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。

01CRISPE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。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

02BROKE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

KeyResults（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）

03ICIO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

04CoT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。

05RTF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

06TAG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

07SCAMPER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

Puttootheruse（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

08SPIN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。

8月非农公布在即 华尔街投资人正在做哪些准备？　　财联社9月5日讯（编辑马兰）美国劳工统计局将在北京时间周五晚上公布8月非农就业报告，其将作为投资者判断美国经济以及美联储降息前景的重要参考。经济学家们预计，8月美国就业岗位将增加7.5万个。　　而顶级投行高盛则预计8月非农就业人数增加6万人，低于市场普遍预期的7.5万人，但高于近三个月3.5万人