如何让 AI 给出精准、结构清晰且符合需求的回答，一直是困扰众多用户的难题。Prompt Decorators（提示修饰符）的出现，为这一问题提供了一个简单而有效的解决方案。

一、AI 提示面临的挑战

AI 模型的诞生极大地改变了人们与技术交互的方式。在内容创作方面，它能够自动生成文案，为创作者提供灵感和素材；在科研领域，能辅助研究人员进行资料收集和数据分析；在解决问题时，也能提供多样化的思路和方案。但 AI 生成回应的有效性，在很大程度上取决于提示的构建方式。

在与 AI 交互的过程中，用户常常会遇到诸多问题。首先，模糊不清的提示会导致 AI 给出难以预测的回答。由于 AI 模型是基于统计模式生成答案，并非真正理解问题的内涵，像 “解释机器学习” 这样宽泛的提示，AI 的回应可能从面向初学者的基础定义，到高深的技术探讨，跨度极大，用户难以获得精准且符合预期的答案。

其次，过于详细的提示同样存在问题。为了应对 AI 的不可预测性，部分用户会撰写极为详尽的提示，但这并不能保证得到结构一致的回复。有时，过多的细节甚至会让 AI 在处理信息时产生混乱，导致回应的质量参差不齐。

此外，有效的提示工程(提示词（Prompt）书写框架：解锁高效与精准的AI交互)并非易事。撰写精确的提示需要丰富的经验，因为措辞上的细微变化都可能对 AI 的回应产生重大影响。在缺乏标准化方法的情况下，用户往往需要反复尝试，耗费大量时间和精力，却依然难以高效地获得理想的输出结果。

二、Prompt Decorators 介绍

Prompt Decorators 的灵感来源于 Python 装饰器。在 Python 编程中，装饰器可以结构化地修改函数的行为。例如下面这段代码：

import timedef timer_decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")        return result    return wrapper@timer_decoratordef example_function():    time.sleep(2)    print("Function executed")example_function()

在上述代码中，@timer_decorator装饰器对example_function()函数进行了修改，使其能够测量自身的执行时间。受此启发，Prompt Decorators 通过在提示开头添加简单的前缀，以结构化且可复用的方式修改 AI 的回应。

在 Python 中，@符号用于将装饰器应用于函数和类，但在许多在线平台和工具中，@也被用于标记用户和代理，容易产生冲突，影响 AI 提示的准确性和清晰度。因此，Prompt Decorators 选择了+++作为独特且直观的前缀。

以给专注于 AI/ML 视频教程的 YouTube 频道起名为例，在没有使用提示修饰符时，标准提示 “Suggest a name for an AI YouTube channel focused on AI/ML video tutorials.” 得到的回复可能只是简单的名称列表，用户无法了解 AI 给出这些建议的思考过程。

而当使用+++Reasoning修饰符时，在提示前加上 “+++Reasoning Suggest a name for an AI YouTube channel focused on AI/ML video tutorials.”，AI 会先解释其取名的标准，如名称的清晰度、与主题的相关性、对目标受众的吸引力等，然后再给出具体的名称建议。这样的回应不仅更具结构性和合理性，还能让用户深入了解 AI 的思考逻辑，使 AI 的回答更加透明、有深度。

三、关键提示修饰符及其优势

（一）推理修饰符（+++Reasoning）

该修饰符能确保 AI 在回答问题前，先提供逻辑解释。它改变了 AI 直接给出答案的模式，促使 AI 先梳理得出结论所考虑的因素。比如在询问 “What is the best AI model for text generation?” 时，使用+++Reasoning修饰符，AI 会先阐述判断最佳文本生成 AI 模型的依据，如模型的训练数据、架构特点、在不同场景下的表现等，然后再给出具体的模型推荐。这样的回答有助于用户理解答案背后的逻辑，让 AI 的回应更加周全、合理，同时也模拟了推理（如何为DeepSeek这类推理模型编写Prompt）过程，使 AI 在 “思考” 后再作答。

+++ReasoningWhat is the best AI model for text generation?

（二）分步修饰符（+++StepByStep）

+++StepByStep修饰符用于指示 AI 将复杂任务分解为清晰、有序的步骤。对于那些需要有条不紊执行的流程，这个修饰符尤为实用。当用户询问 “How do I fine-tune a transformer model?” 时，AI 会按照从数据准备、模型选择、参数调整到评估验证等一系列步骤，详细地进行说明。通过这种方式，技术解释变得更加易于理解，用户能够清晰地了解每个操作环节，同时也能确保涵盖所有必要步骤，避免遗漏关键信息。​​​​​​​

+++StepByStepHow do I fine-tune a transformer model?

（三）辩论修饰符（+++Debate）

在面对诸如 “Is cryptocurrency a good investment?” 这类问题时，+++Debate修饰符会促使 AI 从多个角度看待问题，而不是给出片面的答案。AI 会全面地呈现投资加密货币的优点，如潜在的高回报率、投资的灵活性等，同时也会分析其缺点，如价格波动大、监管不确定性等。这样的回应鼓励用户进行批判性思考，基于不同的观点做出更明智的决策，避免因单一视角而产生的决策偏差。​​​​​​​

+++DebateIs cryptocurrency a good investment?

（四）批判修饰符（+++Critique）

当需要评估某个想法、产品或论点时，+++Critique修饰符就发挥了重要作用。以 “Evaluate the pros and cons of online education.” 为例，AI 会先深入分析在线教育的优势，如学习时间和地点的灵活性、丰富的课程资源等，以及存在的劣势，如缺乏面对面互动、对学生自主学习能力要求较高等，然后基于这些分析提出改进的方向。这种全面的评估有助于用户更深入地理解事物的本质，发现问题并找到解决问题的切入点。​​​​​​​

+++CritiqueEvaluate the pros and cons of online education.

（五）优化修饰符（+++Refine (iterations=N)）

该修饰符允许用户指定 AI 对输出结果进行多次优化。其中，N代表优化的次数。比如在为 AI 写作助手构思标语时，使用 “+++Refine (iterations=3) Suggest a tagline for an AI-powered writing assistant.”，AI 会先生成一个初始标语，然后在此基础上进行三次优化。每次优化都会使标语在清晰度、吸引力和独特性等方面得到提升，从而产生更优质、更符合要求的创意内容，满足品牌推广和信息传达的需求。​​​​​​​

+++Refine(iterations=3)Suggest a tagline for an AI-powered writing assistant.

（六）引用修饰符（+++CiteSources）

在学术研究、基于事实的论述等场景中，引用可靠的来源至关重要。当用户提问 “Who invented the printing press?” 并使用+++CiteSources修饰符时，AI 不仅会回答是约翰内斯・古登堡发明了印刷机，还会提供相关的参考资料，如学术书籍、专业论文或权威网站等。这大大增加了回答的可信度，降低了错误信息传播的风险，为用户的研究和学习提供了有力的支持。​​​​​​​

+++CiteSourcesWho invented the printing press?

（七）事实核查修饰符（+++FactCheck）

对于一些对准确性要求极高的问题，如 “What are the health benefits of coffee?”，+++FactCheck修饰符会让 AI 在生成回答前优先进行事实核查。AI 会从权威的医学研究、科学报告等渠道获取信息，确保提供的内容准确可靠，避免用户接收到误导性或错误的数据，保障了信息的质量和实用性。​​​​​​​

+++FactCheckWhat are the health benefits of coffee?

（八）输出格式修饰符（+++OutputFormat (format=FORMAT)）

在编程、数据分析和报告撰写等工作中，特定的输出格式至关重要。+++OutputFormat(format=JSON)修饰符能确保 AI 的回应自动按照指定的格式（如 JSON、XML、Markdown 或纯文本）进行结构化处理。例如，当开发者需要获取金融市场的 AI 趋势分析时，使用 “+++OutputFormat (format=JSON) List the top three AI trends in financial markets.”，AI 返回的结果将是一个结构良好的 JSON 格式数据，可直接集成到系统中，无需手动进行数据格式转换，提高了工作效率，减少了错误的发生。​​​​​​​

+++OutputFormat(format=JSON)List three major AI advancements in 2024.

（九）语气控制修饰符（+++Tone (style=STYLE)）

在内容创作和专业交流中，语气的恰当性直接影响沟通效果。+++Tone(style=Formal)修饰符可以帮助用户控制 AI 回应的语气，无论是正式、随意、技术专业还是具有说服力的风格，都能轻松实现。比如在撰写一封向教授申请作业延期的邮件时，使用 “+++Tone (style=Formal) Write an email to a professor requesting an extension on an assignment.”，AI 生成的邮件将采用正式、礼貌的语气，符合与教授沟通的场景需求，提升了邮件的专业性和可读性。

这些修饰符各自具有独特的功能，但共同作用时，能显著提升 AI 回应的质量。它们使 AI 的回答更加清晰明了、准确无误，模拟了人类的思考过程，还能根据用户的需求进行个性化定制，极大地增强了 AI 在不同场景下的实用性和可靠性。​​​​​​​

+++Tone(style=Formal)Write an email to a professor requesting an extension on an assignment.

四、Prompt Decorators 的定义与使用

Prompt Decorators 是添加到提示中的特殊指令，用于修改 AI 生成回应的方式。它能够强制 AI 给出结构化、逻辑严密且条理清晰的答案，帮助用户控制 AI 行为的多个方面，如推理深度、响应格式、语气风格和事实准确性等。

目前官方定义的 Prompt Decorators 包括：+++Reasoning、+++StepByStep、+++Socratic、+++Debate、+++Critique、+++Refine(iterations=N)、+++CiteSources、+++FactCheck、+++OutputFormat(format=FORMAT)、+++Tone(style=STYLE)。

在使用方面，以 ChatGPT 为例，借助其个性化功能，用户可以让模型记住这些修饰符，从而在对话中自动应用，获得更符合期望的结构化回应。但在其他环境中，定义和使用 Prompt Decorators 可能会复杂一些。部分用户可能需要依靠系统提示，在与 AI 交互开始时注入这些修饰符的定义；还有些用户会通过编写代码、使用插件或自动化脚本来自动在每个提示前添加修饰符定义。

为了让更多人能够方便地使用 Prompt Decorators，相关定义被分享到了 GitHub 仓库（https://github.com/smkalami/prompt-decorators）。仓库中不仅包含 Prompt Decorators 概念的定义，确保任何 AI 系统都能理解其含义，还声明了各种具体的修饰符，使 AI 模型在响应提示时能够正确解释和应用它们。不过，当前的实现方式并非完美，随着技术的发展，有望出现更优的定义和使用方法。但就目前而言，这种方式为用户提供了一种有效的途径，让他们能够定义结构化指令，并在日常的 AI 交互中高效复用。

五、实际应用场景

（一）营销与内容创作

在营销和内容创作领域，为了确保信息清晰、吸引受众并与品牌形象相符，往往需要对文案进行多次打磨。以往，这一过程需要人工反复进行头脑风暴和编辑，耗费大量时间和精力。而+++Refine(iterations=3)修饰符的出现，实现了内容优化的自动化。例如，一家公司为其 AI 生产力工具寻找吸引人的标语时，无需手动反复尝试不同版本，只需使用 “+++Refine (iterations=3) Suggest a list of taglines for an AI-powered productivity tool.” 指令，AI 就能根据提示生成初始标语，并在三次迭代中不断优化，提升标语的清晰度、影响力和吸引力。此外，将+++Refine与+++Reasoning结合使用，还能进一步优化结果，使生成的标语更具合理性和创意。

（二）开发者的数据提取

开发者在进行自动化、API 集成和数据处理等工作时，常常需要结构化的数据。然而，手动格式化 AI 生成的响应既耗时又容易出错。+++OutputFormat(format=JSON)修饰符很好地解决了这一问题，它能确保 AI 的回应自动以所需的 JSON 格式呈现。比如，开发者在构建金融分析仪表板时，使用 “+++OutputFormat (format=JSON) List the top three AI trends in financial markets.” 指令，AI 返回的结构化 JSON 数据可以直接集成到系统中，无需额外的格式化操作，不仅提高了工作效率，还减少了因手动处理数据而可能产生的错误。

（三）商业与政策决策

企业高管、政策制定者和商业领袖在做出决策前，需要综合评估不同的观点。+++Debate修饰符能使 AI 生成的回应呈现出平衡的观点，充分考虑各种因素。以公司 CEO 考虑是否将公司转变为完全远程工作模式为例，使用 “+++Debate Should companies shift to permanent remote work?” 指令，AI 会生成一份结构化的回应，详细阐述远程工作的优势，如提高员工灵活性、降低办公成本等，同时也会分析可能面临的挑战，如团队协作困难、对企业文化的影响等。这样全面的分析有助于领导者进行批判性思考，做出更全面、明智的决策，减少决策过程中的偏见。

（四）研究与学术写作

在研究和学术写作中，可靠的资料来源对于支持论点和研究结果至关重要。+++CiteSources修饰符确保 AI 生成的回应包含来自权威渠道的参考资料或引用。当学生撰写关于气候变化的研究论文，使用 “+++CiteSources What are the main causes of climate change?” 指令时，AI 提供的答案将附带来自可信科学研究、学术论文或政府报告的引用，这不仅提高了内容的可信度，还有助于减少研究中错误信息的传播，同时节省了学生手动查找和引用资料的时间。

六、Prompt Decorators 的未来发展

（一）集成到 AI API 中

未来，Prompt Decorators 有望在 OpenAI、Google、Microsoft 等行业巨头提供的 AI API 中得到原生支持。届时，开发者无需手动在提示中添加修饰符，而是可以在 API 请求中以结构化参数的形式指定所需的修饰符。例如，开发者在使用 AI 聊天机器人 API 时，可以发送如下请求：

{  "prompt": "Summarize this research paper.",  "decorators": ["+++CiteSources", "+++FactCheck"]}

这样，AI 模型就能自动应用结构化推理、引用和准确性检查等功能，无需依赖手动格式化，使 AI 集成在各种应用中更加可靠、可定制且可扩展。

（二）成为开放标准

就像 Markdown 为文本格式化提供了通用语法一样，Prompt Decorators（+++）有潜力成为跨平台和 AI 模型的标准化提示引导方式。如果得到广泛采用，搜索引擎、写作助手、编码工具和虚拟助手等平台都能原生识别和处理修饰符，确保不同系统中的 AI 行为更加一致。这将使用户能够在多个 AI 应用中无缝应用修饰符，减少回应的不一致性；同时，AI 模型也能通过训练更好地识别和解释修饰符，在无需复杂提示工程的情况下提高输出质量。此外，修饰符的标准化还可能促使 AI 开发者将结构化响应格式化作为默认功能，进一步提升 AI 服务的质量。

（三）行业特定修饰符的开发

随着 AI 应用领域的不断拓展，针对特定行业的 Prompt Decorators 将应运而生。例如，+++LegalCheck可确保 AI 生成的法律回应符合相关法律法规；+++ScientificAccuracy能优先使用经过验证的研究和同行评审的来源，为学术和科学内容提供支持；+++FinancialRiskAnalysis会在 AI 生成的金融洞察中纳入风险评估和免责声明；+++MedicalGuidance则保证 AI 回应符合医学最佳实践，并引用权威的健康信息来源。这些行业特定的修饰符在专业领域使用 AI 时，能极大地增强信息的可信度、准确性和安全性，有效避免因错误信息而带来的严重后果。

人工智能已经成为现代工作流程中不可或缺的一部分，但如何确保其回应具有良好的结构性、准确性和情境感知能力，仍然是一个亟待解决的问题。Prompt Decorators 作为一种简单而有效的方法，填补了这一空白。它通过结构化的前缀指令，引导 AI 生成更加一致、可验证和结构合理的输出，满足了不同用户在各种场景下的需求。

git:https://github.com/smkalami/prompt-decorators