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M2-L2 角色与上下文:让 AI 站对位置、拿到信息

M2-L2 角色与上下文:让 AI 站对位置、拿到信息

L2 · 角色与上下文(套路一 + 套路二)

> 目标:让 AI 站对位置、拿到信息,产出立刻"对味"。

套路一:角色(Role)

一句话给 AI 一个身份,它的语气、专业度、视角立刻切换。

  • "你是一位有 10 年经验的 HR"
  • "你是一位严谨的律师"
  • "你是一位擅长把复杂事讲简单的老师"

为什么有用:不同角色默认的知识结构和表达习惯不同。让"老师"写科普,比让"通用助手"写科普更易懂。

套路二:上下文(Context)

把 AI 不知道、但你清楚的信息喂给它。

  • 背景:"我们是一家 20 人的创业公司,卖 SaaS"
  • 对象:"读者是没技术背景的老板"
  • 目标:"目的是让他愿意留资"

常见遗漏:不说是写给谁看的、不说是啥场景。补上这两句,质量立涨。

组合示例

> 你是一位资深 HR(角色)。我们公司要招 3 名销售,行业是 SaaS,薪资 8-15K(上下文)。帮我写一则招聘文案,语气专业但不生硬(后续格式/约束)。

动手做

挑一个你常写的场景(如回复客户、写内部通知)。 用"角色 + 上下文"改写你的提示词,对比前后 AI 产出:

  • 改之前:___
  • 改之后(加了角色/上下文):___
  • 哪一点明显变好了?___

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