2.4 提示词实战训练

学了方法论，最终要落到实操上。本节通过两个完整的实战任务，帮助你将前三节学到的技巧融会贯通。

★ 主线任务：用 CO-STAR 框架为校园活动撰写完整策划提示词

任务背景

学校团委计划举办一场"AI 创意挑战赛"，面向全校学生，为期一天。你需要使用 AI 工具生成一份完整的活动策划方案。

任务要求

请按照 CO-STAR 框架，设计一条结构化提示词，然后将其输入 DeepSeek 或 ChatGPT，生成活动策划方案。下面是详细的操作步骤。

第 1 步：打开 DeepSeek，将以下提示词完整复制粘贴到对话框中。

📷 【截图位置】：DeepSeek 对话界面中输入 CO-STAR 格式提示词的完整截图，展示提示词的结构化排版效果（建议尺寸：宽度占满页面）

参考模板

【C-背景】
我校是一所师范类高等专科学校，在校学生约 8000 人，
涵盖学前教育、计算机、管理等专业。学校团委计划举办
首届"AI 创意挑战赛"，旨在提升学生的 AI 应用素养。

【O-目标】
请生成一份完整的活动策划方案。

【S-风格】
正式的活动策划书风格，逻辑清晰，条目分明。

【T-语气】
专业严谨，同时体现创新活力。

【A-受众】
方案的审批对象是学校团委和教务处领导。

【R-格式】
包含以下部分：
1. 活动名称与主题
2. 活动目的与意义（200 字）
3. 活动时间与地点
4. 参赛对象与分组方式
5. 比赛环节设计（至少 3 个环节，每个环节说明规则）
6. 评分标准（表格形式）
7. 所需资源与预算估算（表格形式）
8. 宣传推广计划
9. 风险预案
总字数控制在 2000 字以内。

第 2 步：阅读 AI 的输出，检查是否覆盖了所有要求的部分。

AI 应该会生成一份包含活动名称、目的、时间、环节设计、评分标准等完整要素的策划方案。重点检查以下几点：

• 比赛环节是否有 3 个以上，且规则描述清晰？
• 评分标准和预算是否使用了表格形式？
• 整体字数是否控制在 2000 字以内？

第 3 步：用迭代优化法进行第二轮修改。

如果你对初始输出不满意，可以追加指令进行优化。例如：

请对上述方案做以下调整：
1. 比赛环节增加一个"AI 辩论赛"环节，正反方围绕
   "AI 是否会取代教师"展开辩论；
2. 预算表格增加"赞助来源"一列；
3. 宣传计划中增加短视频宣传方案。

经过两轮迭代后，方案的完整度和针对性会显著提升。

评价标准

完成任务后，请对照以下标准自评：

☆ 拓展任务：为幼儿园教学设计一套"故事生成"提示词模板

任务背景

你是一名学前教育专业的实习生，带班老师希望你利用 AI 工具，为大班幼儿设计一套可复用的故事生成提示词模板，用于每周的"故事时间"环节。

任务要求

1. 设计一个通用的故事生成提示词模板，包含可替换的变量（如主题、角色、教育目标等）；
2. 用该模板生成 2 个不同主题的故事（如"分享"和"勇敢"）；
3. 每个故事控制在 300—500 字，语言适合 5—6 岁幼儿。

提示：综合运用"角色设定法"和"框架指令法"，先让 AI 扮演幼儿教育专家，再用结构化模板约束故事的长度、难度和教育目标。

？ 思辨时刻

提示词工程是"技术"还是"素养"？它会随 AI 进化而消亡吗？

随着 AI 模型越来越"聪明"，有人认为提示词工程终将变得不再重要——未来的 AI 能自动理解用户意图，不需要精心设计的提示词。

也有人认为，提示词工程的本质是结构化思维和精准表达能力，这种能力不会因为工具的进化而过时，反而会成为 AI 时代的核心素养。

请思考：

1. 你同意哪种观点？为什么？
2. 即使 AI 能完美理解模糊指令，"学会精准表达需求"这项能力本身是否仍有价值？

本章回顾

第二章知识图谱

提示词工程
├── 底层逻辑：缩小模型的"可能性空间"
├── CO-STAR 框架：背景/目标/风格/语气/受众/格式
├── 六大技巧
│   ├── 角色设定法    ← 给 AI 一个身份
│   ├── 框架指令法    ← 用结构约束输出
│   ├── 思维链 CoT    ← 让 AI 分步推理
│   ├── 被动解药法    ← 背景+动作+结果+要求
│   ├── 示例参考法    ← 投喂范文让 AI 模仿
│   └── 迭代优化法    ← 多轮对话逐步完善
├── 营销模型：FABE / AIDA / SCQA
└── 核心理念：提示词质量决定输出质量

从下一章开始，我们将进入具体的应用场景——首先是与每个人日常工作最密切相关的文字处理领域。