1. 数据准备与标注

● 构建垂直领域语料库（如医疗、法律），标注高质量提示词与生成结果的对应关系 1。

● 使用工具（如 Label Studio）对AI输出结果进行人工评分（1-5星），形成反馈闭环 5。

2. 分阶段模型微调

● 基础训练：通过通用提示词（如“写一篇科普文章”）训练模型理解基础指令。

● 专项优化：针对特定场景（如学术论文、营销文案）追加垂直数据训练，提升领域适应性 3 5。

3. 多轮迭代优化

● 初稿生成：基于基础提示词获取初始内容。

● 追问细化：通过追加指令调整细节，例如：

“将第三段的案例替换为2024年Q4真实销售数据，增加用户评价截图描述” 2 4。

● A/B测试：对同一任务生成3-5个版本，通过点击率、完读率等指标优选最佳方案 5。

4. 人工协同强化

● 逻辑修正：修补AI生成内容中的断层，例如在技术报告中补充因果链：

“5G基站建设加速→边缘计算需求上升→AI芯片采购量同比增长40%”

● 情感注入：将客观描述转化为故事化表达，例如在品牌文案中加入用户场景痛点 2 4。

三、实战工具与资源推荐

1. 提示词生成器

● PromptPerfect：自动优化复杂指令结构 1。

● ChatGPT Prompt Generator：提供分场景模板库 5。

2. 训练平台

● LearnPrompting：免费提示工程课程，含20+行业案例 1。