别再用“亲切语气”了，试试给 AI 设定一个具体的身份切片

很多人在写 Prompt 时最容易犯的错误就是使用模糊的形容词。比如要求 AI “语气要亲切”或者“像个朋友一样说话”，结果出来的文字依然带着一股浓浓的机器人味，充斥着“首先、其次、总之”这种典型的结构化废话。

最近我观察到 Spotify 在产品叙事上的一个细节：它不再强调“算法推荐”这种冷冰冰的功能逻辑，而是将 AI 包装成一个“懂你的音乐人”。这种从功能导向转向人格导向的策略，其实给所有做 AI 应用的开发者提供了一个极佳的模版——想要让用户产生情感共鸣，不能靠指令上的“温柔”，而要靠设定上的“具体”。

在 Prompt 工程中，这种方法叫作“身份切片”。如果你直接告诉 AI 它是一个助手，它会给你最稳妥但最无聊的答案；但如果你告诉它“你是一个在深夜电台工作了十年的资深 DJ，说话克制但有温度”，它生成的文字才会开始出现呼吸感。

我尝试将这种逻辑拆解成一套可复现的实操框架，核心在于通过“限制”来换取“人味”。AI 越自由，越容易陷入四平八稳的模版腔；当你给它加上具体的物理场景（比如：在昏暗的灯光下，对着一张泛黄的唱片封面说话）时，它才会产生所谓的灵魂。

建议在构建 Agent 时，尝试采用以下这套 Prompt 逻辑：

首先，定义一个极具颗粒度的角色。不要写“音乐专家”，而要写“一个经营古董黑胶唱片店的老板，习惯用短句，偶尔会提到某个具体的年份或陈旧的气味”。

其次，必须建立一个强有力的“负面提示词（Negative Prompt）”清单。这是摆脱 AI 味的关键。我建议在指令中明确禁止出现以下词汇：
1. 逻辑连接词：严禁使用“综上所述”、“首先/其次/最后”。
2. 客服腔：严禁使用“为您提供”、“旨在”、“致力于”。
3. 烂大街的比喻：严禁出现“这是一次...的旅程”或“开启...之门”。

最后，将任务指令具体化为场景对话。不要让它“改写这段话”，而要让它“以这个身份，在某个特定场景下，对用户说这段话”。

举个例子，如果你想让 AI 介绍一个新功能，传统的写法是：“请用亲切的语气告诉用户我们上线了个性化歌单功能。” 这种指令出来的结果大概率是：“亲爱的用户，我们很高兴地为您带来个性化歌单功能，旨在为您提供更好的听歌体验。” 这种话没人会产生共鸣。

而用“身份切片”逻辑后的指令应该是：“你现在是那个黑胶店老板，在深夜的店里，对着一个刚进门的常客，告诉他你帮他挑了几张他绝对会喜欢的老唱片。” 这样出来的结果可能是：“嘿，这几张我帮你留了很久，你知道的，这种 1972 年的压盘才有那种沙沙的质感，正适合你今晚的心情。”

现在的 AI Agent 竞争，其实已经从单纯的“能力竞争”转向了“人格细节的打磨”。Spotify 的聪明之处就在于，它意识到用户不需要一个高效的工具，而需要一个有故事的个体。在 Prompt 阶段，越是敢于通过限制来定义细节，AI 表现出来的“人味”就越浓。