指令工程让AI为你高效打工
主讲：张伟老师
【课程背景】
在人工智能深度渗透职场的今天，AI工具已成为企业降本增效的核心引擎。然而，一个普遍痛点始终存在：为什么同样的AI工具，有人能快速输出精准结果，有人却陷入“无效对话”的循环？ 这一问题的答案，直指未被充分重视的关键能力——提示词工程（Prompt Engineering）。
一、AI工具普及背后的效能断层
数据显示，尽管企业使用AI后效率平均提升40%，但仍有65%的团队因指令模糊导致输出质量不稳定。例如：
· 公文写作场景：员工输入“写一份通知”，AI生成泛泛而谈的文本，需人工反复修改；而掌握结构化指令的同事，通过明确背景（如“面向供应商的延期交货通知”）、限定格式（“分点说明原因、调整方案及补偿措施”），10分钟即可生成可直接发送的标准化文件。
· 营销决策场景：某品牌要求AI“策划促销活动”，得到同质化方案；但通过提示词植入品牌调性（“国潮风格”“Z世代偏好”），AI可输出引爆社交传播的创意。
这些问题的本质，是多数用户仍将AI视为“黑箱”，仅依赖直觉指令，却未掌握与机器协作的科学方法。
二、提示词工程：人机协作的“双向翻译器”
AI输出质量80%由输入精准度决定。提示词工程的核心，是通过结构化指令将人类意图转化为机器可执行的逻辑链条，其价值体现在两大维度：
1. 企业数字化转型的加速器
· 流程重构：某电商企业通过标准化客服提示词模板，将机器人问题解决率从58%提升至89%，单月节省成本超200万元；
· 风险管控：政务部门用限定性指令（如“禁用绝对化表述”“引用2023年最新政策条文”），使AI生成的政策文件格式错误率下降90%。
2. 个体竞争力的分水岭
· 能力代差：初级用户输入“写会议纪要”，AI输出流水账；高阶用户通过“角色指令”（如“作为资深秘书，提取3项关键决策、5条待办事项并按优先级排序”），直接生成可执行文档，效率提升3倍。
· 案例对比：某咨询公司未受训顾问的AI报告合格率仅32%，经提示词培训后跃升至91%，项目周期缩短50%。
三、课程使命：从“工具使用者”到“AI策略设计师”
《结构化提示词引爆AI生产力》的诞生，源于三大趋势需求：
1. 破解规模化应用难题
企业常面临“个别员工会用，团队难复用”的困境。
2. 应对技术演进挑战
随着大模型从“生成助手”升级为“决策智能体”，提示词需从单一指令升级为动态交互体系。
3. 规避安全与合规风险
模糊指令易触发模型幻觉（如生成夸大宣传文案）。
四、为什么这门课至关重要？
在AI重构工作流的时代，提示词工程已非技术专家的专属技能，而是职场通用语言：
· 对个人，它是**“超级个体”**的通行证——用精准指令调用AI高级能力（多模态生成、复杂推理），单兵效能比肩传统团队；
· 对企业，它是**“数智化基建”**的基石——通过标准化提示词库，实现从营销创意到战略决策的全链路提效。
从让公文“一次通过率”提升50%，到使营销活动ROI突破300%，其起点皆始于一句精心设计的提示词——这正是本课程的核心价值。
【课程收益】
掌握结构化提示词设计能力：熟练运用BITS法则（背景-身份-任务-限定），精准表达需求，AI输出一次通过率提升60%以上。
实现跨场景高效应用：覆盖公文写作、营销策划、数据分析等10+高频场景，输出即用型模板，单任务处理效率提升50%-300%。
构建企业级AI工作流：设计标准化提示词库，实现团队协作效能跃升，某企业客户服务响应速度从2小时缩短至15分钟。
节省时间与成本：每周减少3-5小时无效AI对话，营销团队通过精准指令生成爆款内容，单次活动策划周期压缩40%。
【课程特色】
实战导向，即学即用：50%课堂时间用于案例分析与工具实操（如“AI生成合规合同”“爆款文案指令优化”）。
模块化设计，灵活适配：按“基础指令→场景深化→企业协同”分层教学，支持按需组合课程模块。
数据驱动效果验证：每章节配备量化练习（如“将模糊需求转化为结构化指令，对比前后输出质量”），即时反馈学习成果。
【课程对象】
企业管理者：
CEO/部门总监：需通过AI标准化提升团队效能，构建数智化工作流。
业务骨干：
市场/运营/HR：高频使用AI生成内容、策略，追求精准度与合规性的一线人员。
技术赋能者：
数字化转型官/IT主管：负责企业AI工具落地，需打通多部门协作壁垒。
专业岗位：
律师/咨询顾问：依赖AI辅助文书、报告生成，要求零法律漏洞的专业人士。
超级个体从业者：
自媒体/创业者：需单人高效调用AI多模态能力，实现“一人企业”模式。
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、为什么正确的AI思维，决定人机协作的成败？
1. 破解6大认知误区
误区1：模型版本选择错误
案例：用R1处理日常聊天（耗时5分钟分析“明天吃啥”） vs 用V3生成金融报告（漏关键数据）
正确思维：
n 工具：V3/R1选择流程图（根据任务复杂度/时效性/预算决策）
n 口诀：“简单任务用V3，深度思考选R1”
误区2：单一大模型依赖症
案例：某自媒体仅用DeepSeek生成视频文案，点击率不足1%；结合Midjourney生成视觉+剪映合成后，点击率提升至12%
正确思维：
n 工具：多工具协同清单（文案/绘图/视频工具匹配表）
n 方法论：“生成-优化-组合”三段式工作流
误区3：过度信任AI输出
案例：某企业直接使用AI生成合同，因条款漏洞损失50万
正确思维：
n 工具：人工复核检查表（法律/数据/逻辑3大维度）
n 口诀：“AI生成初稿，人类终审把关”
误区4：期待一次性完美结果
案例：模糊指令“写产品说明”需修改5轮 vs 结构化指令“分三步描述核心功能”一次通过
正确思维：
n 工具：多轮对话设计模板（澄清问题+反馈优化+版本对比）
误区5：企业转型必须高投入
案例：某超市用提示词优化客服机器人，0成本将问题解决率从58%提升至89%
正确思维：
n 工具：低成本AI改造路线图（优先落地高频/高价值场景）
误区6：指令模糊是常态
案例：京东零售用BITS法则设计用户运营指令，复购率提升23%
正确思维：
n 工具：指令清晰度评分卡（背景/身份/任务/限定四维度量化）
2. 人机协作的黄金框架
角色分工：人类定义问题边界，AI提供解决方案
案例：某咨询公司用“人类提需求-AI生成-AI自检-人类终审”流程，报告产出效率提升3倍
迭代心法：
n 工具：指令优化看板（记录版本/效果/调整建议）
n 口诀：“一次指令打基础，三轮迭代出精品”
二、什么是提示词工程的核心价值？
1、什么是提示词工程
2、提示词工程的意义
3、提示词工程特征
案例说明提示词工程特征
4、AI高手在提示词上的优势
懂提示词原理
懂提示词调优
高提示词质量
5、提示词工程高手的特征
擅长写结构化提示词
三、如何用DeepSeek结构化提示词（BITS）实现降维打击？
1、结构化提示词的指令结构(BITS法则)
背景指令（Background）
身份指令(Identity)
任务指令(Task)
限制指令(Scope)
2、结构化提示词的组成
什么是标识符
什么是属性词
指令具体内容
3、背景型指令
背景型指令的意义
背景型指令的结构
What/Why/Where/Who/When 法则
背景型指令的结构模板
背景型指令的典型案例
4、身份型指令
身份型指令的意义
身份型指令的结构模板（RSA法则）
身份型指令的写法
身份型指令的案例
5、任务型指令
初阶任务型指令的典型案例
n 优先级指令
n 类比推理指令
n 多模态融合指令
n 逆向工程指令
n 假设推演指令
n 跨领域指令
n 动态迭代指令
n 矛盾调和指令
n 预测指令
n 批判性指令
高阶阶任务型指令
n 反向提问（Counterfactual Inquiry）
n 强化学习（Reinforcement Learning）
n 角色扮演（Interactive Role-Play）
n 思维链（Chain of Thought）
n 样本提示(Prompt Sampling)
四、如何用DeepSeek结构化提示词（BITS）实现降维打击？
提示语链的概念和特征
提示语链的核心方法
案例：写短视频文案
n 爆款文案（开头）
n 爆款文案（正文）
n 爆款文案（结尾）
五、提示词常见误区
1、迭代陷阱:期待一次性完美结果
过度复杂的初始提示语—
n 采用增量方法，从基础提示语开始，逐步添加细节和要求
对初次输出结果不满意就放弃—
n 主动寻求反馈，要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议
缺乏对AI输出的分析和反馈—
n 准备多轮对话，设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出
2、幻觉陷阱：当AI开始一本正经的胡说八道
AI提供的具体数据或者事实无法验证
n 输出中包含看似专业但实际上并不存在的术语
n 对未来或不确定事件做出过于具体的预测
应对策略
n 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明
n 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测
n 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信息
n 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于验证
3、过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点，或者意图不明确
提示语异常冗长或者过于简短—
n 平衡详细度，提供足够的上下文，但避免过多限制；
n 明确关键点，突出最重要的2-3个要求
频繁需要澄清或者重新解释需求—
n 采用结构化格式，用清晰的结构的来组织需求；
n 提供示例，如果可能，给出期望输出的简短示例。
授课老师
张伟 企业AI应用与智能体落地专家，曾任：西门子数字化事业部总监
常驻地：北京
邀请老师授课：13911448898 谷老师
