提示词工程

提示词工程不是「咒语」，而是把需求表达得没有歧义。模型只能依据你给的上下文做概率推断，信息缺一块，它就自己补一块——通常补得不对。

真正有效的几件事

• 给角色和目的：不是「你是一位专家」这种空话，而是说明输出给谁看、用来干什么。用途决定了详略和语气。
• 给示例（Few-shot）：一个输入输出样例，胜过三句形容词描述。边界情况用反例说明。
• 约束输出格式：要 JSON 就给 schema，要表格就说清列名。格式约束越明确，后处理越省事。
• 拆步骤：复杂任务先让它列提纲，确认后再展开。一次性要求「写完整方案」通常得到平庸的长文。
• 提供材料：把参考文档放进上下文，比让它「回忆」可靠得多。

效果有限的时候

提示词工程的收益是有上限的。当你发现：

• 同类错误反复出现在不同表述下；
• 需要它记住几十轮之前的信息；
• 需要确定性（每次结果必须一致）；
• 需要访问实时数据或执行操作。

这说明问题已经不在提示词层面，应该换手段：检索增强（RAG）、工具调用、微调，或者干脆在代码里做校验和重试。

一个实用心法

写提示词时假设对面是一个聪明但完全没有背景信息的新同事：他知道怎么做事，但不知道你的项目、你的规范、你要什么。按这个标准补齐信息，效果通常比堆砌形容词好。