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终于有人把AI提示词讲透了！(Lovable 官方教程，建议收藏)

AI知识2周前更新 zhouzhouzaine

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文章来源：本文的核心知识点编译自 Lovable 官方文档。
原文链接https://docs.lovable.dev/prompting/prompting-one

先说结论：AI提示词（Prompting）不是玄学，而是一门可以习得的手艺。

绝大多数人还在把 AI 当成一个高级搜索引擎或者聊天玩具，问一些泛泛的问题，然后抱怨 AI “人工智障”。这太浪费了。

真正的高手，已经把 AI 当成一个能力超强、绝对服从、但毫无“常识”的实习生来用了。

而你和高手之间的差距，就是这篇教程要为你补齐的——如何写出高质量的提示词。

这篇万字长文，我将手把手带你走完从入门到精通的全过程，彻底搞懂提示词的底层逻辑和高阶玩法。

一、为啥要死磕提示词？这玩意儿到底有啥用？

很多人觉得，用 AI 不就是打字聊天吗？还搞得这么复杂。

错！

平庸的提示词，AI 只能给你平庸的回答。而一个牛逼的提示词，能让 AI 为你：

• 自动化重复性工作：精准指令，让 AI 帮你吭哧吭哧干活。
• 光速 Debug：把错误信息丢给 AI，它能给你提供解决方案。
• 无痛构建工作流：只要引导得当，AI 能帮你把整个流程都搭建起来。

本质上，和 AI 协作，不像传统编程那样是跟机器打交道，而更像是沟通。你得让这个“实习生”准确理解你的意图。它基于海量数据进行模式预测，你给的指令越清晰，它预测的结果就越接近你的目标。

把它想象成一个非常听话但没脑子的实习生，你必须把任务的背景、要求、步骤、限制都说得一清二楚，它才能把活儿干得漂亮。

二、核心原则：CLEAR 框架，让你的指令清晰有效

好的提示词都遵循一些基本法。记住这个心法口诀：C.L.E.A.R.

• C – Concise (简洁) ：直奔主题，少说废话。
- • 烂指令：“你能不能帮我写点关于科学的东西？”
- • 好指令：“写一篇200字的短文，总结气候变化对沿海城市的影响。”
• L – Logical (有逻辑) ：把复杂的任务拆解成有条理的步骤。
- • 烂指令：“给我做一个用户注册功能，顺便再显示一下用户数据统计。”
- • 好指令：“1. 用 Supabase 实现一个包含邮箱和密码的用户注册表单。2. 注册成功后，跳转到一个显示用户总数统计的仪表盘页面。”
• E – Explicit (明确) ：精确说出你想要什么，不想要什么。最好能给个例子。
- • 烂指令：“给我讲讲狗。” （太宽泛了）
- • 好指令：“用项目符号列表的形式，列出关于金毛犬的5个独特事实。”
- • 进阶玩法：你甚至可以指定输出格式，比如“用 JSON 格式回应”或“用非正式的、朋友般的语气回答”。
• A – Adaptive (迭代) ：别指望一次就得到完美答案。AI 的优势在于可以对话。
- • 如果初步结果不理想，马上调整你的指令。比如：“你给的代码少了用户认证那一步，请加上。” 通过不断迭代，你就像在校准导弹，最终精确命中目标。
• R – Reflective (复盘) ：每次交互后，花点时间琢磨一下。
- • 这次为什么效果好？下次怎么能更好？哪种问法 AI 理解得更到位？
- • 复盘能让你快速积累经验，形成自己的提示词“军火库”。

把 CLEAR 框架刻在脑子里，你的提示词水平就已经超越 80% 的人了。

三、提示词的四重境界：从“辅助轮”到“人AI合一”

掌握了心法，我们来看具体的招式。提示词的使用可以分为四个层次，看看你在第几层。

境界一：带“辅助轮”的结构化提示

刚上路，或者面对特别复杂的任务时，强烈推荐这个模式。它能强迫你理清思路，也让 AI 的理解几乎不会出错。

核心就是把你的指令拆成四个部分：

1. Context (背景) ：给 AI 设定一个角色或背景。
2. Task (任务) ：明确你希望它完成的具体目标。
3. Guidelines (指南) ：你偏好的方法、风格或技术栈。
4. Constraints (约束) ：绝对的限制或不能做的事情。

实操案例：

# Context
你是一位使用 Lovable 的专家级全栈开发者。

# Task
用 React 和 Supabase 创建一个安全的登录页面（邮箱密码认证）。

# Guidelines
UI 应该极简，遵循 Tailwind CSS 的规范。为关键步骤提供清晰的中文代码注释。

# Constraints
只修改 LoginPage 组件，不要改动其他页面。确保最终输出是 Lovable 编辑器中一个可运行的页面。

看，这样一搞，任务是不是就变得异常清晰了？

境界二：“老司机”的对话式提示

熟练了之后，你就可以扔掉“辅助轮”了，用更自然的方式和 AI 交流，就像跟同事安排工作一样。

实操案例：

我们来做一个上传头像的功能。需要一个表单，包含一个图片文件输入框和一个提交按钮。提交后，把图片存到 Supabase Storage，并更新用户资料。请写出必要的 React 组件和后端函数，并确保能优雅地处理错误（比如文件过大）。

这种方式更自由，但前提是你自己心里有数，不会遗漏关键信息。

境界三：“元提示” (Meta Prompting)

这是一个非常骚的操作：让 AI 帮你优化你的提示词。

当你发现 AI 给的结果总是不对劲，很可能是你的指令本身有问题。这时候，你可以问它：

实操案例：

• 方案一：让 AI 审查你的指令

“请审查我上一条提示词，并指出其中任何模糊不清或信息缺失的地方。我应该如何重写，才能让它更简洁、更精确？”
• 方案二：让 AI 直接帮你改写

“请把这个提示词改写得更具体、更详细：‘用 React 和 Supabase 创建一个安全的登录页面，并确保实现基于角色的权限控制。’”

AI 会像一个编辑一样，帮你打磨你的问题。这招能让你快速提升提示词工程的能力。

境界四：“反向元提示” (Reverse Meta Prompting)

这招更绝，是让 AI 在任务完成后，帮你复盘和总结，生成未来可以复用的“模板”。

假设你花了一个小时，在 AI 的帮助下解决了一个棘手的 bug。这时，你可以对它说：

实操案例：

总结一下我们刚才在设置 JWT 认证时遇到的所有错误，并解释我们是如何解决它们的。然后，起草一个我将来可以使用的提示词模板，以避免再次犯这些错误。

AI 会给你一份“事故报告”和一份“预防手册”。这简直就是为自己量身打造的知识库和“军火库”啊！

四、高阶玩法：让你榨干 AI 潜能的屠龙技

掌握了以上四重境界，你已经是高手了。但想成为宗师，还得会下面这几招。

1. Zero-Shot vs. Few-Shot (零样本 vs. 少样本)

• 零样本 (Zero-Shot) ：不给任何例子，直接下命令。适用于简单、常见的任务。
- • “把‘我正在学习编程’翻译成西班牙语。”

• 少样本 (Few-Shot) ：在指令里给一两个范例，让 AI 照着学。这对于需要特定格式或风格的输出，效果拔群。AI 会立刻领悟你的意-图，并给出：“在数据库中未找到该用户。”

• 实操案例：

纠正以下句子中的语法错误：
输入：“这个代码跑不通好” -> 输出：“这个代码无法正常运行。”
输入：“API 登录给个错” -> 输出：“API 在登录时返回了一个错误。”

现在，请处理这个：
输入：“数据库里没找着用户” -> 输出：

一句话总结：简单任务用零样本，复杂或特定格式任务用少样本。

2. 如何防止 AI “一本正经地胡说八道” (Hallucinations)

AI 有时候会自信地编造一些不存在的函数、API 或者事实，这就是所谓的“幻觉”。在严肃的开发场景里，这很致命。我们可以通过以下方式减少这种情况：

• 提供“根据地”数据：别让 AI 猜。把相关的文档、数据结构、代码片段直接喂给它。
• 要求分步思考：在给最终答案前，让它先解释思路。“在给出最终代码前，先解释你的实现思路。如果有不确定的地方，请明确指出。”
• 指令要诚实：你可以在提示词里加一条规则：“如果你不确定某个事实或代码的正确性，不要编造，直接告诉我你需要哪些信息来确认。”
• 迭代验证：拿到答案后，可以反问一句，让它自己检查。“确认一下，你刚才给的代码完全符合我的要求吗？有没有可能出错的地方？”

3. “小步快跑”的增量式提示

不要妄想一口吃成个胖子，让 AI 一次性给你建个完整的 APP。把大任务拆解成小任务，一步步推进。

• 烂指令：“给我做一个带用户系统、数据分析、还能导出 Excel 的 CRM。”
• 好指令：
1. 1. “第一步，帮我用 Supabase 搭建一个 CRM 的后端基础。”
2. 2. “很好。第二步，为它加上带用户角色的安全认证流程。”
3. 3. “太棒了！第三步，集成 Google Sheets API，实现数据导出功能。”

这种方式不仅能保证每一步的准确性，也方便你在过程中随时纠偏。

4. 善用图片和精确编辑指令

像 Lovable 这样的平台，甚至支持上传图片。

• 图片提示：你可以直接丢一张设计稿截图，然后说：

“创建一个和这张截图尽可能相似的 UI 界面。”

“这张截图里，移动端的布局有问题。帮我调整边距和内填充，让它在手机上能正常显示，但整体设计风格不变。”
• 精确编辑：如果你只想修改某个文件的某一部分，一定要明确指出。

“在 Header.js 组件里，把登录按钮的文字改成‘立即开始’，并把它移到导航栏最右侧。不要动任何其他文件。”