大家好，我是 Axton。在人工智能日益渗透我们工作与生活的今天（尤其是展望 2025 年 AI 技术的飞速发展），驾驭 AI 的核心能力之一无疑是撰写高质量的 prompt。如果你也曾为如何构建一个能让 AI 精准理解并高效执行的 prompt 而头疼，那么今天这篇文章你绝对不能错过。我将分享我独家打造的 Notion 模板，它不仅能帮你系统化地构建出强大的 ChatGPT Prompt 模板，更能让你体验从”快餐级”到”五星大餐级” prompt 的飞跃，并免费获得我多年 prompt engineering 的实战心法。
为何优质的 ChatGPT Prompt 模板如此重要？
我们都知道，一个精心设计的 prompt 是释放 AI 潜能的关键。 你可能已经听说过各种 prompt 模型，比如 CARE 模型，它强调了上下文 (Context)、行动 (Action)、结果 (Result) 和范例 (Example)；或者像我之前提出的终极 prompt 模板 Strategic FCC，其中也包含了角色 (Role)、格式 (Format)、目标 (Goal) 等诸多元素。理论上，我们都明白这些元素的作用——比如指定 AI 扮演”角色”，能让它的回应更具针对性。但现实是，即便对 prompt 有一定了解的人，每次从零开始构建一个包含所有必要元素的完美 prompt，也难免感到繁琐和低效，更不用说新手了。
进入 2025 年，AI 的能力边界不断拓展，对 prompt 的精细化要求也水涨船高。一个模糊不清的指令，很可能导致 AI 输出平庸甚至错误的结果，浪费宝贵的时间和计算资源。因此，掌握一套高效的 ChatGPT Prompt 模板构建方法，对于提升工作效率和创造力至关重要。
我的独家秘籍：Notion 中的动态 ChatGPT Prompt 模板
为了解决从零撰写 prompt 的痛点，我构想并实践了一个方法：将 prompt 中常用的核心元素预先存储在 Notion 中，像搭乐高积木一样灵活组装。 这样，每次需要撰写 prompt 时，就不再是痛苦的创作，而是轻松的选择与组合。
想象一下，在 Notion 模板里，我已经为你预设了多种常用的”角色”，例如”营销专家 (Marketing Expert)”、”汽车专家 (Automotive Specialist)”、”经济学家 (Economist)”、”项目管理师 (Project Manager)”乃至”高级软件工程师 (Senior Software Engineer)”。你需要做的，仅仅是根据当前任务挑选一个最合适的。同样地，”语气 (Tone)”也可以预设多种选项，比如”专业的 (Professional)”、”友好的 (Friendly)”、”说服性的 (Persuasive)”等等，你可以自由选择甚至组合。
通过这种方式，你选择的各个元素会自动汇集，生成一个结构完整、细节丰富的专业 prompt。这个过程不仅大大简化了 prompt 的撰写，更保证了其质量的下限。而我设计的这个 Notion 模板（更新至 2025-05 版本），提供了两种自动生成 prompt 的方式：基础的”公式法”和进阶的”Notion AI 法”。
轻松上手：公式法构建你的专属 Prompt
公式法的核心在于利用 Notion 的公式功能，根据你的选择动态生成 prompt。 让我们通过一个”产品文案 (Demo Product Copy)”的例子来具体看看它是如何运作的。
假设我们有一个基础的文案 prompt 结构：”请作为一位资深的[角色]，为我的产品[产品名称]来完成[任务]。请使用[文案模型]，并使用[语气]进行创作。输出格式为[格式]。以下是详细的产品信息：[产品功能]、[目标客户]、[解决问题]、[独特卖点]以及[补充背景信息]。” 在我的 Notion 模板中，这些方括号里的内容都变成了可供选择的字段。
比如，我要为我的”AI 实战派课程”撰写一则 Facebook 广告文案。在模板中，我可以轻松选择”产品功能”为预存的”AI 实战派课程功能”，将”目标客户”选定为”渴望提升 AI 应用能力的企业主和职场人士”。”独特卖点”我可以勾选”实战案例丰富”和”导师经验独到”。至于”角色”，我选择了”营销专家 (Marketing Expert)”；”任务”明确为”撰写 Facebook 广告文案”；”文案模型”选用了”PAS (Problem-Agitate-Solve)”；”语气”定为”说服性的 (Persuasive)”；输出”格式”则指定为”Markdown 格式，300 字左右”。
随着我的每一次点选，Notion 模板底部的”公式法生成 Prompt”区域会实时更新。最终，它会整合我的所有选择，生成类似这样的完整 prompt：”请作为一位资深的营销专家，为我的产品 AI 实战派课程完成撰写 Facebook 广告文案的任务。请使用 PAS 文案模型，使用说服性的语气进行创作。输出格式是 markdown 格式。产品功能：AI 实战派课程功能。目标客户：渴望提升 AI 应用能力的企业主和职场人士。独特卖点：实战案例丰富，导师经验独到。” 如果某些字段我没有填写，比如”解决问题”或”背景信息”，它们就不会出现在最终的 prompt 里，非常灵活。这个由公式自动生成的 prompt，已经可以直接复制到 ChatGPT 中使用了，其效果往往能满足许多日常需求。
进阶玩法：Notion AI 助你完善 ChatGPT Prompt 模板
然而，在 AI 时代，我们必须学会让 AI 助我们一臂之力，这就是 Notion AI 法的精髓所在。 公式法虽然便捷，但它依赖于我们清晰地知道自己需要什么。如果我们不确定该选择哪个”角色”最合适，或者对各种”文案模型”、”语气”一无所知，那该怎么办呢？
这时，Notion AI 就能大显身手了。在我的模板中，有一个专门的 AI 辅助区域。以上述产品文案为例，假设我对”角色”、”语气”和”文案模型”都没有头绪，将它们留空。我只填写了”产品名称”、”产品功能”、”目标客户”和”独特卖点”等基本信息。然后，我点击触发 Notion AI。
见证奇迹的时刻到了！Notion AI 会分析我已提供的信息，并智能地补全那些我留空的关键元素。它可能会建议”数字营销专家 (Digital Marketing Specialist)”作为角色，推荐使用”PAS 文案模型”，并判断”说服性的 (Persuasive)”语气最为恰当。更妙的是，它甚至可能根据产品信息，主动补充一些它认为相关的”背景信息 (Background Information)”，即使我并未提供。最终，Notion AI 生成的 prompt 会比公式法更为周全和优化，比如它可能会对你提供的”独特卖点”进行更具吸引力的阐述和扩展。
这种”让 AI 帮你完善用于指挥 AI 的 prompt”的过程，本质上就是一种”链式 prompt (Chain Prompting)”。我之前也分享过如何在 ChatGPT 中直接实现链式 prompt，即先让 ChatGPT 扮演”prompt 工程师”，基于你提供的初步信息生成一个更优的 prompt，然后再用这个优化后的 prompt 去执行最终任务。Notion AI 在模板中的应用，正是这一理念的实践。不过，值得一提的是，Notion AI 内部的 prompt 调教与直接在 ChatGPT 中有所不同，因为 Notion AI 的行为模式需要更精细的引导才能达到理想效果，这部分调教经验和特定的 prompt 我会在后续课程中与学员分享。
完整视频请点击观看：
专业化定制：为不同任务构建专属 Prompt 库
一个普遍适用的 ChatGPT Prompt 模板固然好，但我们永远不要指望”一招鲜，吃遍天”。 专业的人做专业的事，同样，不同类型的任务也需要不同结构的、高度定制化的 prompt。
我刚才演示的”产品文案”模板，非常适合营销推广类的内容创作。但如果我的任务是进行”决策支持 (Decision Support)”，那么其所需的 prompt 结构和侧重点就会截然不同。例如，我之前分享过一个通过 iOS 捷径实现的”决策助手”，它需要 AI 帮助分析问题的利弊、潜在风险、并提供建议。在 Notion 中，我同样可以为此创建一个独立的 prompt 模板区域，预设与决策分析相关的元素，如”问题描述 (Problem Statement)”、”已知条件 (Known Conditions)”、”期望结果 (Desired Outcome)”、”评估维度 (Evaluation Criteria)”等。
同样的道理，如果你是一位项目经理，你可能需要一个专门生成项目计划、风险评估或沟通邮件初稿的 prompt 模板区域。通过不断地针对特定需求创建、使用、调教和积累，你最终会拥有一套强大的、个性化的 prompt 库，成为你工作和生活中解决各类问题的得力助手。
核心要点总结
回顾今天的内容，我想强调几个核心观点。首先，系统化的 ChatGPT Prompt 模板是提升 AI 应用效率与效果的基石，它能帮助我们摆脱灵感枯竭的困境。其次，借助 Notion 这样的工具，我们可以将 prompt 构建过程模块化、自动化，无论是基础的公式选择，还是进阶的 AI 辅助完善，都能显著提升体验。再者，AI 不仅是执行者，更是我们优化指令的智能伙伴，学会利用 AI 来打磨 prompt，是迈向更高阶 AI 应用的关键一步。最后，针对不同任务场景构建专业的、定制化的 prompt 库，才能真正发挥 AI 在各个细分领域的最大价值。
独特深度洞见
在我看来，未来 prompt engineering 的发展方向，将更加侧重于”人机协同的动态优化”。我们提供的不再是一个静态的完美指令，而是一个包含核心意图、关键变量和反馈机制的”对话框架”。AI 将在这个框架内，根据上下文、即时数据甚至用户情绪，动态调整其理解和回应策略。我们今天讨论的 Notion 模板与 Notion AI 的结合，正是这一趋势的雏形——它实现了结构化输入与 AI 智能补全的初步融合。
近期 Notion 以及自动化工具 MAKE 和 Zapier 都有了重大的更新（更新至 2025-05），我也正在结合这些最新技术，对我的 Notion 模板进行重大升级。我相信升级以后，你们会惊讶于 AI 跟自动化工具的结合所产生的威力。升级后的版本将作为单独产品销售，但会赠送给同时购买了我的两门课程的朋友。免费的 Notion 基础模板获取方法，请大家查看视频的描述栏。
如果你对 AI 自动化和实战应用感兴趣，并希望深入学习更多类似 Notion 管理 prompt 的高级技巧，欢迎加入我的 AI 精英学院（课程信息更新至 2025-05）。
对 Google I/O 2025 上发布的人工智能新技术感兴趣？更多细节可参考我的上一篇文章 👉 Google I/O 2025 有哪些值得关注的人工智能新技术？
我是 Axton，期待与你在 AI 的世界里共同进步，咱们下期再见！
