> “AI 有多聪明，取决于你的语言有多高明。”
> 一本不被技术洪流裹挟的完美提示词教科书
> 韩国首位公开招聘入职的提示词工程师，为你解读「AI 时代的对话之道」

人人都会使用 AI，但不是所有人都能得到自己想要的答案。造成差距的关键，不在于使用更高级的模型，也不在于掌握五花八门的技巧，而在于**驾驭语言的能力**。

韩国首位公开招聘入职的提示词工程师、语言学者姜秀珍博士提出：提示词的本质并非下达指令的技术，而是**成为优秀对话者的方法**。很多人向 AI 抛出需求，就坐等 AI 自行搞定一切，但优质的输出结果，永远源自一场高质量的对话。

本书并不堆砌各类提示词技巧清单，而是从对对话本身的人文理解出发。市面上很多提示词入门书只会告诉你 “要这么写”，而本书会追问 “**为什么要这么写**”。作者以语言学家的视角剖析 AI 的运行思维逻辑，从人类早已熟稔的对话本质中寻找答案。话轮转换、合作原则、对话主义…… 人类依靠语言建立人际关系的整套逻辑，同样适用于和 AI 沟通。这就是任凭技术飞速迭代，也不会动摇的底层原理。

书中同时讲解技术底层逻辑：AI 如何依靠令牌（token）与概率处理语句、注意力机制抓取语义、角色设定如何改变概率分布。弄懂这些运行原理，你才能看清为何有的提示词效果出众，有的却彻底失效。即便是同一个问题，选用的词汇不同，AI 所检索遍历的语义空间范围也会截然不同。懂技术，才能让语言设计做到精准到位。

本书格外聚焦**韩语**。坊间普遍认为用英文写提示词效果更好，但作者提出反驳：韩语自身的特质，反而可以成为精密设计提示词的宝贵优势。一个助词就可以改变句子强调重心；敬语能够设定沟通的人际距离；字里行间没有明说的言外之意，共同构筑上下文语境。韩语不是短板，而是策略武器。

同时本书也直面剖析韩式表达习惯带来的沟通陷阱：习惯后置结论的归纳式表达、回避直接诉求、“我们” 这类模糊主语，这些表达方式都会在和 AI 交互时制造错误。正视自身的语言习惯，才是开启更好对话的第一步。

这本书写给那些不满足于只把 AI 当作工具，想要用属于自己的语言拓展思想边界的读者。适合不愿追逐昙花一现的新潮技巧，希望立足于语言这一稳固根基，把 AI 变成思想伙伴；希望不被技术浪潮裹挟，带着人文素养立足于 AI 时代的人。

下达命令的时代已然落幕，如今，该学会对话了。

姜秀珍 博士

钻研多领域语言学，主修应用语言学、第二语言习得、韩国语言学。凭借对话分析学、交互语言学取得博士学位。主要研究人与人之间的对话机制，尤其聚焦政治辩论中的策略性语言运用及其表意。
相信生成式 AI 时代人文学科蕴藏的强大力量，为了把人文知识落地现实生活、验证其价值，成为提示词工程师。作为韩国国内第一位公开招聘入职的提示词工程师开启职业生涯。现任「The Prompt Company（提示词公司）」代表，开发面向企业的 AI 产品。
研究人与 AI 之间的对话和交互，在撰写提示词、开展提示词工程的过程中记录当下时代的语言。
代表著作：《Decoding Korean Political Talk: From Date to Debate》(2024)。同时在 Fastcampus 平台开设线下、线上提示词工程课程。

## 【序言】语言与关系的时代已然到来

### 第一部分 沟通的语言：AI 时代，用属于自己的语言表达

**第 1 章 提示词即是对话 —— 从搜索时代走向对话时代**
- 为什么面对 AI，我们还在沿用 “搜索” 思维
- 技术纵然迭代，语言的本质亘古不变
- 人文素养为何会成为 AI 时代真正的核心竞争力

**第 2 章 提示词即是协作 —— 把独白转化为对话的技术**
- 世间不存在完全孤立的独白
- 句子永远无法靠自身完成表意
- 沉默、附和，同样属于语言表达

**第 3 章 提示词是与 AI 的对话 —— 提问的结构决定回答的质量**
- 话轮转换：对话里的接力交接
- 提问牵引回答的走向
- 合作原则：和 AI 之间的隐性契约
- 修改迭代，成就完整对话
- 没有反馈通道的 AI：如何营造对话节奏
- 对话式提示词与编程思维

**第 4 章 提示词代表认知分辨率 —— 一个词语造就的天壤之别**
- 为什么每次生成的结果都会不一样
- 词汇功底是产出高质量回答的根基
- 读写能力正在衰退，动摇 AI 时代的底层根基
- 读写能力的滑坡，会进一步拉大 AI 使用鸿沟

### 第二部分 机器的语言：AI 理解语言的内在逻辑

**第 5 章 AI 如何读懂自然语言 —— 读懂语言模型原理，改写你的提示思维**
- 在模式之中生成语义
- Token（令牌）：AI 解析自然语言的最小单元
- 嵌入向量（Embedding）：数字承载语义的瞬间

**第 6 章 AI 如何捕捉上下文 —— 在 “鸡尾酒会效应” 中听见属于你的声音**
- 每一个词，都在关注其余所有词汇
- 如何让 AI 把注意力锁定关键信息

**第 7 章 AI 的回答从何而来 —— 自回归生成与温度参数**
- 自回归的奥秘：逐词搭建完整文本世界
- 创造力旋钮：温度（Temperature）参数
- 如何为提示词设置温度参数

**第 8 章 AI 真的拥有 “理解能力” 吗？—— 介于概率鹦鹉与涌现式理解之间**
- 乔姆斯基与辛顿：两位巨人的思想碰撞
- Othello‑GPT 实验，窥探 AI 的 “内心世界”

**第 9 章 AI 的脑子里装着什么？——Anthropic 观测到的 AI 概念图谱**
- 窥见 AI 内部的概念地图
- 在 AI 概念图谱中精准定位想要的语义

**第 10 章 AI 为何会产出看似合理的谎言？—— 概率催生的 AI 幻觉（Hallucination）**

- 似是而非的谎言，概率投下的阴影
- 擅长应试的模型 VS 追求诚实的模型
- 减少 AI 幻觉的提示词策略

**第 11 章 优质提问造就更强大的 AI——AI 时代的提问力**
- AI 是真理解，还是单纯模仿
- 提问能力优先于模型性能
- 从 AI 运行原理提炼出的 5 条提示词核心原则

### 第三部分 我们的语言：活用韩语特质的提示词策略

**第 12 章 一个助词，就能改变 AI 输出 —— 韩语助词与 AI 的语义细微差别**
- 韩语是一门充满细腻层次的语言
- 韩语提示词中助词举足轻重的原因
- 一个助词，改写翻译的质感

**第 13 章 AI 眼中 “不算差” 等于 “很好” 吗？—— 正向表达框架技巧**
- 披着肯定外衣的保留、委婉表述
- MIT 揭示：AI 对否定词的认知盲区
- 否定表述会在提示词中制造的混乱
- 拆解反义否定与双重否定
- 图像生成 AI 的「负面提示词」悖论
- 使用肯定句式，收获更优质输出

**第 14 章 不直言，亦是言说 —— 模糊表达与委婉表达的世界**
- “我会研究看看”，是答应还是推脱？
- AI 能否读懂字里行间没有说出的潜台词
- 拒绝类模糊话术：解析 “我会研究看看” 的真实含义
- 评价类模糊话术：“还可以” 背后的情绪温度
- 敬语型模糊话术：客套话之下暗藏的态度
- 谦让型模糊话术：“您说得没错，不过……” 背后的反转
- 将模糊暧昧转化为精准表达的方法

**第 15 章 敬语承载人际关系 —— 如何把韩语关系语法植入 AI**
- “您的美式咖啡好了”
- 一句话之中的三层社交语境
- AI 处理韩语敬语最常出错的 3 个地方
- 在提示词当中设计敬语表达
- 敬语是韩语提示词的精准瞄准器

**第 16 章 韩国人的 “察言观色” 对 AI 管用吗？—— 修正韩式提示词习惯**
- 在讲究察言观色的国度使用 AI
- 毁掉提示效果的韩式表达习惯
- 后置结论的归纳式表达习惯
- 回避直接提出诉求的习惯
- 主语 “我们” 带来的陷阱
- 将韩式说话习惯转化为你的专属技能

### 第四部分 写作的语言：实战提示词技术

**第 17 章 什么才算优秀提示词 —— 谷歌、OpenAI、Anthropic 的提示词范式**
- 科技巨头的提示词教科书
- 清晰指令：消除模糊的第一步
- 范例的力量：教会模型识别模式
- 思考引导：搭建思考路径
- 拆分技巧：化解复杂任务
- 反复迭代优化

**第 18 章 如何让 AI 读懂我的真实意图 —— 实现意图传达的 6 大提示词原则**
- 造就分毫之差的句子条件
- 问题 1：提示词到底多长才合适？
- 问题 2：什么是提示词结构化？
- 问题 3：角色设定真的有用吗？
- 问题 4：是不是不能使用否定句？
- 问题 5：提示词内部的语句顺序是否重要？
- 问题 6：重复下达指令是否有效？

**第 19 章 和 AI 协作的人，究竟有何不同？—— 实战提示词问答集**
- 和 AI 一同打磨产出成果的过程
- 问题 1：为什么说 “重新做一遍” 往往没有效果？
- 问题 2：哪些工作可以交给 AI，边界在哪里？
- 问题 3：参考资料应当如何给到 AI？
- 问题 4：可以精准控制输出语气风格吗？
- 问题 5：如果 AI 只会一味奉承怎么办？

## 【后记】提示词的未来，语言的未来

注释与参考文献