人工智能输出的质量取决于输入的质量。
快速工程是指编写指令以从人工智能模型中获得最佳结果的技能。写得好的提示可能是普通文本和特殊内容之间的区别。斯坦福大学 2025 年的一项研究发现，根据即时设计，相同的 AI 模型产生的输出质量差异高达 400%。投资于即时技能可以直接提高人工智能的结果。
这是我们编写提示的框架，可以持续产生出色的输出。
具体一点
模糊的提示会产生模糊的结果。不要“写关于 SEO 的文章”，而是指定格式、语气、受众、长度和要点。结构良好的提示可减少 50-70% 的迭代次数。示例：“为非技术企业主撰写一篇关于技术 SEO 的 1,000 字文章。使用对话语气。包括有关可抓取性、核心网络生命和移动优化的部分。引用两个来源。”
提供背景
提供人工智能背景：您的业务、受众和目标。包括品牌声音指南。上下文丰富的提示产生的输出让人感觉个性化而不是通用的。示例：“我们是伊斯坦布尔的一家网络开发机构，为小型企业提供服务。语气专业而友好。向技术知识有限的餐馆老板解释 PWA。”
使用示例
向 AI 展示美好的样子。提供您喜欢的风格、结构或质量的样品。人工智能模型擅长模仿模式。您提供的示例越多，输出就越一致。包含现有博客文章的链接作为样式参考。
迭代和完善
将提示视为草稿。检查输出、确定改进并调整说明。每个复杂请求预计需要 3-5 次迭代。将有效提示保存在按用例组织的库中。在 x13apps，我们维护一个共享提示库，我们的整个团队都为该库做出贡献并从中受益。