如何在提示工程中變得真正出色

上個月,我花了 3 個小時試圖寫出一個像樣的開發信範本。

整整三個小時。

AI 不斷吐出千篇一律的垃圾內容,聽起來就像其他所有的「嘿 [名字],希望這封信一切安好」⋯⋯

然後我在提示詞中改變了一件事。

就一件事。

突然間,AI 寫出的郵件聽起來像真人,引用了具體的連接點,而且有個性。

我的回覆率大幅提升!

那一刻?

那就是提示詞工程不再像一項技能,而開始感覺幾乎像作弊的時候。

等等,這真的有效?

關於提示詞工程有一點很明顯:它是關於如何非常非常擅長要求準確地獲得你想要的東西。

我們大多數人都很糟糕。因為這並不容易。

當我開始使用 Cursor 建立這個網站時,我突然明白了。

我最初的嘗試都是災難:

我糟糕的提示詞:

"建立我的首頁並使用令人驚艷且美觀的視覺效果進行設計"

結果:

千篇一律、醜陋、混亂的程式碼,沒有人能夠客製化。🤮

我改進後的提示詞:

"你是一位在 UI/UX 方面具有深厚知識的資深網頁設計開發者。你正在與我一起建立我的個人部落格,我是一個不熟悉我們程式碼庫(Astro Framework)的好夥伴。基於 Astro 的慣例和最佳實踐,建立實用的資源、元件,如基於 Astro 檔案的 UI 和區塊。最終結果應該是一個經驗豐富的開發者可以輕鬆使用和客製化的範本..."

結果:

實際上有用且乾淨的 Astro 檔案,至少比之前更好、更有組織。(CSS 檔案仍然有點差)😅

區別在哪裡?我不再要求 AI 編寫通用程式碼,而是開始要求它成為一位有經驗的開發者,幫助同事建立他的簡單專案。

改變一切的五條規則

1. 不要對機器人太客氣

我過去寫提示詞時就像在請求幫忙:「你能不能請幫我寫一篇關於 SEO 的部落格文章?」。

現在我很直接:「為想要理解技術 SEO 的行銷開發者寫一篇 1,200 字的部落格文章。包含程式碼範例並解釋為什麼網站速度對轉換率很重要,而不僅僅是排名。」

AI 沒有感情。它有演算法。給這些演算法提供它們需要的確切內容。

2. 情境就是一切

糟糕的提示詞:

"寫一篇關於成長行銷的 LinkedIn 貼文。"

良好的提示詞:

"我是一家 YC 新創公司的行銷工程師。寫一篇 LinkedIn 貼文,分享我在將用戶群從 1K 擴展到 10K 時發現的一個具體成長技巧。讓它具有實戰性,而不是理論性。我的受眾是其他成長行銷人員和技術創辦人。"

第二個提示詞有效是因為 AI 知道:

• 我是誰(行銷工程師,YC 新創公司)
• 我想要什麼(具體的成長技巧)
• 情境(從 1K 到 10K 規模)
• 我的受眾(成長行銷人員、技術創辦人)
• 語氣(實戰性,非理論性)

3. 展示,不要只是描述

我不會說「以對話語氣寫作」,而是給出範例:

"像這樣寫:關於 A/B 測試,沒有人談論的事情是:大多數行銷人員對統計顯著性感到如此興奮,以至於他們忘記檢查這種差異是否真的重要。我見過團隊慶祝一個每月產生 $50 的指標提升了 2%。恭喜,你剛剛花了三週時間優化,每月多賺一美元"

AI 從範例中學習並匹配那種特定風格。

4. 限制以解放

違反直覺但確實如此:你給的限制越多,輸出就越有創意。

不要這樣:

"幫我處理行銷自動化。"

試試這樣:

"我需要一個針對第 3 天後未登入的 SaaS 試用用戶的 7 封郵件滴灌序列。每封郵件應少於 100 字,專注於一個具體功能,包含清晰且有價值的 CTA,聽起來像是來自一個樂於助人的團隊成員,而不是銷售機器人。"

限制會在邊界內強制產生創意。

5. 像你的轉換率取決於它一樣反覆修改

我最好的提示詞從來不是初稿。我將提示詞工程視為優化廣告文案(測試、衡量、精煉、重複)。

第一次嘗試通常能給我 60% 的想要的東西。然後我說:

• 「讓它更具體」
• 「從行業中添加一個真實範例」
• 「刪除企業流行語」
• 「包含開發者會關心的技術細節」

每次迭代都會更接近完美。

「作弊」因素

提示詞工程感覺像作弊的原因是:我在我仍在學習的主題上獲得了專家級的輸出。

我需要推出一個免費的 Astro 範本。我沒有花幾個小時閱讀文件,而是:

• 觀看一些影片來學習最佳慣例(播放清單)
• 下載一些重要的教學逐字稿
• 將 Astro 文件 + 有用的教學提供給 AI
• 非常具體地說我想要製作乾淨的程式碼和可複製的範本

行銷工程師的優勢

以下是我在行銷和工程團隊之間學到的:雙方都已經在使用 AI,但他們使用的方式不同。

行銷人員將 AI 用於內容:社群貼文、郵件文案、部落格大綱。

工程師將 AI 用於程式碼:除錯、文件、優化。

作為一名行銷工程師,我正在嘗試使用 AI 在兩個世界之間進行轉換:

• 將技術功能轉換為以利益為導向的文案
• 將行銷需求轉換為技術規格
• 建立自動化工作流程以幫助兩個團隊

提示詞工程技能可以直接遷移。要求 AI 除錯 Python 腳本或編寫郵件序列,這是同一項核心技能:對我想要的東西極其具體。

真正的超能力

提示詞工程實際上不是關於 AI。它是關於變得非常擅長準確表達你想要什麼。

這就是為什麼我相信要變得更好,我們需要學習、閱讀和發現一些東西,始終如一。並在某處寫下想法。

這正是我如何建立這個部落格的方式,透過應用提示詞工程來創建排名良好並幫助讀者的內容。

這種具體性技能將遷移到任何地方:

• 為你的設計團隊提供更好的簡報
• 為開發者提供更清晰的需求
• 與利益相關者進行更有效的溝通
• 為你的產品提供更強的定位

所以是的,良好的提示詞感覺像作弊。

這只是最新的一個。

你最好的提示詞成果是什麼?

想看提示詞工程的實際應用?看看我如何使用這些技術來建立這個具有完美 SEO 分數的部落格,並創建排名良好的內容。