在与 AI 交流时，是否常常为输出结果不够精准而烦恼？其实，问题可能出在提示词上。提示词框架能将人类的自然语言转化为 AI 可执行的指令链。本文精心整理了 8 个超实用的 AI 提示词框架，从提问、优化到创作等多种场景全覆盖，即使是零基础的小白，也能轻松上手，快来开启你的 AI 探索之旅吧。

当人类用自然语言描述“设计一个logo”时，AI可能产出抽象图形、文字排版甚至一个不相关的设计。你是不是也经常觉得AI生成的回答不够精准，甚至答非所问？其实，问题可能出在你输入的提示词（Prompt）上。

无论是ChatGPT、Claude、DeepSeek还是其它AI对话应用，AI的表现很大程度上取决于你如何提问。而提示词框架，就是建立人脑思维与机器认知的标准化接口。

它将人类的自然语言编译为编程语言，使模糊意图转化为可执行指令链。下面我们整理了8个超实用的AI提示词框架，涵盖提问、优化、创作等多种场景，即使你是零基础小白，也能快速上手。

01 CRISPE框架：角色驱动的深度对话框架结构解析：

• Capacity（能力）：定义AI的职能身份
• Role（角色）：设定具体身份
• Insight（背景洞察）：提供任务背景与深层需求
• Statement（任务陈述）：明确具体指令
• Personality（个性设定）：调整输出风格
• Experiment（实验要求）：指定输出格式或尝试方向

适用场景：复杂创意任务、角色扮演咨询、多维度输出控制。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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案例演示：

[角色] 你是一位资深UI/UX设计师，拥有10年移动端设计经验

[洞察] 目标用户为Z世代，偏好极简主义与动态交互，产品核心功能是健康数据追踪

[任务] 为健康App设计主界面布局方案

[个性] 采用专业设计报告格式，包含设计原理分析

[实验] 输出3个差异化方案，用Figma布局图描述关键模块

02 BROKE框架：目标导向型任务分解框架结构解析：

• Background（背景）：任务环境与约束条件
• Role（角色）：AI的职能定位
• Objective（目标）：可量化的核心目标
• Key Results（关键结果）：成功衡量标准
• Execution（执行要求）：具体操作规范

适用场景：项目管理、数据分析、标准化报告生成。案例演示：

[背景] 某电商平台Q3销售额同比下降15%，数据集含订单/用户行为日志

[角色] 你担任商业数据分析师

[目标] 定位核心衰退原因并给出提升方案

[关键结果]

1. 识别TOP3流失环节

2. 提出3项可落地的改进策略

3. 预测实施后Q4增长率

[执行] 使用Python代码分析数据，输出结构化报告（问题定位->解决方案->效益预测）

03 ICIO框架：高效执行型轻量框架结构解析：

• Input（输入）：原始数据/信息素材
• Context（上下文）：任务环境说明
• Instruction（指令）：明确的操作要求
• Output（输出）：指定结果格式

适用场景：数据清洗、内容转换、格式化工单处理。

案例演示：

[输入] 原始文本：”客户反馈记录2023-08：ID7583-手机频繁死机-优先级高；ID9921-充电异常-优先级中”

[上下文] 需生成IT部门标准工单，系统字段：工单ID、设备类型、故障描述、优先级代码

[指令] 转换为JSON格式，优先级映射：高→P0，中→P1

[输出] 要求：数组结构，键名小写蛇形命名

04 CoT框架：复杂推理链式框架

Chain-of-Thought（思维链）是一种通过显式引导模型分步推理的提示方法。核心在于让AI模仿人类逐步思考的过程，而非直接输出答案。结构解析：

• 问题拆解：将复杂问题分解为子问题
• 逐步推导：展示完整的推理逻辑链
• 结论生成：基于推导给出最终答案
• 适用场景：数学证明、逻辑谜题、因果分析。

案例演示：

问题：某书店小说占比60%，学术书占小说1/3。若总书量1500本，学术书多少本？

请逐步推理：

示例：

问：班级60人，男生占3/5，女生中戴眼镜者占1/4，求戴眼镜女生人数？

解：

1. 男生数 = 60 × 3/5 = 36人

2. 女生数 = 60 – 36 = 24人

3. 戴眼镜女生 = 24 × 1/4 = 6人

请解本题。

05 RTF框架：轻量级任务执行框架结构解析：

• Role（角色）：定义AI的职能身份
• Task（任务）：明确具体操作指令
• Format（格式）：指定输出结构与样式

适用场景：内容改写、格式转换、基础信息生成。

案例演示：

[角色] 你是一位资深营养学家

[任务] 将以下食材表转化为健身爱好者的友好型食谱：牛肉200g、番茄300g、全麦意面150g

[格式] 按早餐/午餐/晚餐分类，标注升糖指数

06 TAG框架：动态交互式决策框架结构解析：

Think（思考）：分析需求本质

Act（行动）：提出澄清或选择

Generate（生成）：定向输出结果

适用场景：多轮对话系统、需求模糊场景、决策支持。

案例演示：

[思考] 用户需要企业法律咨询但未说明类型

[行动] 提供选项：

（1) 劳动合同纠纷

（2) 知识产权保护

（3) 投融资协议审查

[生成] 根据选择输出对应法律要点清单

07 SCAMPER框架：系统性创新引擎结构解析：

• Substitute（替代）：更换材料/技术
• Combine（合并）：功能融合
• Adapt（改造）：形态重构
• Modify（调整）：参数缩放
• Put to other use（他用）：场景迁移
• Eliminate（消除）：组件删除
• Reverse（重组）：流程逆转

适用场景：产品创新、服务设计、创意头脑风暴。

案例演示：

[替代] 传统玻璃→液态金属

[合并] 手机+医疗检测

[改造] 可折叠三屏结构

[他用] 健身数据用于保险定价

[消除] 取消物理充电接口

[重组] 先付款后生产流程

08 SPIN框架：痛点诊断式销售框架结构解析：

• Situation（现状）：客观背景描述
• Problem（问题）：核心痛点定位
• Implication（影响）：后果量化分析
• Need-payoff（需求）：解决方案价值

适用场景：销售话术、用户研究、商业决策支持。

案例演示：

[现状] 工厂设备停机率每月8小时

[问题] 传统巡检漏检率高达40%

[影响] 年损失：

– 减产损失：48万

– 紧急维修溢价：12万

[需求] 展示预测性维护系统如何降低损失最后随着技术的日益成熟，AI可以更好地理解人类的思维方式，从而拓展认知边界。当人类理解AI如何思考，便能更精准地表达意图、更好地解决问题。AI探索旅程的大门，从一个清晰的问题开始。掌握这8个提示词框架，你就拥有了开启AI潜力的第一把钥匙。