编写高质量Prompt的9个原则

提示工程（Prompt Engineering）是大模型时代下悄然兴起的一门文字艺术。说起来，它并不复杂——只要掌握了几个基本设计原则，无论是普通用户还是专职的Prompt工程师，都能写出更高效、更精准的指令。下面这9个原则，就是日常实践中沉淀下来的核心思路，希望能帮大家更好地驾驭这把生产力工具。

1. 编写清晰的说明

与AI沟通，最基础的一步就是把话说明白。AI不是读心术大师，它不会（也不该）猜测你的真实意图。你给的信息越详细、越具体，它返回的结果就越贴近你的需要。比如，如果你想让AI帮忙分析一份数据，千万别只丢一句“帮我整理一下这个报告”——你得告诉它数据的背景、分析的目标、以及你期望的输出形式。

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• 不清晰的指示
  ：“帮我整理一下这个报告。”

• 清晰的指示
  ：“请根据附件中的报告，提取关键数据点，并按照市场趋势、竞争对手分析、财务概览三个方面整理成三段总结。”

2. 让AI“思考”

2.1. 给出推导过程

很多时候，我们不仅要结果，还要过程。让AI展示它的推理链条，不仅能帮你理解结论的来龙去脉，也能增加双方交互的透明度。这就像老师批改数学题——光给个对错不够，得把解题步骤亮出来才行。

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• 不好的指示
  ：“请回答这道数学题的答案是否正确”

• 好的指示
  ：“请计算这道数学题，给出解答过程。并判断学生答案是否正确。”

2.2. 多轮对话的一致性

当你和AI聊了好几轮之后，最怕它“失忆”——把之前说过的话忘了。所以，有必要引导AI回顾前面的交流，再基于新信息继续生成，这样才能保证对话连贯、不跑偏。

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“请对我们前边几次对话进行总结，根据总结后的观点，分析我提供的新案例。”

3. 适应模型的能力

每个AI模型都有自己的特长和短板。有的擅长翻译，有的专攻文本生成，还有的在数据分析上表现亮眼。清楚你正在用的模型强在哪里，然后针对性地提要求，往往能事半功倍。

4. 保持简洁

虽然详细沟通很重要，但也不能事无巨细地塞一大堆信息，否则容易造成信息过载（Token超限）。最好的做法是：在确保任务清晰的前提下，尽量精简。比如，让AI总结一篇文章，直接告诉它关键点和字数限制，而不是把整篇文章的每个细节都砸进去。

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• 考虑到AI回复内容也占Token，所以可以请AI“简洁地总结以下文章的主旨，不超过五句话。”

5. 使用角色扮演

让AI扮演特定角色，是引导它输出特定风格或专业领域内容的绝招。比如，你需要教育方面的建议，就让它扮演资深教师；你需要历史科普，就让它化身为历史学家。角色越具体，回答越对味。

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• 历史学家
  ：“假设你是一位历史学家，请给你的读者介绍李白的生平。”

• 小学老师
  ：“假设你是一位小学老师，请给你的学生介绍李白的生平。”

• 小红书
  ：“请使用小红书风格，介绍李白的生平。”

6. 使用分隔符

当你需要AI处理包含多个部分的复杂请求时，用分隔符把不同区域隔开，能有效避免指令混在一起。分隔符最好是像```、---这样在正常文本里很少出现的符号，这样AI很容易识别哪个是背景、哪个是格式、哪个是用户请求。

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--- 以下是背景信息 ---
在最近的市场调研中，我们发现消费者对环保产品的兴趣日益增加。

--- 以下是参考格式（结合原则7-提供示例） ---
策略1：xxxx

• 策略优势：
• 注意事项：

策略2：xxxx

• 策略优势：
• 注意事项：

--- 用户的请求 ---
基于这个背景，请提供三个推广环保产品的创意营销策略。

7. 提供示例

给AI一个“样板”，比空口说一百句都管用。如果你需要它写商务邮件，就丢一个你之前写过的样本；如果你要求它输出特定格式，就提供一段参考示例。有了参照物，AI更容易理解你想要的调性。

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参考原则6使用分隔符中的例子

8. 指定任务步骤

复杂任务别指望AI一口吃掉，最好拆成几个小步骤。比如，让它生成一份项目报告，可以拆成：第一步概述市场，第二步分析竞品，第三步提出策略。这样AI走一步看一步，准确度会高很多。

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• 例子1
  ：“请按照以下步骤生成报告：第一步，概述当前市场状况；第二步，分析竞争对手的战略；第三步，提出我们的市场进入策略。”

• 例子2
  ：参考原则6使用分隔符中的例子

9. 指定所需的格式/长度

最后，别忘了告诉AI你想要的输出长什么样——要多少字、多少段、还是几个要点。需要注意的是，由于大模型Token机制的限制，AI几乎没法给出精确字数，所以尽量用“段落数”或“要点数”来约束，别太纠结于精确字数。

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• 改写文章
  ：“请将以下内容改写成一篇新闻稿，长度不超过400字，格式要符合新闻报道的标准。”