3.2.5 框架选择指南
经过本节学习,你将掌握
- 根据任务类型快速选择合适的框架
- 理解各框架之间的关系
- 获得一个提问前的快速检查清单
- 知道何时该从一个框架切换到另一个
框架速查表
| 场景 | 推荐框架 | 原因 |
|---|---|---|
| 需要表达用户痛点和情感 | 故事化 Prompt(第二章) | 情感共鸣更强,AI 能理解"为什么" |
| 复杂的技术开发任务 | S.C.A.F.F. | 结构完整,约束清晰 |
| 快速简单提问 | R.G.C. | 简洁高效,减少输入 |
| 不确定用哪个框架 | 万能模板 | 覆盖面广,不容易出错 |
| 代码审查、重构 | R.G.C. | 代码本身提供了上下文 |
| 需求描述、产品设计 | 故事化 + S.C.A.F.F. | 先讲故事,再拆任务 |
| 数据分析、报告生成 | 万能模板 | 任务类型多样,通用性强 |
| 学习概念、寻求解释 | R.G.C. | 简单直接 |
决策流程图
简化版决策:
- 任务简单 → R.G.C.
- 任务复杂 + 技术开发 → S.C.A.F.F.
- 任务复杂 + 非技术 → 万能模板
- 需要表达用户故事 → 故事化 Prompt
- 不确定 → 万能模板
框架关系图
四种框架不是互相替代,而是互相补充:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 万能模板 │
│ (最通用,覆盖面广,什么都能用) │
│ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ S.C.A.F.F. │ │ 故事化 Prompt │ │
│ │ (技术开发专用) │ │ (情感沟通专用) │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ │ │ │ │
│ │ │ R.G.C. │ │ │ │ │
│ │ │ (快速简化版)│ │ │ │ │
│ │ └─────────────┘ │ │ │ │
│ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘- R.G.C. 是 S.C.A.F.F. 的精简版
- S.C.A.F.F. 和 故事化 Prompt 是并列关系,各有侧重
- 万能模板 是最大的集合,什么场景都能用
提问前检查清单
在按下发送键之前,快速过一遍:
基础检查(必须)
- [ ] 任务是否清晰:AI 能明白你要它做什么吗?
- [ ] 背景是否充足:AI 有足够信息做出正确判断吗?
- [ ] 约束是否明确:AI 知道什么不该做吗?
进阶检查(推荐)
- [ ] 角色是否指定:AI 应该以什么身份回答?
- [ ] 格式是否说明:你期望什么形式的输出?
- [ ] 示例是否需要:给个例子会不会更清楚?
反思检查(可选)
- [ ] 有没有说太多:是不是一次要求太多了?
- [ ] 有没有说太少:是不是遗漏了关键信息?
- [ ] 边界是否清晰:AI 会不会"加戏"?
框架切换信号
当你用某个框架提问后,AI 输出不理想,这可能是框架选择或填写的问题:
| AI 输出问题 | 可能原因 | 调整方向 |
|---|---|---|
| 技术方案和项目不匹配 | 缺少项目背景 | 补充 Situation |
| 功能范围和预期不符 | 任务描述不清 | 重写 Challenge/Goal |
| 代码复杂度不合适 | 没说明受众水平 | 添加 Audience |
| 输出格式混乱 | 没指定格式 | 添加 Format |
| AI "加戏"太多 | 约束不够 | 补充 Constraints/Foundations |
| 回答太技术化 | 角色设定问题 | 调整 Role |
| 没有理解核心痛点 | 缺少故事背景 | 切换到故事化 Prompt |
实战建议
给初学者
刚开始时,建议严格按框架填写,哪怕感觉有些项目是"多余的"。
原因:
- 框架帮你检查是否遗漏关键信息
- 建立结构化思维的习惯
- 当输出不理想时,有框架可以对照排查
给有经验的用户
熟练后,可以根据任务灵活简化:
- 简单任务:R.G.C. 甚至直接提问
- 复杂任务:完整框架
- 重复任务:基于之前的提示词微调
核心原则:框架是工具,不是规则。让它帮你,而不是束缚你。
本章回顾
恭喜你完成了「结构化提示词框架」的学习。现在你掌握了:
| 工具 | 用途 | 核心要素 |
|---|---|---|
| S.C.A.F.F. | 复杂技术任务 | 情境、挑战、受众、格式、基础 |
| R.G.C. | 快速简单提问 | 角色、目标、约束 |
| 万能模板 | 通用场景 | 角色、背景、任务、要求、约束、格式、示例 |
| 故事化 Prompt | 表达用户痛点 | 身份、现状、痛点、期望 |
下一步预告
结构化框架解决了"怎么组织信息"的问题。但有时候,光有结构还不够——你需要一些特殊技巧让 AI 的推理更深入、输出更准确。
下一节「3.3 进阶提示技巧」,我们将学习:
- Zero-shot:直接提问的艺术
- Few-shot:用示例教会 AI
- Chain of Thought:让 AI "想一想"再回答
- Tree of Thoughts:探索多条推理路径
- Self-Critique:让 AI 自我检查
这些技巧可以和结构化框架组合使用,进一步提升 AI 输出的质量。
准备好了吗?让我们进入下一节。
