No.313
怎样写好一个 Prompt？有哪些基本原则？
一句话回答
把模型当成一个聪明但不了解情况的新同事，说清任务、背景、约束和输出格式。常用原则有：用分隔符或 XML 标签把指令和数据分开；给一两个示例；正面说明要做什么，而不只是说不要做什么；复杂任务让模型先分析再给结论。角色设定能帮助定调，但起决定作用的是具体要求；写完要用一批真实输入测试，根据结果迭代。
详细解析
说清四件事
| 要素 | 要回答的问题 | 例子 |
|---|---|---|
| 任务 | 要做什么，产出是什么 | 把用户评论分成好评、中评、差评 |
| 背景 | 为什么做、给谁看、有哪些相关信息 | 结果用于让客服优先处理差评 |
| 约束 | 范围、长度、语气，以及不能做的事 | 只根据评论内容判断，不要推测用户身份 |
| 输出格式 | 结构、字段、示例 | 只输出类别名，不要解释 |
约束最好附上原因。比如"回答会被语音朗读，所以不要使用列表和表格"，模型理解了原因，遇到没写到的情况也能做出合理的判断。
常用原则
- 具体、可检查：把"简短一点""专业一点"换成"不超过 3 句话""使用规范术语，面向有经验的工程师"
- 分开指令和数据：用
"""、###或 XML 标签包住要处理的文章、用户消息，避免数据里的文字被当成指令，也方便在指令里指代（"<article>中的文章"）。这能减少误解，也能降低提示注入的风险，但不能完全防住，见 Prompt 注入 - 给示例：一个示例往往比一段描述更清楚，但示例要多样，否则模型会照抄，见 Few-shot 和思维链提示
- 正面描述：只说"别写得太技术化"，模型不知道该写成什么样；说"用产品经理能听懂的话解释，术语第一次出现时用一句话说明"更有效
- 先分析再结论：模型从前往后生成，先写结论就用不上后面的分析。复杂判断要求先列依据、再给结论；输出 JSON 时把分析字段放在结论字段前面
- 给退路：允许回答"信息不足"或"不知道"，减少编造，见 幻觉
- 角色只是辅助："你是资深的法律顾问"能调整语气和关注点，但不能替代具体要求；"你是世界顶级专家"这类夸张的说法帮助不大
改写前后对比
改写前：
文本
帮我总结一下这篇文章，写得专业一点。
（文章内容）问题：不知道给谁看、写多长、侧重什么，"专业"没法检查，文章和指令混在一起。
改写后：
Markdown
你在帮一个前端团队整理每周的技术阅读清单。读者是前端工程师，时间有限，只想知道这篇文章值不值得细读。
请阅读 <article> 标签中的文章，按下面的格式输出：
**一句话概括**：文章解决了什么问题。
**关键要点**：3～5 条，每条一句话，保留文中的技术名词和数据。
**是否值得细读**：值得 / 一般 / 不值得，并用一句话说明理由。
要求：
- 只根据文章内容总结，文章没提到的内容不要补充
- 文章和前端开发关系不大时，在"是否值得细读"中直接说明
<article>
{文章内容}
</article>改写后，读者、用途、长度、格式和边界情况都明确了，输出可以直接贴进周报，也便于逐条检查。
写完之后：测试和迭代
- 准备一批真实输入，包括边界情况：超长、空内容、和任务无关的内容、夹带指令的内容
- 逐条看输出，把失败的情况归类后针对性地修改；每次只改一处，才能判断是哪处修改起了作用
- Prompt 和代码一样做版本管理，改动后跑回归测试，见 回归测试
面试官可能追问
Prompt 是不是写得越长、越详细越好？
不是。必要的背景和约束要写全，但无关的细节会分散注意力、增加成本，规则太多还可能互相冲突。判断标准是：删掉某段内容后效果有没有变差，没有变差就删掉。
XML 标签和 Markdown 分隔符哪个更好？
都可以，关键是边界清晰、全文统一。XML 标签有明确的开始和结束，可以按名字指代（"根据 <contract> 中的条款"），也方便程序从输出中提取内容。有的厂商在文档里明确推荐用 XML 标签组织 Prompt。
用英文写 Prompt 会比中文效果好吗？
没有定论，取决于模型和任务。输入和输出都是中文时，用中文写指令更自然，也能避免模型在回答里中英混杂。拿不准就用同一批测试数据对比。
同一个 Prompt 换了模型，效果变差了，为什么？
不同模型的训练数据和偏好不同，对同一种写法的反应也不同，比如有的模型对格式要求更敏感，有的更容易过度执行某条规则。换模型要重新跑评测，针对失败的样本调整，不要依赖只对某个模型有效的技巧。
易错点
- 只写角色、不写具体要求
- 用"简洁""专业"这类模糊的词，代替可以检查的标准
- 指令和数据混在一起，数据里的话被模型当成指令执行
- 只拿一两个例子试过就上线
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