课前导读
角色 + 任务 + 背景 + 要求，是解决大部分提示词问题的万能公式。
教学正文
四段公式，就是派工单的骨架
给新来的临时工派活，你自然会说四件事：你是干这行的（角色）、要你做什么（任务）、情况是这样的（背景）、做成什么样交给我（要求）。"角色+任务+背景+要求"不是什么咒语，就是把这套自然的派活方式，写成 AI 能接住的结构。
四段各管一件事——角色决定它用什么视角和专业度；任务决定它交付什么；背景让它别套通用模板；要求锁定格式、长度、口吻、禁区和验收标准。四段齐了，AI 就从"猜你要什么"变成"照单干活"。
新手最爱省的'背景'，恰恰最要命
四段里，新手最常跳过的是背景，觉得"AI 应该懂"。但背景恰恰是 HR 任务的命根子。
举例：同样是"培训方案"，销售新人、工厂班组长、总部管培生要的东西完全不同；同样是"面试题"，校招看潜力、社招看经验、管理岗看带团队，评价点根本不是一回事。你不给背景，AI 只能给你一份"谁都能用、谁都用不了"的通用模板。背景写得越具体，输出就越贴你的真实场景——这一段的投入产出比最高。
跟我做：把一句话需求撑成四段
拿一个你真会遇到的任务练，练完就能直接用到工作里。用 Kimi 或 DeepSeek，约 10 分钟。
- 打开 Kimi 或 DeepSeek，新建对话。
- 先写原始需求：「帮我写一份绩效面谈话术。」——这就是典型的"一句话需求"。
- 按四段撑开——角色：「你是有 10 年经验的中国企业 HRBP」；任务：「写一次绩效改进面谈话术」；背景：「员工是销售岗，连续两季度没达标，但客户反馈不错」；要求：「语气尊重、不定性指责，输出开场、事实反馈、倾听、改进计划、记录确认五段」。背景里"客户反馈不错"这种细节，会直接改变话术走向
- 拿到话术后追问：「哪些句子可能引发劳动争议或员工抵触？标出来并改写。」HR 文案永远补这一句"标出风险表达"
- 对比"一句话版"和"四段版"的话术——四段版会具体到能照着念，一句话版只能给你套话。
- 预期看到：一份能直接用的话术 + 高风险句子的改写。
'角色'写虚了，等于没写
虚：「你是专家，帮我优化一下面试题。」——"专家"是什么专家？"优化"到什么程度？它只能瞎猜。
实：「你是制造业社招面试官，把这 5 道通用面试题改成能考出"设备故障排查实战经验"的题，每题附一个追问和一个满分回答要点。」——角色具体到行业和岗位，任务具体到能验收，出来的题立刻能上考场。同样四个字"你是专家"和"制造业社招面试官"，后者才真正给了 AI 视角。
想把这套框架做成团队共享的变量化模板，看本页底部"深入一层"。
角色：具体到行业+岗位（"制造业招聘经理"），不是"专家"。
任务：是可交付的动作（"输出 10 道面试题"），不是愿望（"优化一下"）。
背景：带业务信息（行业、岗位、对象、已有材料），不是空着让它套模板。
要求：可验收（条数、结构、语气、禁用词、"标出风险表达"），不是"专业一点"。
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1'角色+任务+背景+要求'为什么管用？
因为它就是"给临时同事派工单"的自然结构，写成了 AI 能接的形式。角色定视角和专业度，任务定交付物，背景防它套模板，要求锁格式和验收。四段齐了，AI 从"猜你要什么"变成"照单干活"——这不是咒语，是把清楚派活这件事结构化了。
2四段里为什么说'背景'最关键、也最常被漏？
因为新手觉得"AI 应该懂"就跳过它，但 HR 任务的差异全在背景里——同样是培训方案，销售新人和工厂班组长要的完全不同；同样是面试题，校招看潜力、社招看经验。不给背景，AI 只能给"谁都能用、谁都用不了"的通用模板。背景越具体，输出越贴真实场景。
3把角色写成'你是专家'有什么问题？
太虚，等于没写。"专家"没告诉 AI 用哪个行业、哪个岗位的视角，它只能泛泛地答。写成"制造业社招面试官""中国企业 HRBP"这种具体角色，AI 才知道该带什么专业判断和行业语感——角色的价值在具体，不在头衔大。
小结
- 四段公式就是派工单骨架：角色定视角、任务定交付、背景防套模板、要求定验收
- 背景是 HR 任务的命根子，也是新手最爱漏的一段——写得越具体输出越贴场景
- 角色要具体到"行业+岗位"，任务要是可交付动作，要求要可验收
- HR 文案永远补一句"标出可能引发争议的表达"
实操落点
- 用万能公式写一条今天就能用的 HR 提示词，再故意删掉角色或背景，对比输出差异。
深入一层 · 实战演练与研究依据
样品：一句话提示改成四段式
原始需求就一句：「帮我写一份绩效改进面谈话术。」AI 只能套模板。按角色+任务+背景+要求补全后完全不同。
角色：你是有 10 年经验的中国企业 HRBP。任务：帮我写一次绩效改进面谈话术。背景：员工是销售岗，连续两季度未达标，但客户反馈不错。要求：语气尊重、不做定性指责，输出开场、事实反馈、倾听问题、改进计划、确认记录五段。
拿到话术后再追一句：「哪些句子可能引发劳动争议或员工抵触？请标出来并改写。」你就从一份泛泛话术，拿到了一份可用话术加一份风险句改写。四要素里，背景是新手最爱省、对 HR 又最关键的一个——同样是培训方案，销售新人、工厂班组长、总部管培生完全是三份东西。
四要素不是咒语，是派工单骨架
主流指南名字不同、核心组件高度一致：目标/任务、上下文/背景、期望/输出、来源/材料、角色/语气、约束/格式。Microsoft 把提示拆成目标、上下文、期望、来源，并说明四要素不必全有、但信息越清楚结果越有用；Google 文档列出目标、指令、角色、约束、语气、上下文、示例、输出格式；Anthropic 教程建议提供上下文、给示例、指定输出约束、把任务拆成步骤，并可定义 AI 角色。
给零基础 HR 的第一公式就简化成「角色+任务+背景+要求」：角色决定视角，任务决定交付物，背景让它别套通用模板，要求锁死格式、长度、口吻、禁区和验收标准。需要说明的是，这几家都是通用提示词指南，目前没有针对中国 HR 场景、专门验证这条四段公式的独立实验数据，它的价值在于「好记、够用、不容易漏」，不在于被单独实证过。
四个写法翻车点
角色写太虚（「你是专家」）——写成「制造业招聘经理」「中国企业 HRBP」「培训设计师」。任务写成愿望（「优化一下」）——写成「输出 10 道面试题」「改写成 300 字通知」。背景没有业务信息——给行业、岗位、对象、场景、已有材料。要求只有「专业」——专业没法验收，写清条数、结构、语气、禁用词；HR 文案再加一句「标出可能引发争议的表达」。
再深一层：把公式变成变量化模板
把固定框架做成模板，行业、岗位、对象、材料、输出格式全变占位符，HR 团队就能共享一套提示词，而不是每人从零写。
再往上是版本管理：记录每次修改前后的输出差异，保留表现稳定的版本。这样「一个人调好的提示词」才能沉淀成「整个团队的资产」，而不是散落在各自的聊天记录里。
- Microsoft Support《Learn about Copilot prompts》，2026
- Google Cloud《Prompt engineering overview》，2026
- Anthropic《Prompt Engineering Interactive Tutorial》，2025