AI 写作助手 Prompt 设计：从提纲生成到全文创作实战

这段 Prompt 的设计重点在于补充素材中包含'数据 + 具体案例'，让模型撰写的内容有支撑，避免空洞论述；同时明确'段落小标题格式、内容支撑要求'，确保每个段落紧扣提纲，不偏离主题。若需调整风格，可在 Prompt 中补充，例：'面向大众读者，可适当减少专业术语，用'最后 1 公里出行'替代'通勤接驳''。

第三步：优化全文逻辑与表达

此阶段需检查全文的'逻辑连贯性、观点一致性、表达准确性'，修正'段落衔接生硬、论据不足、表述模糊'等问题，同时优化语言，提升可读性。例如，若'发展现状'与'核心问题'之间缺乏过渡，需补充过渡句；若某一观点无数据支撑，需补充论据。

指令目标：优化以下全文内容（此处粘贴第二步撰写的'一、发展现状'和'二、核心问题'），重点解决'逻辑衔接、论据补充、表达优化'三个问题。
背景信息：
1. 优化方向：
   - 逻辑衔接：在'发展现状'与'核心问题'之间补充过渡段，说明'现状背后隐藏的问题'；
   - 论据补充：在'1.2 行业运营模式特点'中，补充'增值服务'的具体案例；
   - 表达优化：将'2.2 企业运营层面问题'中'运维成本占营收比达 38%'转化为更易懂的表述，例：'每收入 100 元，有 38 元用于车辆运维'。
2. 补充素材：某共享单车企业推出'共享单车 + 景区导览'增值服务，用户扫码解锁车辆后，可免费获取景区语音导览，2024 年该服务带动景区周边骑行量增长 25%，增值服务营收占比提升至 15%。
输出约束：
1. 保持原文核心观点和字数不变，仅优化逻辑、补充论据、调整表述；
2. 优化后的内容需更流畅，过渡自然，论据更充分；
3. 格式与原文一致，无需调整段落结构。

这一步的技巧在于明确'优化方向 + 补充素材'，让模型知道具体要修改什么，避免盲目优化。过渡段的补充需'承上启下'，既总结前文现状，又引出后文问题，增强逻辑连贯性。表达优化时，将'专业数据'转化为'生活化表述'，提升读者理解度，尤其适合非专业读者群体。

不同场景下的写作助手 Prompt 调整策略

场景 1：短篇文案（如公众号推文、产品介绍，500-800 字）

此类场景风格更活泼，内容更精简，需包含'吸引眼球的开头、核心观点、呼吁行动'，适合大众读者。

指令目标：撰写一篇 500 字左右的公众号推文，主题为'青少年如何合理使用短视频'，目标读者为 12-18 岁青少年及其家长。
背景信息：
1. 核心观点：短视频可作为学习工具，但需控制时长、筛选内容、避免沉迷；
2. 素材：2024 年青少年日均短视频使用时长 1.2 小时，35% 的青少年表示'曾因刷短视频耽误写作业'；某教育平台推出'知识类短视频'专栏，涵盖数学解题、历史故事等内容，累计播放量超 5 亿次；
3. 呼吁行动：建议家长与孩子共同制定'短视频使用计划'，设定每日使用时长（不超过 1 小时）和内容类型。
输出约束：
1. 风格：亲切易懂，开头用'提问式'吸引注意力，例：'你每天会刷多久短视频？'；
2. 结构：开头引入话题→核心观点（分 2 点）→呼吁行动，共 3-4 个段落；
3. 字数：500 字左右，避免过长，每段不超过 3 行。

这里开头用'提问式'设计，符合公众号推文的传播特点，吸引读者继续阅读；明确'结构 + 段落字数'，避免内容冗长，适合手机端阅读；加入'呼吁行动'，让文案更具实用性，满足家长和青少年的需求。

场景 2：学术类文章（如课程论文、研究报告，2000-3000 字）

此类场景风格更严谨，内容需包含'文献综述、理论支撑、数据论证、结论'，引用来源需明确，适合专业读者。

指令目标：撰写'人工智能对教育行业的影响'的课程论文（2500 字），完成'文献综述'和'影响分析'两个部分。
背景信息：
1. 提纲：[此处粘贴'一、文献综述（含国内外研究现状、研究不足）''二、人工智能对教育行业的影响（含教学模式、学习方式、教育公平 3 个二级点）'提纲]
2. 文献素材：
   - 国内研究：李华（2023）在《教育技术研究》中指出，AI 教学系统可实现'个性化学习路径推荐'，使学生学习效率提升 28%；
   - 国外研究：Smith et al.（2022）在《Journal of Educational Technology》中提出，AI 在教育中的应用存在'数据隐私'和'算法偏见'两大风险；
   - 数据：2024 年我国中小学 AI 教学系统普及率达 45%，其中一线城市普及率 72%，农村地区普及率 28%。
输出约束：
1. 风格：学术严谨，引用文献需标注'作者 + 年份'，例：（李华，2023）；
2. 内容：每个观点需有'文献支撑'或'数据论证'，避免主观判断；
3. 格式：一级标题用# ，二级标题用## ，引用文献部分用'引用块'（> ）标注。

这里明确'文献引用格式'，符合学术文章的规范，避免格式错误；素材中包含'国内外文献 + 数据'，让学术内容更具可信度；若需特定理论支撑，可在 Prompt 中补充，例：'在'影响分析'中，需基于'建构主义学习理论'分析 AI 对教学模式的影响'。

常见问题与解决方案

问题 1：模型生成的提纲偏离主题

表现：例如，主题为'青少年短视频使用指南'，模型生成的提纲中包含'短视频平台的盈利模式'，与'使用指南'无关。

解决方案：

1. 在 Prompt 的'指令目标'中强化主题关联性，例：'生成'青少年短视频使用指南'的提纲，所有标题需围绕'如何合理使用'展开，不涉及平台运营相关内容'；
2. 在'背景信息'中明确排除无关方向，例：'无需包含'短视频平台盈利、技术原理'等内容'；
3. 若仍有偏离，可在后续优化 Prompt 中补充：'删除提纲中与'青少年使用方法'无关的标题，新增'短视频内容筛选技巧'作为二级点'。

问题 2：基于提纲撰写的内容缺乏论据

表现：例如，撰写'共享单车运维成本高'时，仅表述'运维成本很高，影响企业盈利'，无数据或案例支撑。

解决方案：

1. 在 Prompt 的'背景信息'中强制嵌入'论据素材'，例：'撰写'运维成本高'部分时，需使用以下数据：上海某企业 2024 年运维成本占营收比 38%，维修成本占比 55%'；
2. 在'输出约束'中明确要求'每个观点需用数据/案例支撑'，例：'每个段落至少包含 1 个数据或 1 个案例，否则需补充'；
3. 若模型仍未补充，可单独生成'论据补充 Prompt'，例：'在'共享单车运维成本高'的段落中，补充'上海某企业运维成本数据'和'车辆维修案例'，使内容更具说服力'。

问题 3：全文风格不统一

表现：例如，开头风格活泼（'你知道吗？共享单车已覆盖 380 个城市！'），中间风格严谨（'2024 年投放量达 2530 万辆'），结尾风格口语化（'总之，大家要一起解决问题呀！'）。

解决方案：

1. 在 Prompt 的'输出约束'中明确'风格关键词 + 具体要求'，例：'风格：客观严谨，使用'数据显示''研究表明'等表述，避免'你知道吗''总之'等口语化词汇'；
2. 若需特定风格，可提供'风格示例'，例：'风格参考：'2024 年我国共享单车投放量持续增长，数据显示，全国投放总量已突破 2500 万辆，覆盖城市数量较去年增加 15%''；
3. 优化阶段可针对性调整，例：'将开头'你知道吗？'改为'数据显示'，结尾'大家要一起解决问题呀！'改为'需多方协同推动问题解决'，保持全文严谨风格'。

总结与扩展建议

写作助手 Prompt 的核心在于'明确需求 + 精准约束'：生成提纲时，需明确'层级、内容板块、格式'；撰写全文时，需补充'数据/案例'支撑观点；优化时，需聚焦'逻辑、表达、论据'。通过'提纲→全文→优化'的三步流程，可高效生成符合需求的内容，降低写作门槛，提升创作效率。

此外，建议进行多轮迭代优化：若对输出结果不满意，可基于前一轮结果生成新的 Prompt，例：'基于上一轮生成的'全文'，补充'未来展望'部分（300 字），需包含'技术融合'和'社会价值'两个核心点'。结合工具使用也是个好办法，若需插入图表（如'共享单车投放量趋势图'），可在 Prompt 中补充'在'发展现状'部分后，添加图表描述，例：'下图为 2022-2024 年全国共享单车投放量趋势，呈现逐年增长态势，2024 年增速较 2023 年放缓 5 个百分点''，后续可手动插入图表。最后注意适配不同模型：不同模型对 Prompt 的响应效果不同，例如 ChatGPT 更擅长生成流畅文本，Claude 更擅长处理长文档，可根据模型特点调整 Prompt 长度，例：向 Claude 输入 Prompt 时，可补充更多背景素材，向 ChatGPT 输入时，可精简素材，突出核心指令。