AI写作总有一股AI味，掌握提示词技巧轻松去除AI味

大家有没有这样的感觉，有时候看到一篇文章，虽然字里行间看着还挺像那么回事。

但总觉得哪里怪怪的，读起来感觉机械、僵硬，缺乏人情味？没错，这就是传说中的"AI 味"！

AI写作可以极大提升创作效率，但AI写作总有一股AI味，那如何去除AI味？

去年 11 月 8 日，新加坡政府科技局（GovTech）组织举办了首届 GPT-4 提示工程（Prompt Engineering）竞赛，

数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠，成为最终的提示女王（Prompt Queen）。

她分享了自己在学习过程中掌握的提示词技巧，这些技巧不仅能让任何AI充分满足用户需求，甚至还能超越预期，还可以去除 AI 味。

其中，1和2适合初学者，3和4则为高级策略。

• 1、使用CO-STAR框架构建高效的提示：Sheila Teo在她的文章中提到，她采用了CO-STAR框架来构建高效的提示信息。这个框架帮助她系统地组织和优化提示词，从而提高了模型的响应质量和效率。
• 2、利用分隔符进行文本分段：通过使用分隔符将提示词分段，可以更清晰地传达信息，并且有助于模型更好地理解和处理复杂的提示内容。这种方法不仅适用于初学者，也适合高级用户。
• 3、设计含有LLM保护机制的系统级提示：为了确保提示的安全性和可靠性，Sheila Teo强调了创建包含大语言模型（LLM）护栏的系统级提示的重要性。这些护栏可以帮助防止潜在的错误或不希望的结果。
• 4、仅依靠大语言模型分析数据集：Sheila Teo还分享了如何仅使用大语言模型来分析数据集的方法，这表明她对大模型的能力有深刻的理解和应用能力。这种方法可以减少对其他工具或代码的依赖，提高整体流程的简洁性和高效性。

大全今天主要详细拆解提示词冠军都用的技巧来教大家去除 AI 味道，新手照着学一分钟就可以上手。

一、CO-STAR 框架概述

CO-STAR 框架是一个由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创建的实用工具，用于构建高效的提示（Prompt）。

它通过考虑上下文、目标、风格、语调、受众和输出格式等因素，帮助用户获得更优质的模型响应。

这个框架可以显著提高大语言模型的回应质量，特别是在需要精细控制输出时表现尤为出色。

二、CO-STAR 框架的六个关键要素

1. C - 上下文（Context）为任务提供背景信息，帮助模型理解问题的具体场景和需求。通过清晰的背景信息，模型能够更精准地调整其回应，提高反馈的相关性。
3. 示例：公司即将推出一款新型产品，需要在社交媒体上进行推广。

1. O - 目标（Objective）明确要求模型完成的任务或目标。清晰的任务定义能使模型在生成回答时专注于实现该目标，避免产生无关信息。

示例：生成一条Facebook帖子，吸引用户点击并购买新产品。

1. S - 风格（Style）指定你希望模型使用的写作风格。可以参考某些著名的品牌或专家的文案风格，帮助模型生成更具特定风格的内容。

示例：模仿 Dyson 等成功公司的广告文案风格。

1. T - 语调（Tone）设定回应的情感或语调，以确保模型的输出能够传达预期的情感和态度。这可以帮助用户调整内容的感染力和表达效果。

示例：使用说服性的语调。

1. A - 受众（Audience）识别目标受众并根据受众的特点定制回应。这样可以确保内容与受众的理解能力和兴趣匹配，提升内容的有效性。

示例：主要受众为老年人，特别关注护发产品的简便性和高效性。

1. R - 响应（Response）明确要求模型输出的格式，例如列表、简洁的段落或专业报告等。规范输出格式有助于提高信息的易读性和适用性，特别是在需要与其他工具或系统集成时。

示例：输出简洁的Facebook帖子。

三、示例应用

使用 CO-STAR 框架撰写没有 AI 味的自媒体文章

# CONTEXT（上下文）

我是一个AI自媒体作者，专门利用AI生成科技类文章。

# OBJECTIVE（目标）

根据我给的主题生成一篇关于最新科技趋势的文章，语气自然，读起来口语化且有亲和力，避免让人感到这是由AI生成的。

# STYLE（风格）

使用轻松、亲和的写作风格，像朋友间的对话一样，避免过于正式或技术化。

# TONE（语调）

友好、幽默，有时甚至可以带点轻松调侃，确保内容读起来贴近生活。

# AUDIENCE（受众）

目标读者是二十岁到四十岁的年轻人，他们熟悉科技但不希望看到太过专业或刻板的语言。文章需要简单易懂，内容可读性高。

# RESPONSE（响应）

输出的文章需要有轻松的语气，句子简洁，尽量使用口语化表达。内容需要流畅，像朋友在分享科技知识，不带任何明显的AI痕迹。

1、使用 CO-STAR 框架生成的结果：

大家有没有发现，基本上生成的文章没有任何 AI 味了。

2、分析

• 上下文（Context）：明确了写作背景，即作者是一位利用AI生成科技类内容的自媒体作者。
• 目标（Objective）：生成的文章以轻松、口语化的风格写成，避免过于机械化或有明显的AI味道。
• 风格（Style）：文案使用了轻松的风格，像朋友之间的对话，语句简单直白，避免了过于复杂的技术术语。
• 语调（Tone）：文章采用了幽默、友好的语气，甚至带有轻松的调侃，帮助拉近与读者的距离，让内容更具亲和力。
• 受众（Audience）：目标群体是二十岁到四十岁之间的年轻人，因此内容避免了过于深奥的技术细节，重点放在如何让科技改善生活方面，易于理解。
• 响应（Response）：文案简洁流畅，没有过度专业化，保持了口语化的风格，读起来非常自然，避免了机械化的AI生成感。

四、结尾

文中提到的第二个策略，利用分隔符进行文本分段，大全不久之前写过，大家可以详细看看：

AI 提示词（Prompt）进阶六：编写清晰的说明｜明确输入分隔

CO-STAR 框架通过系统化地安排提示（Prompt）的各个要素，帮助用户确保生成的响应符合任务要求和目标受众的需求。

这一框架能有效提升大语言模型的响应质量，特别是在需要定制化、精细控制输出的场景中。

通过提供背景信息、明确目标、设定风格和语调、识别受众，并定义输出格式，用户可以最大化利用模型的能力，生成高效且相关性强的内容。

之前还写过一篇去除 Ai 味的文章，阅读过万，建议一起食用：

AI 提示词：AI 生成内容有 AI 味儿？只需在提示词中加这几个字，告别AI味！效果惊人！