该内容提炼了Google提示词课程的精华，提供了一套结构化框架，专为非技术用户设计。它旨在解决面对AI不知如何有效提问的痛点，通过固定工作流，让AI助手能稳定完成写作、总结等日常任务。
智能速览
核心是一套结构化提示词工作流。
Task模块要求明确任务类型并赋予AI专家身份。
Context模块用于提供背景和细节信息。
References模块需要给出具体的参考样本和标准。
Evaluate模块旨在设定清晰的输出评估标准。
Iterate模块通过微调约束来逼近理想结果。
精华内容
这套框架将模糊的提问过程，拆解为可复用的模块化流程，让我们来看看每个部分如何运作。
定义清晰指令
首先，需要向AI明确具体任务类型，例如“撰写营销邮件”，并为其赋予专家身份，如“资深营销专家”。紧接着，提供必要的上下文信息，包括事件背景、目标受众及核心诉求，让AI在完整信息环境中进行思考，避免产生偏离方向的回答。
设定质量标准
为确保输出符合预期，需要提供一份具体的参考样本或风格标准。例如，“参考附件中的邮件风格”。同时，必须设立清晰的评估标准，明确什么样的结果算是合格，比如“邮件需包含三个核心卖点，语气专业且有说服力”，从而为AI的产出提供明确的衡量标尺。
迭代优化结果
首次输出未必完美，关键在于迭代。通过增加新的约束条件或提出微调指令，引导AI逐步修正。这个过程不是一次性指令，而是一个持续的对话和验证过程，让AI的回答不断逼近理想的最终形态，实现从可用到优质的跃升。
场景化应用
该框架的价值在于实战。例如，在方案策划时，可以设定AI扮演“挑剔的副总裁”，并建立持续追问的规则，让AI在模拟对话中不断挑战方案的逻辑漏洞。这种系统化角色的应用，能将AI转化为强大的私人业务顾问，帮助提升思考深度。
掌握这套框架，虽不能让人瞬间成为AI专家，但能让AI使用过程更稳定、可控。它提供了一个将AI融入日常工作的有效路径，值得每个人尝试和探索。
