提示词工程入门：六部分提示词公式

大多数糟糕的AI输出并非模型本身的错误。它源于一个让模型进行猜测的提示：答案是给谁的，应该多长，什么才算“好”。提示工程仅仅是消除这种猜测的习惯。

本指南为您提供了一个六部分公式，适用于ChatGPT、Claude、Gemini和大多数其他聊天模型，以及那些悄然破坏结果的常见错误。

为什么提示比模型选择更重要

大型语言模型会预测您提供给它们的文本最可能的延续。像“写一篇关于营销的文章”这样模糊的请求有数百万种合理的延续，因此模型会选择一个安全、通用的答案。一个具体的请求会缩小良好答案的空间，直到模型几乎没有偏离的余地。

实际上，重写提示通常比切换到更昂贵的模型更能改善输出。

六部分提示公式

您很少需要所有六个部分，但对照它们检查您的提示是发现遗漏之处最快的方法。

1. 角色

告诉模型它应该扮演谁。角色设定了词汇、深度和视角。

您是一位资深税务会计师，负责向首次创业的自由职业者解释税务事宜。

2. 任务

用一个清晰的动词说明任务：总结、起草、比较、重写、分类、头脑风暴。一个提示，一个主要任务。

起草一份自由职业者在首次提交年度纳税申报表前所需文件的清单。

3. 背景

提供模型无法知道的事实：您的受众、您的限制、您已经尝试过什么。

读者居住在英国，年收入低于5万英镑，并且从未使用过会计软件。

4. 格式

描述答案的确切形式：项目符号列表、表格、编号步骤、字数、标题、JSON。

返回一个包含三列的Markdown表格：文件、获取地点、截止日期。

5. 示例

一个简短的输出示例通常抵得上一段说明。这被称为少样本提示。

示例行：| P60 | 您的雇主 | 5月31日 |

6. 限制

说明要避免什么以及边界在哪里。

请勿提供法律建议。将整个答案控制在250字以内。如果某些内容取决于读者的具体情况，请说明这一点，而不是猜测。

整合运用

以下是应用公式前后同一请求的对比。

之前

告诉我关于自由职业者税务的信息。

之后

您是一位资深税务会计师，负责向首次创业的自由职业者解释税务事宜。

起草一份自由职业者在首次提交年度纳税申报表前所需文件的清单。
读者居住在英国，年收入低于5万英镑，并且从未使用过会计软件。

返回一个包含三列的Markdown表格：文件、获取地点、截止日期。
将答案控制在250字以内，请勿提供法律建议。
如果某些内容取决于读者的具体情况，请说明这一点，而不是猜测。

第二个提示更长，但每个句子都消除了模型原本会为您做出的决策。

七个常见的提示错误

在一个提示中堆叠多个任务。 将“研究、概述和撰写”拆分为三个回合。每一步都能获得模型的全部注意力，您可以在中间纠正方向。
在没有标准的情况下要求“最好的”。 对谁来说是最好的？最便宜的、最快的、最容易学习的？请明确标准。
仅有负面指令。 “不要无聊”不如“使用短句，每段一个具体例子”有效。
将重要部分隐藏在长篇粘贴内容的末尾。 将指令放在长文档之前，或者在长文档之后重复关键指令。
没有输出格式。 没有格式，您将得到模型偏好的任何结构，这在不同答案之间会有所变化。
接受第一个答案。 将第一个回复视为草稿。后续可以提出“缩短它”、“添加一个反驳论点”或“为12岁孩子重写”。
不经核实就相信事实。 模型可以自信地陈述错误的事实。询问来源并核实任何重要信息。

迭代，不要重新开始

当答案接近但不完全正确时，请回复精确的修正，而不是开始新的对话：

“保持结构，但将每个项目符号缩减为一行。”
“语气过于正式。请像与同事交谈一样重写。”
“第3点是错误的，因为……请只修正那一点。”

模型会保留之前的上下文，因此小的修正比全新的提示更便宜、更可靠。

让生成器完成初稿

每次都写完所有六个部分是很繁琐的。我们的免费提示生成器能将一个简单的想法转化为结构化的提示，其中已包含角色、清晰的指令和输出格式。然后您可以编辑草稿以添加自己的上下文。

从您使用的模型生成器开始，然后阅读特定模型的指南以微调结果。