Google AI提示词库 – 官方Prompt示例合集

Google AI提示词库是什么

Google AI提示词库（Vertex AI Prompt Gallery）是 Google Cloud 官方推出的生成式AI提示词示例资源库，收录了超过100个经过验证的提示词模板，覆盖回答问题、文本分类、代码生成、内容提取、文档总结、语言翻译、内容创作六大核心场景。这些示例全部基于 Google Vertex AI 平台的多模态大模型（包括 Gemini 系列）实际运行验证，每个示例都包含完整的提示词内容以及模型返回的参考响应，帮助开发者和内容创作者快速理解如何编写有效的Prompt。

作为 Google 官方的提示词资源，这个库的价值在于它的规范性和可验证性——你看到的每一个示例都是实际在 Google 基础设施上运行过的，而非虚构的演示。这意味着你可以直接复制这些提示词到自己的 Vertex AI 项目中使用，或者基于它们进行二次修改来适配自己的业务场景。

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这个提示词库解决什么问题

很多人刚开始接触生成式AI时，最大的困惑不是“AI能做什么”，而是“该怎么跟AI说话”。同一个任务，不同的提示词写法可能带来截然不同的结果。网上虽然充斥着各种“万能提示词”，但大多数缺少来源验证和实际运行结果，你很难判断哪些是真正有效的。

Google AI提示词库正是为解决这个问题而生的。它提供的不只是提示词文本本身，更重要的是展示了一个完整的提示词工程思维框架：如何定义角色、如何指定输出格式、如何设计Few-shot示例、如何处理多模态输入（图片、音频、视频）。通过研究这些经过验证的示例，你可以逐步建立起编写高效提示词的方法论，而不是每次都靠“撞大运”。

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六大场景分类与核心示例

提示词库按使用场景划分为六大分类，每个分类下包含多个细分示例。

回答问题类是最基础的场景，包含26个示例，涵盖基于文档问答、财务分析、法律文书提取、数学推理、图片问答、视频问答等多种形式。例如“文档问答”示例展示了如何让AI基于一份长文档回答用户提问，同时要求引用原文出处；“财务质量检查”则演示了演绎法和抽样法两种不同的分析思路。这类示例特别适合需要从非结构化内容中提取信息的场景。

分类任务类包含11个示例，重点展示文本分类、情感分析、商品分类等能力。比如“情感分析”示例演示了如何判断一段文本是正向还是负向情感；“标题分类”则展示了使用Few-shot Learning方式让AI理解自定义分类标准的方法。这类技巧在客服工单分类、内容审核、商品归类等业务场景中非常实用。

代码相关类是开发者使用频率最高的分类，包含39个示例，覆盖代码生成、补全、调试、解释、重构等多种任务。具体场景包括：根据注释生成Python/Java/Go代码、生成SQL查询、重构Python代码为面向对象设计、调试C++空指针错误、生成单元测试用例、解释JavaScript代码逻辑、编写正则表达式、Docker脚本生成等。每个示例都展示了完整的代码生成过程和结果。

内容提取类同样是高频使用场景，包含22个示例。典型应用包括：从合同中提取关键条款、从发票中提取金额和日期、从视频中提取Logo出现时间戳、从图片中提取文字并转为JSON格式、从收入报告中提取数据、生成技术规范文档等。这类提示词的核心是设计清晰的输出格式要求（通常指定JSON结构），并给出足够的上下文信息。

文档总结类提供21个示例，覆盖音频摘要、视频摘要、对话总结、评论总结、文档对比等场景。示例包括“支持电话总结”帮助客服团队快速生成通话摘要和后续行动建议、“客户评价总结”自动提取好评和差评的关键点、“财务新闻分析”生成投资评级。这类场景的核心是教会AI识别关键信息并用结构化方式呈现。

内容创作类是规模最大的分类，包含43个示例，包括博文撰写、招聘广告生成、营销文案、面试问题生成、课程规划、旅行行程规划、电影剧本创作、演讲稿撰写等。示例展示的不仅是“写什么”，更重要的是“如何写得专业”——比如招聘信息示例会强调如何突出公司文化和职位吸引力，旅游行程示例会考虑预算、时间和季节因素。

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如何使用这些提示词示例

提示词库的使用方式非常灵活，官方提供了两种主要途径。

方式一：在文档页面直接查看

每个示例都是一个独立页面，展示完整的系统提示、用户提示词以及模型响应。你可以直接在浏览器中浏览这些内容，了解每个提示词的设计思路和实际效果。页面还提供了标签筛选功能，可以按“回答问题、分类、代码、提取、总结、转换、写入/生成”七大类别快速定位需要的示例。

方式二：在 Vertex AI Console 中直接测试

如果你有 Google Cloud 账号并开通了 Vertex AI 服务，可以直接在 Google Cloud Console 的 Prompt Gallery 中打开每个示例，点击运行按钮在真实环境中测试这些提示词。更重要的是，你可以修改提示词内容或输入自己的数据，观察模型输出的变化——这是学习提示词工程最有效的方式。

注意：使用 Vertex AI 会产生云服务费用，具体定价请访问官方定价页面查看。Google Cloud 为新用户提供免费试用额度，足够完成大多数示例的测试学习。

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提示词库的核心价值：学习Prompt工程思维

很多人把提示词库当作“抄作业”的地方，拿来直接用。这种用法没错，但它的更大价值在于帮助你建立提示词工程思维。

通过分析这些示例，你会发现几个反复出现的设计模式：

模式一：角色设定 + 任务描述 + 格式要求

这是最常见的结构。以“合同分析”示例为例，提示词会先定义AI的角色（“你是一名法律顾问”），然后描述任务（“从以下合同中提取关键条款”），最后指定输出格式（“以结构化列表形式呈现，包含条款名称、甲方义务、乙方义务、违约责任”）。

模式二：Few-shot Learning（少样本学习）

当任务较复杂或输出格式特殊时，单靠文字描述不够准确，需要给出示例。“标题分类”示例就演示了这个技巧：先给出3-5个已标注的样本（“标题A属于科技类”“标题B属于娱乐类”），然后再给出待分类的新标题。这种方式能让AI快速理解你的意图。

模式三：多模态输入的统一处理

提示词库包含了大量图片、音频、视频相关的示例，展示了如何设计能同时处理多种媒体类型的提示词。“视频问答”示例演示了如何让AI观看一段视频后回答关于视频内容的问题；“图片问答”则展示了如何基于图片中的信息进行推理计算。

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适用人群与典型使用场景

前端/后端开发者可以使用代码相关提示词快速生成样板代码、补全函数逻辑、生成单元测试。39个代码示例覆盖了从简单的“根据注释生成代码”到复杂的“将C++转换为Java”迁移任务。开发者在实际项目中可以直接参考这些模板，稍作修改就能投入使用。

数据分析师/财务人员可以从财务分析、市场份额研究、股票价格表提取等示例中学习如何用AI处理结构化数据。这些示例展示了如何设计能让AI准确理解数据上下文并给出专业分析结果的提示词。

内容创作者/营销人员可以使用内容创作类提示词生成博文、广告文案、社交媒体内容。示例不仅展示“写什么”，更重要的是展示“如何写得专业”——比如广告文案示例会考虑目标受众心理和行动召唤。

产品经理/运营人员可以使用分类、提取类提示词处理用户反馈、客服工单、产品评价等大量文本数据，快速归类和分析用户声音。

法律/合规从业者可以从合同分析、法律问答等示例中学习如何用AI辅助文档审查和信息提取。

教育工作者可以使用课程规划、面试问题生成、教育内容生成等提示词提升工作效率。

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与其他提示词资源的对比

相比网上零散的提示词分享，Google AI提示词库有几个显著优势：

当然，这个提示词库也有它的局限性：它主要面向Google Cloud生态，如果你在使用OpenAI、Anthropic等其他平台的模型，部分提示词技巧可能需要调整才能达到类似效果。

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常见问题解答

Q：这个提示词库是免费的吗？

A：浏览和查看所有提示词示例是完全免费的。但如果要在Vertex AI Console中实际运行这些提示词，会按照Vertex AI的收费标准计费。Google Cloud为新用户提供免费试用额度，建议先使用免费额度进行测试学习。

Q：提示词可以用在其他AI模型上吗？

A：提示词的核心设计思路是通用的，但具体的效果会受到目标模型能力的影响。Google提示词库中的示例针对Gemini系列模型优化，如果你使用GPT-4、Claude等模型，可以参考这些示例的设计框架，但建议根据实际测试结果进行调整。

Q：提示词支持中文吗？

A：支持。提示词库中包含了多语言示例，比如“德语问题排查”“法语支持聊天总结”“日语文本示例”等。部分提示词本身就是针对非英语内容设计的。理论上你可以用中文编写提示词并处理中文内容。

Q：开发者如何将这些提示词集成到自己的应用？

A：Google提供了完整的Vertex AI API文档，开发者可以通过API调用Gemini模型并传入提示词。每个示例页面都提供了对应的API调用方式和参数说明。如果你是应用开发者，可以参考Vertex AI的SDK文档进行集成。

Q：提示词库会持续更新吗？

A：根据Google Cloud的文档更新记录，提示词库会随着Vertex AI平台的更新而增加新的示例。建议定期查看官方文档获取最新内容。

Q：在哪里能找到更多类似的AI提示词资源？

A：如果你想横向对比其他AI工具和提示词资源，可以去云卷导航首页的对应分类下浏览，按分类整理了不少同赛道的产品 www.yjdh.com

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使用建议与进阶方向

如果你决定深入学习提示词工程，以下是几个进阶建议：

从模仿开始，逐步创新

不要试图一开始就设计全新的提示词模式。先从提示词库中找到与你的需求最接近的示例，完全复制使用，确认效果后再根据自己的业务特点进行修改。这种渐进式的方法能大大降低试错成本。

建立自己的提示词模板库

在使用过程中，你会逐渐发现某些提示词模式在你的业务场景中特别有效。建议将这些验证过的提示词保存到自己的知识库中，形成团队内部的最佳实践文档。

关注模型的边界能力

每个模型都有自己的能力边界，比如某些复杂的数学推理、实时信息查询、多步骤任务规划等。在使用提示词库时，注意观察哪些任务AI能很好地完成，哪些任务需要人工介入或分步处理。

尝试组合多个提示词

在实际业务中，很少有单一提示词能完成整个复杂任务。尝试将多个提示词组合使用：比如先用“文档提取”提示词从合同中提取关键信息，再用“内容创作”提示词将提取的信息重写为易读的摘要，最后用“分类”提示词判断这份合同的风险等级。