Prompt 使用技巧全攻略：如何用 AIStudio 与 Gemini G2.5P 高效打造你的专属提示词

✨ 为什么要迭代优化 Prompt？

Prompt 并不是“一步到位”的工作，而是一个 设计 - 测试 - 修正 的迭代过程。不同的模型对提示词的“理解风格”存在差异，因此哪怕任务一致，Prompt 的写法也要因模型而异。本文分享的流程能帮助你系统地提升提示词质量，不再凭感觉“撞运气”。

📱 Step 1：打开 AIStudio 或 Gemini App，准备新会话

选择你喜欢的平台，例如：

• AIStudio：适合开发者和进阶用户，支持代码集成
• Gemini App：适合快速体验，有良好的交互界面

然后，创建一个新的 Chat 会话，并指定使用 G2.5P 模型，这是 Gemini 中效果出色的提示词处理模型。

📝 Step 2：用标准句式发起请求，描述你的需求

建议统一使用以下格式作为开头：

帮我写个 prompt。我希望 xxx。要求是 yyy。

示例：

帮我写个 prompt。我希望 AI 帮我生成一篇适合小红书的旅游文案。要求是语气轻松、有生活感、能吸引年轻人点赞收藏。这一步你只需要给出 **大方向**，不必担心细节不全，因为我们会通过后续的反馈持续完善。

🧠 Step 3：将生成的 Prompt 放入另一个 Chat 中执行

把 AI 生成的 prompt 粘贴到另一个新对话中执行，观察结果。你可以从多个维度来评估它是否达到你的预期：

• 表达风格是否对味？
• 内容是否覆盖需求点？
• 有无明显理解偏差？

🔄 Step 4：把结果贴回原 Chat，请求分析和改进

将执行结果贴回原始 Chat，对 AI 说：

这是处理结果，你觉得怎样？

然后继续补充你发现的问题或改进意见，例如：

• “开头有点平淡，能不能加点吸引人的标题？”
• “内容太长了，我希望控制在 500 字以内。”

模型会基于你的反馈调整 Prompt 内容，生成新版。

♻️ Step 5：反复迭代，逼近最佳效果

继续在 “执行 -> 反馈 -> 修改” 的循环中优化，直到你觉得结果已经：

• 高度契合你的目标
• 具备稳定复用性
• 适配你使用的模型风格

这种 Prompt 迭代驱动开发 的方式非常高效，适合用于写文案、出图、写代码、总结笔记等一切场景。

🤝 模型与 Prompt 的“契合度”也很重要

不同模型之间存在“理解偏好”差异，比如：

• Gemini G2.5P 适合任务拆解与结构化提示
• GPT 系列 对自然语言表达更加宽容

所以，同一个任务换模型时，也应重新走一次以上流程，以获得与该模型“契合度更高”的 Prompt。

📌 总结：写好 Prompt，不是玄学，而是方法论

写 Prompt 不是灵感型任务，而是系统可控的工程实践：

• 从模糊目标出发，逐步明确细节
• 借助模型分析反馈，修正引导方式
• 最终形成一个高适配、高效率的 AI 提示词