一、CRISPE 框架
CRISPE 是一个结构化的提示词设计框架，适用于生成高质量的输出。
1. Capacity and Role（能力和角色）：
- 定义模型扮演的角色或任务。
- 示例：你是一位经验丰富的软件工程师。
2. Insight（洞察）：
- 提供背景信息或上下文。
- 示例：我们需要设计一个高效的推荐系统。
3. Statement（陈述）：
- 明确任务的具体要求。
- 示例：请列出推荐系统的关键组件。
4. Personality（个性）：
- 定义输出的风格或语气。
- 示例：请用简洁、专业的语言回答。
5. Experiment（实验）：
- 要求模型尝试多种方法或提供多个选项。
- 示例：请提供三种不同的设计方案。
二、 RTF 框架（Role-Task-Format）
RTF是一种简洁的提示词设计框架，适用于明确任务和输出格式。
1. Role（角色）：
- 定义模型扮演的角色。
- 示例：你是一位数据分析师。
2. Task（任务）：
- 明确需要完成的任务。
- 示例：请分析以下数据集并总结关键趋势。
3. Format（格式）：
- 指定输出的格式或结构。
- 示例：请以表格形式列出关键趋势。
三、APE 框架（Action-Purpose-Expectation）
APE 是一种目标导向的提示词设计框架，适用于明确任务目标和期望。
1. Action（行动）：
- 明确需要执行的具体行动。
- 示例：请生成一份市场分析报告。
2. Purpose（目的）：
- 说明任务的目的或背景。
- 示例：目的是帮助公司制定明年的营销策略。
3. Expectation（期望）：
- 定义期望的输出质量或内容。
- 示例：报告应包含市场规模、竞争对手分析和消费者偏好。
四、SPAR 框架（Situation-Problem-Action-Result）
SPAR 是一种问题解决导向的提示词设计框架，适用于复杂问题的分析和解决。
1. Situation（情境）：
- 描述当前的情境或背景。
- 示例：我们的电商平台用户留存率正在下降。
2. Problem（问题）：
- 明确需要解决的问题。
- 示例：问题可能是用户体验不佳或缺乏个性化推荐。
3. Action（行动）：
- 要求模型提出解决方案或行动建议。
- 示例：请提出三种提高用户留存率的策略。
4. Result（结果）：
- 定义期望的结果或输出形式。
- 示例：请详细说明每种策略的实施步骤和预期效果。
五、TAG 框架（Task-Audience-Goal）
TAG 是一种以用户为中心的提示词设计框架，适用于生成针对特定受众的内容。
1. Task（任务）：
- 明确需要完成的任务。
- 示例：请撰写一篇关于人工智能的科普文章。
2. Audience（受众）：
- 定义目标受众。
- 示例：受众是对技术感兴趣的高中生。
3. Goal（目标）：
- 说明任务的目标或期望效果。
- 示例：目标是让受众理解人工智能的基本概念和应用。
六. SCQA 框架（Situation-Complication-Question-Answer）
SCQA 是一种结构化的问题解决框架，适用于复杂问题的分析和回答。
1. Situation（情境）：
- 描述当前的情境或背景。
- 示例：我们的客户满意度在过去六个月中下降了10%。
2. Complication（复杂性）：
- 说明问题的复杂性或挑战。
- 示例：主要原因是客户支持响应时间过长。
3. Question（问题）：
- 提出需要回答的核心问题。
- 示例：如何缩短客户支持响应时间？
4. Answer（答案）：
- 要求模型提供解决方案或答案。
- 示例：请提出三种缩短响应时间的策略。
七. BAB 框架（Before-After-Bridge）
BAB是一种用于生成变革性建议的提示词设计框架。
1. Before（现状）：
- 描述当前的状况或问题。
- 示例：我们的销售团队目前依赖手动数据录入。
2. After（目标状态）：
- 描述期望的未来状态。
- 示例：我们希望实现销售数据的自动化处理。
3. Bridge（桥梁）：
- 要求模型提出实现目标的方法。
- 示例：请提出实现销售数据自动化的具体步骤。
八.5W1H 框架（Who-What-When-Where-Why-How）
5W1H是一种经典的提问框架，适用于全面分析问题或任务。
1. Who（谁）：
- 定义任务的执行者或受众。
- 示例：谁将使用这个系统？
2. What（什么）：
- 明确任务的具体内容。
- 示例：系统需要实现哪些功能？
3. When（何时）：
- 定义任务的时间范围。
- 示例：系统需要在何时完成？
4. Where（何处）：
- 说明任务的背景或环境。
- 示例：系统将在哪些场景下使用？
5. Why（为什么）：
- 解释任务的目的或意义。
- 示例：为什么这个系统对业务至关重要？
6. How（如何）：
- 要求模型提出具体的实施方法。
- 示例：如何设计系统以满足用户需求？
使用提示词框架时，有必要提醒一下。
它们其实并不是一套模板化、必须严格遵循的步骤，而是可以灵活改变的。
比如你可以增加、删减其中某些步骤，制造更多或更少的限定条件。
也可以把其中两个框架合并，形成一个新的框架。
你也可以向AI提供你所在行业特殊的思考或实践的步骤、流程，获得一个行业定制版的提示词框架。
在笔者眼里，提示词撰写是一门每一个人都需要长期学习和试验的重要功课，可能也是AI时代最重要的一门技能之一。
最后，根据笔者的使用经验，在和 DeepSeek 以及其他AI大模型对话时：
1.随时根据AI 回答得到的灵感来修改问题；
2.向 AI 补充你的已知经验；
3.保持耐心，多多尝试。
可能是超越一切框架，获得更好结果的，
三个更重要的建议。
作者简介：
985，设计研究者
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