码结构
使用CDN加速
Goal: 页面加载时间降低到2秒以内

CRISPE框架：创意生成框架

CRISPE框架特别适合创意内容生成：
– Capacity（能力）：设定AI的专业能力
– Relevant info（相关信息）：提供背景信息
– Statement（陈述）：明确任务要求
– Personality（个性）：定义输出风格
– Experiment（实验）：要求多个方案

实战示例：
Capacity: 创意广告文案专家
Relevant info: 目标受众是25-35岁的职场人士
Statement: 为一款即时通讯APP写广告语
Personality: 幽默风趣，富有共鸣感
Experiment: 请提供3个不同风格的方案

SMART框架：目标达成框架

SMART框架是一个帮助我们设定和实现目标的通用框架。它不仅包含了经典SMART原则，还增加了执行指导(Guidance)要素，让目标更容易实现。这个框架适用于任何需要规划和执行的场景。

框架组成：

• Specific（具体）：明确具体的目标内容
• Measurable（可衡量）：设定量化的评估标准
• Achievable（可实现）：确保目标切实可行
• Relevant（相关性）：与整体目标保持一致
• Time-bound（时限）：设定明确的时间节点
• Guidance（指导）：制定实现路径

使用技巧：

1. 目标要具体且可量化
2. 设定合理的完成期限
3. 分解为可执行的小步骤
4. 定期检查和调整进度

实战示例：
Specific: 撰写一篇关于人工智能在医疗领域应用的科研论文
Measurable: 论文需包含至少5000字，引用不少于30篇相关文献
Achievable: 确保在3个月内完成初稿
Relevant: 论文主题与当前研究项目保持一致
Time-bound: 在一轮对话中生成论文
Guidance: 制定每月的写作计划，并定期与导师讨论进展

提示词框架的分析与启示

通过对上述提示词框架的分析，我们可以发现这些框架虽然形式各异，但都体现了结构化思维的重要性。它们都强调要明确目标、提供上下文信息，并对输出要求进行清晰的说明。同时，各个框架都非常重视迭代优化的过程，强调要根据实际效果不断调整和改进提示词。

这些框架之间也存在明显的差异。从复杂度来看，像RTF和APE这样的基础框架结构简单，容易掌握，适合新手入门；而CHAT和ROSES等中级框架则逻辑更为完整，适合专业场景使用；LangGPT这样的高级框架则更加系统完备，特别适合开发团队使用。从应用场景来看，有些框架偏重通用对话，有些则专注于特定领域如商业分析或创意生成，还有一些则专门面向AI应用开发。

对于想要提高提示词写作能力的读者来说，这些框架提供了很好的学习路径。建议从简单框架开始，随着经验的积累逐步尝试更复杂的框架。在实践中，不必拘泥于某个特定框架，而是要根据具体需求灵活选择和组合使用。最重要的是要持续学习和总结，关注新框架的发展，在实践中积累经验，逐步形成适合自己的提示词写作方法。

记住，好的提示词不在于使用了多么复杂的框架，而在于能否有效地与AI沟通，获得期望的输出结果。通过对这些框架的学习和运用，相信每个人都能找到最适合自己的提示词写作方式。

结语

本文借鉴自数字化转型（DT），并做了适当的优化与润色。需要强调的是,提示词框架并非固定不变,而是会随着AI技术的迭代升级而持续演进。掌握框架的关键在于深入理解其核心思想和设计理念,灵活运用到实际场景中,找到最适合自己工作流的使用方式。衷心希望这份详实的指南能够帮助你更好地驾驭AI工具,全面提升工作效率,在AI时代占据先机。

在我日常使用AI工具的过程中，我发现最有效的方式是将不同框架的优点结合起来。比如在写技术文档时，我会用CRISPE框架来激发创意，再用RTF框架来完善细节。对于复杂的项目，我会先用ROSES框架做整体规划，再用APE框架逐步迭代优化。

通过大量实践，我总结出以下几点经验：

1. 框架要简单实用：过于复杂的框架反而会影响效率
2. 保持灵活性：不要死板套用，要根据实际需求调整
3. 持续优化：记录每次使用的效果，不断改进提示词
4. 建立模板库：把常用的提示词模板整理归档，方便复用

记住：最好的框架是适合你的框架。通过实践和总结，你一定能找到最适合自己的提示词方法。

如果你想深入学习更多AI提示词技巧和实战经验，欢迎关注我的付费专栏。在那里，我会分享更多独家案例和深度思考。你可以通过以下方式找到我：

官方网站: xiangyugongzuoliu.com

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