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用AI写文章 怎么更好的使用提示词

RCRay Chan·2024-08-31·约 6 分钟·SEO 干货
目录
  1. 📌 要点摘要
  2. 🔍 可信度评估
  3. 🎯 可执行化(结合外贸 B2B 业务)
  4. 💡 启示
  5. 💎 金句
  6. 📄 原文

📌 要点摘要

  • 核心概念:Prompt Chaining(提示链)——把多个提示词链接起来,上一步的输出作为下一步的输入,形成链条,逐步引导模型生成更复杂、连贯、高质量的内容。
  • 与 Stepwise Prompts(逐步提示)的区别:提示链每步输出会作为下步输入、连贯性强、适合复杂任务;逐步提示每步独立、易产生“AI 味”重的重复结构。
  • 实操心得:每个提示词只专注单一子任务(调研/写作/数据),用 Perplexity 等工具时特定任务提示词结果更可用,最后汇总所有输出拼成一篇接近预期的内容;提示词框架随使用心得持续迭代优化。
  • 论文出处:arxiv.org/html/2406.00507v1(国人团队论文)。

🔍 可信度评估

  • 来源:公众号「独立站与SEO艺术」成海,分享 Prompt Chaining 概念+个人实践心得,有论文链接可溯源。
  • 立场:中立;无带货话术(Perplexity 仅为举例);概念解释引用了论文与 AI 解释,属经验分享型。
  • 可信度:★★★★☆(Prompt Chaining 是真实有效的提示工程技术,论文可查;作者结合自身内容生产实践,可信度较高;“垃圾提示词”对比部分为个人观点)。

🎯 可执行化(结合外贸 B2B 业务)

  • 内容生产流程改造:把 客户站文章生产从“一次性长提示词”改为“提示链”——分步:关键词调研→大纲→分节写作→润色整合,每步提示词专注单一任务。
  • 建团队提示词框架库:按“调研/写作/翻译/改写/结构化”分类维护提示词模板,持续迭代(可直接支撑 B2B 站内容工厂与小语种站翻译流程)。
  • 内容质检反例:用“AI 味”特征(结构重复、套话)作为人工审核信号,识别未经提示链加工的批量 AI 文。

💡 启示

  • 好的提示词是“流程设计”而非“一句话魔法”:把复杂任务拆成链条,质量提升立竿见影。
  • 提示词框架是可积累的资产:随用随更新,比单次提示词值钱得多。

💎 金句

📄 原文

阅读的时候看到一个非常的不错提示词使用技巧, 通过链接形式的提示词结构,大幅的提高内容输出质量, 英文术语叫做Prompt Chaining, 值得拿来分享一下: 有一篇国人团队写的学术论文, 专门解释了这个概念.

论文地址: https://arxiv.org/html/2406.00507v1 没耐心看论文的小伙伴, 可以看看AI给的解释:

提示链(Prompt Chaining)是一种生成内容的技术,通过将多个提示(prompts)链接在一起,逐步引导模型生成更复杂和详细的输出。每个提示的输出可以作为下一个提示的输入,从而形成一个连贯的生成过程。这种方法在处理复杂任务时特别有效,因为它允许模型在每一步中专注于特定的子任务。 简单的来讲, 就是上一步的提示词和输出结果, 作为下一步输出的前置条件,形成一个链条一样的链接结构, 从而整体优化输出的效果. 和传统的分步式提示词(Stepwise Prompts)区别:

AI解释一下:

提示链:

将多个提示链接在一起,每个提示的输出作为下一个提示的输入。

形成一个连续的生成过程,允许模型在每一步中专注于特定的子任务。

适合处理复杂任务,能够生成更详细和连贯的内容。

逐步提示:

通常是线性地逐步引导模型,每个提示都是独立的,输出不一定作为下一个提示的输入。

可能会在每一步中重复或重新引入之前的内容,缺乏连贯性。

更适合简单任务或需要逐步确认的场景。

看一下生成的区别:

同样一个内容主题(部分), 左边是Prompt Chaining生成, 右边由Stepwise Prompts生成. 不经常用AI的小伙伴可能读不太出来差别, 但是我相信经常用AI创作的小伙伴能看出, 右边文章结构, 行文用句就有一股浓浓的AI味道. 很多类似于“你是一个xxx, 请写一篇xxx的文章”这样的垃圾提示词, 输出的内容就给人右边这种感觉.

Prompt Chaining 长什么样, 有一个例子:

核心提示词还是原来那些, 只是设计了不同的结构, 就能提升输出质量, 拿来参考或进行内容创作, 数据调研都很不错. 我个人使用AI生产内容的时候, 也喜欢就主题进行多步提示, 分块调研, 且会参考上面的输出结果. 不过我之前不知道有这个概念, 且应用的比较浅, 现在可以把这一套框架从理论到实际应用起来. 以我长期收集整理, 且真正应用在内容生产环境中的提示词框架为例.

大部分其中的提示词都是专注于某一项专门的任务, 不用太复杂, 完成环节中的任务就好. 而且在用Perplexity这类工具的时候, 特定任务的提示词给出的结果有时候才真正能拿来用. 最后把所有输出汇集整理起来, 从而得到一篇更接近自己想要效果的内容.

而且提示词还会根据阅读和使用的心得, 进行优化更新, 比如这篇中的Prompt Chaining概念, 准备整理到我现有的提示词框架中.

有同样想法的小伙伴, 可以搜集整理一份更适合自己的框架, 大部分提示词在网络上都可以找到类似的.

简单分享, 希望对你的工作有帮助. That’s it.

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站长

Ray Chan

外贸独立站操盘手

做过外贸谈单、建过站、跑过 SEO、也拍 YouTube。常年服务国内工厂出海,坑踩过,路跑通,货都在这铺子里。