嫌 Google 的 TCREI 太复杂？RACE 会更适合你！

在上一篇文章中，笔者已经介绍过 Google 提出的 TCREI 提示词框架。
这是一套结构严谨、逻辑完整的方法，特别适合复杂任务、自动化流程以及需要评估和迭代的应用场景。
但在实际使用中，很多刚开始接触 AI 的读者会遇到一个现实问题：
框架本身没有问题，但在日常使用时，步骤偏多、记忆成本较高。
如果当前目标是尽快把 AI 用起来，而不是一开始就进行完整的工程化设计，那么本篇要介绍的 RACE 框架，会是一个更合适的起点。
01 | 先明确：TCREI 的定位与适用场景

在展开 RACE 之前，有必要先把 TCREI 的概念说清楚。
TCREI = Task · Context · References · Evaluate · Iterate
TCREI 的核心特点是「完整」：

• 从任务定义开始
  
• 支持引入参考资料
  
• 提供评估与迭代机制
  
• 适用于高复杂度、可复用、可持续优化的场景
  

需要注意的是：

• TCREI 并不要求每一步都必须使用
  在大多数普通场景中，只使用 Task + Context 就已经足够
  
• Task 本身通常隐含了多层信息
  包括角色设定、目标描述以及输出要求
  

这也是不少初学者觉得 TCREI 不太好上手的原因：
并非框架复杂，而是多个概念集中在同一个步骤中，不利于拆解和记忆。
02 | RACE 是什么？它解决的是什么问题？

RACE = Role · Action · Context · Execute
这是一个最初由 Trust Insights 提出的提示词框架，设计目标非常明确：

• 降低学习和使用门槛
  
• 减少一次需要考虑的要素数量
  
• 覆盖绝大多数日常 AI 使用场景
  

与 TCREI 相比，RACE 并不强调流程完整性，而是强调：

• 需求是否表达清楚
  
• 提示词是否可以快速复用
  
• 是否能在一次对话中得到可用结果
  

可以理解为：

• TCREI 更偏向规范化和工程化
  
• RACE 更偏向日常实践和快速落地
  

03 | RACE 四个步骤详解

① Role：明确 AI 的角色定位

Role 用来说明：
AI 应该以什么身份、什么专业背景来完成任务。
例如：

你是一名有多年经验的 AI 工程师，擅长向初学者讲解技术概念。

明确 Role 之后，AI 在以下方面会更贴近预期：

• 知识深度
  
• 表达方式
  
• 内容组织结构
  

这一步的核心价值在于：
为输出设定一个清晰的专业边界。
② Action：说明要完成的具体事情

Action 是对任务本身的直接描述。
常见的 Action 包括：

• 写一篇介绍性文章
  
• 总结一个概念的关键要点
  
• 给出一个可以直接使用的示例
  

例如：

请介绍 RACE 提示词框架的核心思路，并给出使用示例。

Action 描述得越明确，输出范围就越可控，也越不容易偏离预期。
③ Context：补充必要的背景信息

Context 用来告诉 AI：
哪些信息是当前任务中不可忽略的背景条件。
常见的 Context 包括：

• 目标读者是谁
  
• 读者已经具备哪些基础
  
• 使用场景或限制条件
  

例如：

读者是刚接触 AI 的用户，希望优先掌握简单、容易记忆的提示词结构。

Context 是否充分，直接决定结果是否“对题”。
④ Execute：约定输出形式与要求

Execute 用来明确结果的呈现方式。
例如：

• 使用 Markdown 格式输出
  
• 结构清晰，适合直接发布
  
• 控制专业术语的使用频率
  

通过提前说明这些要求，可以显著减少反复修改的成本。
04 | RACE 与 TCREI 的使用建议

RACE 和 TCREI 并不存在取代关系，而是适用于不同阶段和需求。
使用场景更适合的框架日常学习、写作、总结RACE初次接触提示词框架RACE复杂任务、自动化流程TCREI需要评估与持续优化TCREI简单来说：

• RACE 更强调快速可用
  
• TCREI 更强调稳定性和可扩展性
  

05 | 实践建议与使用顺序

对于刚开始系统性使用 AI 的读者，笔者更建议：

• 先使用 RACE
  重点练习如何把需求拆解并表达清楚
  
• 当开始遇到以下情况时，再引入 TCREI：
  
  
  
  • 输出结果不稳定
    
  • 提示词需要复用
    
  • 需要对结果进行评估和优化
    
  
  

这种使用路径，更符合多数人的实际学习节奏。
06 | 结语

提示词框架的意义，不在于形式本身，而在于帮助使用者更准确地表达需求。

• TCREI 提供了一套完整、工程化的思路
  
• RACE 提供了一种更轻量、更容易实践的方式
  

如果当前目标是：
尽快把 AI 融入到日常工作和学习中，
从 RACE 开始，会是一个更加稳妥的选择。

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