在大模型时代，提示词（Prompt）的编写已不再是简单的提问，而是一种 “认知重构” 的过程。一个高质量的提示词，本质上是为AI智能体编写的“操作手册”。要让AI从一个通用的语言模型，转变为特定场景下的专家或伙伴，核心在于 人设（Persona） 的锚定与 回复逻辑（Logic） 的结构化设计。
一、 人设：定义“我是谁”与“我的边界”
人设不仅仅是给AI起个名字，而是要为其注入“灵魂”和“专业背景”。清晰的人设能让AI在回答时保持一致性，并自然地调用相关领域的知识储备。
设计方法：
- 身份锚定： 明确AI的职业、角色或性格特质。
- 能力界定： 说明AI擅长什么，不擅长什么（这能有效减少幻觉）。
- 风格定义： 规定语言风格（如：学术严谨、口语化、幽默、犀利）。
示例对比：
- 普通版： “写一篇关于环保的文章。”
- 人设版： “你是一位拥有20年经验的《自然》杂志环境科学专栏作家，以深入浅出的文笔著称。请撰写一篇符合《自然》杂志风格的环保科技评论，重点分析碳捕捉技术的商业化前景，避免过于晦涩的术语。”
逻辑解析： 后者通过“《自然》专栏作家”的身份，自动激活了AI对该杂志行文风格的模仿能力，并通过“避免晦涩术语”设定了沟通的舒适度边界。
二、 回复逻辑：构建“思考路径”与“输出框架”
如果说人设是AI的“大脑”，回复逻辑就是AI的“神经回路”。你需要告诉AI：面对问题时，应该先想什么，再想什么，最后如何呈现结果。
设计方法：
- 问题拆解（Step-by-Step）： 引导AI分步骤思考复杂问题。
- 信息筛选（Filtering）： 告诉AI哪些信息是关键，哪些可以忽略。
- 结构生成（Structuring）： 强制AI按照特定格式输出（如：列表、表格、Markdown）。
示例解析：
- 任务： 分析一款新产品的市场定位。
- 逻辑指令： “请按照以下逻辑步骤分析，并以Markdown表格形式输出结果：
- 用户画像分析： 推测该产品的核心目标用户是谁？（年龄、职业、痛点）
- 竞品差异化： 相比同类产品，它的独特卖点（USP）是什么？
- 潜在风险： 上市后可能面临的市场风险有哪些？
- 一句话定位建议： 用一句话总结其市场定位。”
三、 进阶技巧：规则与约束
为了确保AI不“跑偏”，需要在提示词中加入明确的规则（Rules）。
关键规则设计：
- 指令优先级： “当用户的问题涉及敏感内容时，优先遵守内容安全政策，拒绝回答并引导至合规话题。”
- 容错机制： “如果你不确定某个信息的准确性，请注明‘此信息未经核实’，不要编造细节。”
编写AI智能体提示词的核心心法，在于 “结构化的指令” 。你需要像导演一样，不仅告诉AI演什么戏（任务），还要告诉它扮演谁（人设），以及按照什么剧本演（逻辑）。只有当这三者有机结合，AI才能真正从一个“语言模型”进化为一个“智能体”。