小明最近迷上了用 AI 写文章。有天，他让 AI 写一篇"如何培养早起习惯"的文章。结果 AI 给出了一堆"早起有益身心健康"、"要循序渐进"的老生常谈。小明很失望，这不就是网上随便一搜就能找到的内容吗？
其实，不是 AI 不够聪明，而是小明没有给出清晰的指令。就像去餐厅点菜，如果只说"我要一个面"，你可能会得到任何一种面。但如果你说"我要一碗加了叉烧和溏心蛋的日式拉面，汤要清淡些"，得到满意的结果的机会就大多了。
那么，如何才能给 AI 下达清晰的指令呢？
答案是：结构化表达。
结构化表达是指将你的需求按照一定的逻辑层次和格式组织起来，用更加清晰、简洁、有条理的方式呈现给 AI。结构化的指令就像为 AI 准备一份"任务清单"，让它能更有效率地理解和执行你的要求。
今天分享一个在日常使用中特别好用的结构化提示词方法：3W1H 框架。
让我们通过详细的讲解和实战案例，学习如何运用这个框架。
认识 3W1H 框架
在与 AI 对话时，我们经常会发出"帮我写篇文章"、"帮我分析下数据"这样模糊的指令。AI 虽然能给出答案，但往往不是我们想要的结果。这时候，3W1H 框架就能帮你从四个维度清晰地描述任务。
Who（谁） - AI 角色定位
指定 AI 应该以什么身份来完成任务。给 AI 一个明确的角色定位，能让它的输出更专业、更有针对性。
✓ 好例子："假设你是一位有 10 年经验的理财顾问，熟悉基金、股票等各类投资品"
✗ 坑："你是理财顾问"（角色过于笼统，没有体现专业度）
适用场景：
- 写专业领域的内容时（如财经、医疗、法律）
- 需要特定风格写作时（如儿童故事作家）
- 解决专业问题时（如软件开发）
What（做什么） - 任务说明
具体说明需要 AI 完成的任务内容和要求。任务描述越具体，AI 的输出就越符合预期。
✓ 好例子："帮我写一篇 2000 字的理财入门指南，重点介绍基金定投策略"
✗ 坑："写篇理财文章"（没有说明字数和具体主题）
适用场景：
- 内容创作（文章、方案、报告）
- 数据分析
- 代码编写
Why（为什么） - 目标和受众
解释任务的背景和目的，以及内容面向的受众。这能帮助 AI 调整内容的深度和表达方式。
✓ 好例子："这篇内容面向刚工作的年轻人，他们有稳定收入但没有理财经验，希望学习如何开始投资理财"
✗ 坑："写给想学理财的人"（受众描述太宽泛）
适用场景：
- 内容创作时说明受众背景
- 解决问题时说明问题背景
- 数据分析时说明分析目的
How（如何） - 执行方式
说明内容的组织方式、风格语气、结构等具体要求。
✓ 好例子："请用通俗易懂的语气，穿插实际案例，分 3 个部分展开：1）为什么要及早开始理财 2）新手适合哪些理财方式 3）如何避免理财误区"
✗ 坑："详细地写"（没有具体的结构和要求）
实战案例
让我们通过几个实战案例，看看 3W1H 框架如何提升 AI 输出质量：
案例 1：写一篇公众号文章
普通提示词：
"帮我写一篇关于时间管理的文章"
使用 3W1H 后：
"假设你是一位职场效率管理专家（Who），请写一篇 2000 字的时间管理技巧文章（What）。这篇文章针对的是刚入职的职场新人，他们经常加班到很晚，但工作效率不高（Why）。请用轻松的语气，结合具体案例，按照'认识时间黑洞-高效时间管理法则-新人行动清单'三部分行文，每部分都要有实操建议（How）"
案例 2：数据分析需求
普通提示词：
"帮我分析这份销售数据"
使用 3W1H 后：
"请以数据分析师的身份（Who），分析过去 12 个月的销售数据，重点关注销售额、客单价和转化率的变化趋势（What）。这份分析将用于月度销售策略会议，目的是找出销售额下滑的原因（Why）。请生成一份包含数据可视化的分析报告，并在报告最后提供 3-5 条具体的改善建议（How）"
小技巧分享
1. 并非所有场景都需要用到全部四个维度。对于简单的任务，可以只使用核心维度。
2. Who（角色）和 Why（目标受众）的定位越明确，AI 的输出就越专业和有针对性。
3. How（执行方式）部分建议提供明确的结构或框架，这样 AI 的输出会更有条理。
4. 在写作类任务中，明确指定字数和写作风格很重要。
实践建议
现在，你可以试着用 3W1H 框架来改写你的提示词了。
建议从简单的写作任务开始练习，比如写一篇产品介绍或者一个工作计划。
随着练习次数增加，你会发现与 AI 对话变得越来越顺畅，输出的内容也越来越符合你的预期。
Listen，好的提示词就像一份清晰的任务书，让 AI 能够准确理解你的需求。掌握了这个技巧，你就能充分发挥 AI 助手的潜力，让它成为你得力的工作伙伴。