99%的人都忽略了的AI關鍵技能：JSON提示詞
公眾討論把 AI 說得比實際復雜。動輒“提示工程”“多模態微調”之類術語，常把初學者擋在門外。真正帶來質變的是一項不起眼的小習慣：把需求寫成 JSON。它不需要任何編程能力，只是把指令拆成鍵值對，讓模型毫無歧義地執行。
JSON 提示是什么
用 JSON 代替自然語言描述任務。
示例：
JSON
{
"task":"總結文章",
"audience":"大學生",
"length":"100字",
"tone":"好奇"
}沒有寒暄、沒有“請”字，直接告訴模型該做什么。模型在訓練語料中見過大量 JSON，天然擅長解析。
模型為何偏好 JSON
大語言模型靠模式匹配而非“思考”。JSON 在網頁、代碼、API 文檔中高頻出現，屬于它最熟悉的語法之一。輸入 JSON 時，它不必揣測意圖，直接把鍵值映射到輸出即可，準確率隨之上升。
效果對比
普通提問：
“能寫一篇關于多巴胺排毒的推文嗎？”
JSON 提問：
JSON
{
"task":"寫推文",
"topic":"多巴胺排毒",
"style":"病毒式傳播",
"length":"≤280字"
}后者結構清晰，生成的內容風格、長度、主題都精確命中需求。
進一步嵌套
在 JSON 里繼續嵌套對象，可定義完整框架。
示例：
JSON
{
"task":"寫 Twitter 線程",
"platform":"twitter",
"structure":{
"hook":"短且勾人",
"body":"3 個帶案例的見解",
"cta":"結尾提問"
},
"topic":"創業者生產力系統"
}模型按藍圖輸出，減少返工。
三條實用規則
- 用鍵值對描述需求。
- 措辭精確，避免含糊。
- 用嵌套表達層級關系。
五份可直接套用的模板
- 解說視頻腳本
JSON
{
"task":"生成視頻",
"platform":"Veo",
"video_type":"講解",
"topic":"如何開一家 dropshipping 店鋪",
"duration":"60秒",
"voiceover":{
"style":"冷靜自信",
"accent":"美式英語"
},
"visual_style":"現代、干凈、快切"
}- 社交媒體帖子
JSON
{
"task":"寫內容",
"platform":"twitter",
"structure":{
"hook":"短且勾人",
"body":"3 個流暢見解",
"action":"提有力問題"
},
"topic":"獨創者如何保持專注",
"tone":"親切又聰明"
}- Python 腳本
JSON
{
"task":"寫代碼",
"language":"python",
"goal":"重命名文件夾內所有文件",
"constraints":["兼容 macOS","含注釋"],
"output_format":"僅代碼"
}- 品牌定位
JSON
{
"task":"品牌顧問",
"client":"早期 AI 工具",
"goal":"定義定位",
"deliverables":["一句 slogan","目標受眾","3 個差異點"]
}- 咨詢總結
JSON
{
"task":"創建咨詢文檔",
"input":"在此處粘貼筆記",
"client":"零售電商品牌",
"deliverables":["SWOT 分析","增長路線圖","3 個速贏動作"],
"output_format":"markdown"
}何時不用 JSON
需要大開腦洞的創意任務——故事、詩歌、隨機聯想——仍建議用自由文本。JSON 過于整齊，會限制發散。
經驗：精確輸出用 JSON，探索性輸出用自然語言。
額外收益
寫 JSON 提示前，用戶必須先厘清目標、受眾、格式。這一步本身就能節省大量返工時間。與其到處尋找“神級提示”，不如把需求結構化。
2025 年，最簡單的提效公式就是：
JSON
{
"skill":"JSON 提示",
"benefit":"清晰、可重復、精準的結果"
}本文轉載自?????軍哥說AI?????，作者：軍哥說AI
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