prompt 提示词18种框架
📘 Prompt 提示词18种框架
一、介绍
一个好的 Prompt（提示词）可以极大提升 AI 的理解力与输出效果。
本文总结了 18 种常见的提示词方法论（框架），从不同维度帮助你构建清晰、结构化的 Prompt。
通用结构参考：
- 背景 / 上下文 / 情况
- 角色
- 行动（任务 + 步骤 + 技术）
- 目的 / 期望结果
- 演变 / 评估
- 语气与格式
- 示例与实验
针对下面总结结构如下
背景/上下文/清晰度（范围）/情况/问题
背景信息：
做事情的上下联系
做事的范围, 受众
问题： 核心要解决的问题
角色
行动
支持： 为大模型提供该行动的额外信息或资源
技术： 具体调用的程序或软件
任务： 具体执行任务
步骤： 期望采取的详细步骤
计划： 行动方案
目的/目标/结果/期望/预期方案
演变/评估
执行后期望演变的样子
行动后对效果的评估或分析
个性
语气
格式：输出格式， 控制回复量
实验/示例： 多个示例，(有示例有时候可以省略语气和格式)
示例
要求生成几个例子1️⃣ APE 框架
全称：Action – Purpose – Expectation
核心思想：
把任务分解为「行动 → 目的 → 期望」，让AI理解要做什么、为什么做、想得到什么结果。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Action（行动） | 具体要完成的任务或活动 |
| Purpose（目的） | 为什么要执行该任务，意图是什么 |
| Expectation（期望） | 希望达成的结果或成果 |
示例：
你的任务是撰写一篇关于恒大集团创始人许家印的简介，目的是让读者了解他的主要成就。期望结果是一篇200字的简介。
2️⃣ BROKE 框架
核心： 融合 OKR 思维（Objectives & Key Results），提升提示词的结构与迭代能力。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Background（背景） | 提供上下文与背景信息 |
| Role（角色） | 设定AI扮演的身份 |
| Objectives（目标） | 明确任务目标 |
| Key Results（关键结果） | 描述衡量目标完成的标准 |
| Evolve（演变） | 反馈与改进迭代方式 |
示例：
你是一名作者，了解许家印。你的目标是创作一篇200字简介。根据反馈，调整和优化文章。
3️⃣ CHAT 框架
核心： 明确“谁、背景、目的、任务”。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Character（角色） | AI 扮演的角色 |
| History（背景） | 任务的上下文信息 |
| Ambition（目标） | 想达成的长期或短期目标 |
| Task（任务） | 要执行的具体工作 |
示例：
角色：历史教师
背景：需要教授古罗马历史
目标：寻找优质教学资源
任务：提供古罗马的教学资料与推荐
4️⃣ CRISPE 框架
特点： 明确结构 + 输出多样性。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Capacity & Role（能力与角色） | 明确AI扮演身份 |
| Insight（洞察） | 提供背景与上下文 |
| Statement（声明） | 清晰地说明任务 |
| Personality（个性） | 定义回答风格或语气 |
| Experiment（实验） | 要求输出多个示例 |
示例：
你是一名了解许家印生平的作者。任务是写一篇200字简介，语言简练客观，尝试多个版本。
5️⃣ CARE 框架
核心思想： 从上下文出发，强调结果与示例。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Context（上下文） | 描述背景和情境 |
| Action（行动） | 说明要执行的操作 |
| Result（结果） | 期望的成果或反馈 |
| Example（示例） | 提供样例输出指导AI |
示例：
Context：客户希望开发一款零售
App
Action：设计并实现具备社交分享与推送功能的App
Result：上线后销售额提升25%
Example：提供竞品拼多多的首页样式参考
6️⃣ COAST 框架
核心： 强调目标、支持与技术细节，让Prompt更接近可执行计划。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Context（背景） | 提供任务发生的环境或情景 |
| Objectives（目标） | 明确想达成的成果 |
| Action（行动） | 描述要采取的措施 |
| Support（支持） | 补充执行任务所需资源 |
| Technology（技术） | 指定执行所用的技术工具 |
示例：
背景：创建“EcoTrack”环保追踪应用
目标：6个月内获得1万活跃用户
行动：开发碳足迹计算功能
支持：提供碳排放计算数据集
技术：使用Flutter开发并接入AI算法
7️⃣ CREATE 框架
核心： 用五个原则指导高质量 Prompt 的创作。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Clarity（清晰度） | 明确任务与目标，表达无歧义。 |
| Relevant Info（相关信息） | 提供必要的背景、关键词、语气、格式。 |
| Examples（示例） | 用例子让AI理解期望风格或结构。 |
| Avoid Ambiguity（避免含糊） | 删除不必要信息，保持重点突出。 |
| Tinker（迭代） | 根据反馈不断优化提示词。 |
示例：
你需要创作一篇关于恒大老板许家印的200字简介，包含他的主要生平与成就。必要时多次修改，直到精炼合适。
8️⃣ RACE 框架
核心： 让提示词具备“场景 + 行动 + 结果 + 示例”的逻辑闭环。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Role（角色） | 明确身份与职责。 |
| Action（行动） | 描述要执行的任务。 |
| Result（结果） | 说明期望的成果。 |
| Example（示例） | 提供参考样例帮助理解风格。 |
示例：
角色：商业记者
行动：撰写一篇关于许家印的简介
结果：得到一篇200字的人物传记
示例：参考亚马逊创始人贝佐斯的简介风格。
9️⃣ RISE 框架
核心： 注重执行路径与期望结果，是行动型任务Prompt的典范。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Role（角色） | 定义人物或AI的功能定位。 |
| Input（输入） | 提供必要的资料或背景信息。 |
| Steps（步骤） | 让AI分步骤输出可执行过程。 |
| Expectation（期望） | 描述最终成果的样貌与标准。 |
示例：
角色：项目经理
输入：团队下周召开项目会议
步骤：列出会议筹备清单（议程、资料、风险点）
期望：会议能明确下一步计划并获得全员共识。
🔟 ROSES 框架
核心： 用“五瓣结构”打造完整任务闭环。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Role（角色） | 设定AI身份，如专家、记者、导师等。 |
| Objective（目标） | 明确任务目的或要解决的问题。 |
| Scenario（场景） | 描述任务发生的背景或条件。 |
| Solution（解决方案） | 说明期望的成果。 |
| Steps（步骤） | 要求AI提供具体的执行路径。 |
示例：
角色：新闻记者
目标：撰写许家印200字简介
场景：许家印为恒大创始人
解决方案：编写精炼传记概述其主要成就
步骤：收集资料 → 写作 → 审校 → 完稿。
11️⃣ RTF 框架
核心： 三要素结构，快速生成高效指令。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Role（角色） | 明确AI的身份或专业背景。 |
| Task（任务） | 说明具体要完成的事项。 |
| Format（格式） | 指定输出格式或风格。 |
示例：
角色：微信公众号作者
任务：创作以“许家印的简介”为主题的短文
格式：200字以内。
12️⃣ SAGE 框架
核心： 用四要素让任务描述完整、逻辑连贯。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Situation（情况） | 描述背景、环境或前因。 |
| Action（行动） | 说明执行的任务。 |
| Goal（目标） | 明确希望达成的目的。 |
| Expectation（预期） | 指定输出结果或呈现方式。 |
示例：
情况：CRM系统近期出现问题。
行动：请调查原因并与开发团队沟通。
目标：确保系统两周内恢复正常。
预期：提交包含问题分析与解决方案的报告。
13️⃣ SCOPE 框架
核心： 用系统化思维解决复杂问题，常用于项目规划或问题分析。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Scenario（情境） | 描述问题背景或任务环境。 |
| Complications（复杂情况） | 列出阻碍或挑战。 |
| Objective（目标） | 明确预期成果。 |
| Plan（计划） | 给出行动方案。 |
| Evaluation（评估） | 说明验证或改进方式。 |
示例：
情境：计划推出新产品。
复杂情况：竞争激烈、预算有限。
目标：三个月内达成销售目标80%。
计划：市场调研 → 营销活动 → 销售合作。
评估：每月回顾销售数据，动态调整策略。
14️⃣ SPA 框架
核心： 简洁实用的问题解决型结构，常用于分析与改进任务。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Scenario（情境） | 交代问题发生的背景。 |
| Problem（问题） | 明确挑战或痛点。 |
| Action（行动） | 说明解决问题的措施。 |
| Result（结果） | 展示预期成果。 |
示例：
情境：公司网络被多次攻击。
问题：安全漏洞频发。
行动：审计系统、更新防火墙、员工培训。
结果：一个月内未再发生安全事件。
15️⃣ TAG 框架
核心： 极简Prompt结构，适合快速构建明确指令。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Task（任务） | 要做什么。 |
| Action（行动） | 怎么做。 |
| Goal（目标） | 期望结果。 |
示例：
任务：撰写许家印简介。
行动：收集信息并撰写文稿。
目标：完成一篇200字短文。
16️⃣ TRACE 框架
核心： 将Prompt拆分为任务、请求、行动、语境、示例，结构清晰，输出高质量内容。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Task（任务） | 明确主要目标。 |
| Request（请求） | 指定AI要做的事。 |
| Action（行动） | 说明操作步骤。 |
| Context（语境） | 提供背景。 |
| Example（示例） | 用例帮助AI理解期望风格。 |
示例：
任务：编写许家印简介。
请求：生成200字文本。
行动：收集资料后撰写。
语境：许家印为恒大集团创始人。
示例：参考其他商业领袖简介。
17️⃣ LangGPT 框架
创始人： 刘远忠（云中江树）
核心： 把Prompt当作“语言编程”，具有模块化与模板化特征。
特点与优势：
- 系统性： 模板化设计，层次清晰。
- 灵活性： 可设置变量、参数。
- 交互友好： 支持多角色、多阶段工作流。
- 长程记忆： 用“Reminder”机制保持上下文连续。
模板语法示例：
Role: 文案专家
Profile:
- author: 李继刚
- language: 中文
- description: 为AI课程撰写创意宣传文案
Goals:
- 输出有创意、有感染力的内容
Constrains:
- 不改变原意，仅优化表达
Workflow:
分析 → 创作 → 优化 → 输出
这种格式让提示像编程语言一样逻辑化、可复用。
18️⃣ Google 提示词工程最佳实践
核心思想： 用工程化思维构建Prompt。
| 原则 | 要点 |
|---|---|
| 明确意图 | 让AI清楚最重要的信息。 |
| 构建结构化提示 | 角色 + 上下文 + 指令。 |
| 使用示例 | 提供多样化样例以提高准确度。 |
| 限制输出范围 | 明确格式与长度。 |
| 任务分解 | 把复杂任务拆解成多步。 |
| 质量监控 | 要求AI自检或评估输出。 |
| 逐步思考 | 引导模型循序推理。 |
技巧补充：
- 重申关键元素：多次强调核心要求。
- 明确格式：如要求JSON、表格等格式输出。
- 三明治法：在长提示中重复关键信息。
19️⃣ ICIO 框架
核心： 适合需要“输入数据 + 明确输出格式”的任务。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Instruction（指令） | 明确要执行的任务。 |
| Context（背景信息） | 提供上下文或应用场景。 |
| Input Data（输入数据） | 说明AI要处理的数据。 |
| Output Indicator（输出引导） | 指定输出格式、风格或长度。 |
示例：
指令：撰写许家印简介。
背景：恒大创始人。
输入：许家印的主要事迹。
输出引导：200字以内、语言简洁正式。
📚 Prompt 八招要诀（延伸总结）
结合李家贵《Prompt8》框架，总结AI提示工程核心理念：
1️⃣ 本质： 与AI的合作即是“高质量提问”。
2️⃣ 关注点： Know-how（技巧公式）+ Workflow（流程管理）。
3️⃣ 三要素： 背景（Background）、要求（Requirement）、角色（Role）。
4️⃣ 四字核心： CHAT 模型是记忆重点。
5️⃣ 五环思维： 客户、架构、战略、项目、数据。
6️⃣ 六句准则： 提供例子、限定格式、明确语气与字数。
7️⃣ 七个原则： 格式、范围、角色、数据、模拟、组合、突破。
8️⃣ 安全八决： 禁止上传敏感或机密信息，重视隐私保护。
