和大语言模型对话的底层逻辑：从提示词四阶段到微短剧创作实战

10 月 3 日晚，WaytoAGI 社区「晚八点共学」邀请到社区提示词专家「猫叔」（魏申），为 0 基础用户系统拆解了如何与大语言模型对话。这场分享从提示词的本质与进化史讲起，覆盖翻译、角色扮演、创意生成、微短剧编剧等真实场景，并给出了大量可直接复制的提示词模板与工具。无论你是刚接触 AI 的新人，还是想提升提示词水平的进阶用户，都能从中找到可操作的方法。

提示词的本质：为 AI 提供完整上下文的指令集

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猫叔首先澄清了一个基础概念：泛泛而言，跟 AI 说的每一个字都叫提示词；而专业的提示词，是「能指导 AI 工作、可一键复制的成系统文字」。他给出的定义是：提示词的本质，就是为 AI 提供完整上下文的指令集。

为什么要强调「完整上下文」？因为 AI 没有持续性记忆。每次对话基本都是一个全新的开始——ChatGPT 和 Gemini 虽然有基础的记忆功能，但存储的是精简版信息。猫叔举例说，他曾连续三个月和 AI 讨论导演、编剧相关提示词，AI 就默认他是一名导演，但实际上并不是。

更关键的是，AI 无法获取言外之意。猫叔用了一个生动的例子：朋友说「今天给你做顿好的」，但你心里清楚他从不做饭。如果你直接问 AI 怎么回答，它会建议你说「太期待了」；但如果你把「朋友不会做饭」这个背景信息也告诉 AI，它才会给出「委婉拒绝」的合理方案。因此，写提示词时一定要把相关信息完整提交给 AI，它才能做出准确判断。

提示词的四阶段进化与四要素提问法

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猫叔将提示词的发展划分为四个阶段：

• 近似代码引导阶段（GPT-2 时代）：以接近程序代码的方式引导 AI。
• 规则设定阶段（GPT-3.5）：用「你是谁、你的行为模式是什么、产出应该是什么」的规则框架。
• 简化阶段（GPT-4）：很多人发现一句话就能得到不错的结果，于是认为不需要学提示词了。
• 上下文阶段：从 ChatGPT 3.5 起就存在，只是最近才被广泛定义。真正用 AI 工作的人，会通过多轮对话不断调整上下文。

在实操层面，猫叔介绍了传统的四要素提问法：身份、任务、要求、格式。他特别强调，身份指的是「你的身份」而非「AI 的角色」。对比两种问法：

• 基础版：「我是刚转正的 HR，要组织新员工培训，需要 3 天的课程安排。」
• 进阶版：「我是制造业公司的新人 HR，要给 20 名 95 后校招生做入职培训，需要包含车间安全等必修课，每天有一小时破冰游戏，请用时间轴形式呈现，避开周五下午，因为领导要开会。」

后者明显能得出更贴合实际的结果。猫叔提醒，写任务时要写清楚执行步骤、优先级、最终产出，甚至时间限制、资源限制、技术要求——「你要把 AI 当做一个傻子，他什么都不知道，所以什么都要告诉他。」

常见的提示词陷阱包括：标准过时、术语混淆（比如「分镜」一词有多重含义）、逻辑断层、实践脱节。针对性技巧是分步骤提问，把大任务拆解成小步骤，每问一步就综合 AI 的回答再问下一步。他强调：「好的提示词往往是改出来的」，建议用 Poe 这类聚合平台做多模型横向测试，不断修改优化。

创意型提示词：绘画、视频与角色扮演

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创意型提示词具有指令性和艺术性双重属性。猫叔指出，大量 AI 视频、图像、音乐模型与大语言模型不同，在大语言模型上管用的提示词，拿给 AI 视频或图像模型往往无法理解。

以 AI 绘画为例，Midjourney 艺术性强、简短提示效果好；SD 类模型高度可定制、权重可调节。他给出了一套四元素提示词框架：核心创意、风格、技术要求、参考和约束。同时提醒，有些词是「玄学」——比如「电影级光影」，在大部分时候不如直接写「霓虹灯光、赛博朋克风格、雨天黄昏时分」来得有效。

视频提示词则需要考虑时间维度（第一秒、第二秒、第三秒）、连续性（单镜头连续还是多镜头关系连续）、叙事结构、转场设计、动态元素、镜头语言（远中近、俯拍、推拉摇移、景深和焦点）等。猫叔坦言，目前所有 AI 视频模型的叙事结构都不好，「AI 视频这条路还有很长的路要走」。

在角色扮演提示词方面，猫叔展示了他做的「舒适伴侣」生成器——必填性别，选填性格倾向、16 型人格等信息，AI 会据此生成身份形象、性格、生活背景、互动风格、对话示例等完整设定。他强调，设定越详细，交互的稳定性、准确性和丰富度越高，否则 AI 每次回答都可能不一致，「一看就是 AI 味」。

微短剧创作系统：从情节灵感库到分镜规则库

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猫叔分享了他开发的微短剧创作系统，包含两个核心组件：

微短剧情节灵感库：通过 AI 总结了市面上大部分微短剧的剧情类别，包括时空变换、身份关系、情感博弈、契约交易、复仇报、权利争夺、生存考验、心理操控、科技设定、超自然力量、社会议题等 11 大类。每个类别下有核心创意、变体和标签。这份文档可作为知识库使用，配合编剧提示词索引内容辅助创意。猫叔强调，这不是提示词，而是抽象出来的创意，「网文小说和微短剧走的是同样的套路」。

微短剧 2.25 版创作系统：包含主题与创意定位器、人物设定、总剧情架构、分级冲突设计器、爽点设计等节点。推荐「标准线流」工作流：创意阶段 → 架构阶段 → 优化阶段 → 快速原型。以主角角色提示词为例，其作用是「构建主角、配角、反派的欲望、障碍、代价、成长的闭环和功能化的关系网」，核心产出是角色档案和关系图谱。

猫叔特别指出，写提示词「不用人写，但要人来审」——你要有本事判断 AI 输出的提示词是否准确。他以角色设定为例：编剧专业中，角色需要身份、性格、欲望、伤口、能力与限制五层要素，欲望和伤口是必须的，这些专业知识如果不懂，AI 写完了你也不知道对不对。因此他总结：「提示词不需要一个工程师，他需要的是对应事物的专家。」

此外，他还介绍了公司内部的叙事元素分镜系统：通过剧本分析、视觉规划、镜头设计、转场规划四步，把分镜师的日常工作规则提取出来让 AI 辅助完成。这套系统本质上是「专家系统」——从 60 年代就有的概念。猫叔认为，现在流行的 RAG 并不能真正替代专家系统，因为「它在调取知识的时候都有问题，调取的不全面」。

现场问答

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编剧基础知识入门，还建议看书吗？

可以看。推荐《救猫咪》三部曲的第一本，它把剧情模式化地总结为十几种结构。第二、三部是在打破这些模式，初学者容易「走火入魔」。日常多看「赚钱的片子」，少看艺术或获奖影片——那些是在旧模式上打破某些点才有价值，初学者旧模式还没学清楚，容易混乱。

3.0 时代的输入输出命令行模式提示词能再讲讲吗？

命令行模式的提示词不需要学。如果指的是 JSON 提示词模式，直接把 OpenAI 官方文档丢给 AI，让它按文档要求操作即可。至于要什么格式，那是你自己的事，每个人要求不一样。

零基础怎么入手写提示词？

跟 AI 聊就行。去 WaytoAGI 社区把大量提示词挨个试，然后动手改，「改错了再开一条重试，千万不要怕」。猫叔分享了自己的经历：第一年拿李继刚的提示词去用，发现不符合要求后开始狂改，从去年 10 月开始自己写，到现在写了数千个提示词。核心是「你的知识可以抽象出来转化成为提示词」，前提是你得是那个领域的专家，才能判断 AI 写得好不好。

和 AI 多轮沟通优化提示词，上下文多了效果会变差吗？需要经常开新聊天吗？

需要经常打开新聊天。猫叔说编一个提示词有时要打开上百次聊天。如果用 ChatGPT，记得关掉记忆功能，否则上一条对话会污染过来。每一轮沟通的有效上下文，最终会结晶成提示词本身。

新人要不要看李继刚最新的提示词？

不建议。李继刚的境界已经超出普通人的理解范围，新人看了容易自我怀疑。建议先复制别人的提示词，再一点点修改创新。

知识库怎么搭？RAG 靠谱吗？

知识库目前是个大坑。切片问题是巨大的，而且跟所用模型相关，模型不够强就找不到准确内容。微软的 Graph of RAG 技术虽好但消耗太大，一般人搞不起。猫叔现在推荐公司用传统数据库，「RAG 几率性太强了，不如传统的数据库好用」。

要点回顾

• 提示词的本质是为 AI 提供完整上下文的指令集，AI 没有持续性记忆，也无法获取言外之意，所以要把所有相关信息都告诉它。
• 提示词经历了代码引导、规则设定、简化、上下文四个阶段，目前处于上下文阶段，但各阶段写法在实际应用中并存。
• 四要素提问法：身份（你的身份，而非 AI 的角色）、任务（含执行步骤、优先级、产出）、要求、格式。
• 好的提示词是改出来的，建议用 Poe 等平台做多模型横向测试，不断迭代。
• 创意型提示词要区分大语言模型与多模态模型的差异；视频提示词需考虑时间、连续性、叙事结构、转场、镜头语言。
• 角色扮演提示词设定越详细，交互越稳定；可用 RAG 系统挂知识库存放服饰、武器等「死」内容。
• 写提示词「不用人写，但要人来审」——你需要成为对应领域的专家，才能判断 AI 输出的对错。
• 微短剧创作系统包含情节灵感库（11 大类剧情创意）和 2.25 版创作系统（角色、架构、冲突、爽点等节点），推荐标准线流工作流。
• 分镜叙事元素规则库本质是专家系统，RAG 目前无法真正替代它。
• 零基础入门：跟 AI 聊、抄别人的提示词、动手改、反复折腾；用「CT」框架（上下文 + 任务）就够起步了。