Prompt 基础

Prompt 的价值不在于“让模型听话”，而在于把一个模糊目标压缩成模型可以稳定执行的任务描述。

Prompt 到底在控制什么

一个好的 prompt，通常会同时控制这些因素：

• 任务目标：你要模型做什么
• 输入上下文：模型回答所依据的信息
• 输出格式：返回成什么样子
• 决策约束：什么可以做，什么不能做
• 质量标准：什么叫做好答案

常用结构

1. 角色 + 任务 + 约束 + 输出格式

这是最常见也最实用的基础结构。

你是一个擅长整理技术笔记的助手。
任务：把下面内容整理成学习笔记。
约束：不要虚构信息；不懂的地方标记为待确认。
输出格式：
1. 核心概念
2. 关键例子
3. 待补问题

2. Few-shot

当你想要特定风格、分类标准或结构化输出时，给 1 到 3 个好例子，通常比抽象描述更有效。

3. 分步思考

不是所有问题都需要复杂链路，但对信息抽取、复杂写作、规划类任务来说，把步骤写清楚往往更稳。

写 prompt 时最容易忽略的点

输入质量比修辞更重要

如果上下文本身含糊、缺字段、冲突很多，再华丽的 prompt 也补不回来。

输出格式要尽量具体

“请详细一点”这种要求很弱，不如明确写：

• 使用三级结构
• 每段不超过 100 字
• 必须输出 JSON
• 必须列出风险和待确认项

先追求稳定，再追求华丽

对可重复使用的 prompt，优先保证不同输入下结果风格稳定，而不是偶尔产出一篇惊艳答案。

一个实用模板

## Goal
说明任务目标

## Input
给出原始信息

## Constraints
- 不要编造事实
- 缺失信息请显式说明
- 输出要简洁

## Output Format
1. Summary
2. Key Points
3. Open Questions

你后续可以补的内容

• 不同任务类型的 prompt 模板
• 失败案例与修正方式
• prompt 评估方法
• system prompt 和 user prompt 的边界