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前段時間整理了十幾個主流 AI 產品的提示詞，好多產品經理看了之后大呼：提示詞要這么卷么？

“卷”是真卷，比如上面截圖里 Manus 的系統(tǒng)級提示詞有10208個字符，整整 250 行；編程軟件 Cursor 的 Agent 模式的提示詞有18543個字符、Chat 模式的提示詞12568個字符……

但是，問出這句話的產品經理，一定沒有在真實場景實踐過。

倒不是開發(fā)者們“惡意”卷提示詞字數(shù)，作為統(tǒng)領全局的system prompt低于這個量級，根本沒辦法把大模型約束在可控范圍內。

普通人越不需要寫提示詞，對每個產品背后產品經理的提示詞水平要求就越高。

再優(yōu)秀的模型也不能靠一個眼神就完成你想讓它干的事，有效規(guī)訓大模型完成既定任務的“提示詞”是必不可少的一環(huán)。

一個不能有效規(guī)訓大模型的產品經理，大概率會成為時代的棄兒。

提示詞工程這個概念涉及到的內容太多了，我們今天只聊聊它的產物“工程級提示詞”。

工程級提示詞是什么？

這是我造的概念，不過在做 AI 項目的應該一看就能知道它是什么。

所謂“工程級提示詞”，就是那種被放在真實項目中、能夠約束大模型完成任務輸出預期內容、可以確保整個項目穩(wěn)定自動運行的提示詞。

與我們日常使用 DeepSeek 的時候寫的提示詞不同，工程級提示詞是在你“看不見”的狀態(tài)下運行的。

你不能像跟 DeepSeek 對話一樣，輸出不好可以修改、追問、甚至重開窗口；做項目系統(tǒng)中的一環(huán)，它必須穩(wěn)定輸出、甚至穩(wěn)定輸出指定格式，一旦出錯就是一次全鏈條的崩潰。

對于 AI 項目的產品經理和工程師們來說，項目中所有可能調用的大模型都不再是替你干活的乙方、實習生，而是跟你一起服務“甲方”的合伙人。你必須通過提示詞給這個“合伙人”囑咐好一切。

接下來聊一聊寫好“工程級提示詞”的幾個細節(jié)。

3個必須考慮的細節(jié)

實際場景中，大模型愛“搗亂”的無非以下三種情況：

1. 不按要求格式輸出，導致后續(xù)環(huán)節(jié)“續(xù)不上”2. 產生幻覺，胡編亂造答案3. 不按你的要求、引導執(zhí)行任務，自由發(fā)揮其中第二點是最容易“翻車”的地方。

我每周都會在《一周 AI 大事件》中分享拆解一個工程級提示詞，即便是哪些“高端”提示詞也經常寫出幻覺滿滿的提示詞。

結構化輸出

關于第一點輸出格式約束部分，方法很簡單：

1. 給大模型輸出格式的示例；2. 打開 API 請求中的 JSON Mode一個細節(jié)是，在給大模型格式示例時，千萬不要使用太具體的示例寫法。

太具體的示例會導致大模型一味模仿，失去靈活性。

比如，我有一次在搭 Dify 會話流時，想要讓模型從用戶的對話中提取用戶偏好等信息存儲為記憶。

我使用了這樣的提示詞：

從下面輸入的信息中推斷事實和偏好，輸出用以存儲為記憶的結構化信息。

記憶的范圍：

– 用戶的姓名、公司、所在行業(yè)等事實信息

– 用戶對回答的偏好

– 用戶遇到的問題不在記憶存儲的范圍內

推斷事實、偏好的約束：

– 事實、偏好應簡潔明了

– 不要以“此人喜歡披薩”開頭。相反，以“喜歡披薩”開頭。

輸出示例：

“姓名：張佳；公司：起點課堂；偏好：需要通俗的回答?！?/p>

然后模型給我輸出了個這……

如何避免模型幻覺

大模型確實會編造自己不知道的內容，但它編造的原因 99% 都是人造成的。

前面截圖里 DeerFlow 那個產品的提示詞里的很多模塊要求都會造成模型幻覺：

(以下內容為中文翻譯)

比如信息數(shù)量和質量標準部分：

1. **全面覆蓋**：

– 信息必須涵蓋主題的所有方面

– 必須呈現(xiàn)多種觀點

– 應包括主流和非主流觀點

2. **足夠深度**：

– 表面信息是不夠的

– 需要詳細的數(shù)據(jù)點、事實、統(tǒng)計數(shù)據(jù)

– 需要來自多個來源的深入分析

3. **足夠數(shù)量**：

– 收集”剛好夠”的信息是不可接受的

– 目標是獲得豐富的相關信息

– 更多高質量信息總是優(yōu)于較少信息

幻覺的原因：

1. “必須涵蓋主題的所有方面”中的“所有方面”沒有衡量指標，模型會為了完成任務盡可能多的生成“方面”，而其中的大部分肯定是編造的；2. “應包括主流和非主流觀點”中，主流和非主流定義沒界定，全憑模型隨機，幻覺率肯定大幅提升；3. “需要詳細的數(shù)據(jù)點、事實、統(tǒng)計數(shù)據(jù)”，模型面對這種要求最高效的策略是生成虛假內容，因為省Token4. “更多高質量信息總是優(yōu)于較少信息”是一種非常 PUA 的引導方式，這是明晃晃的在暗示模型要“造謠”看起來高質量的信息5. ……避免模型幻覺沒有捷徑：

1. 只讓模型做你能清晰界定、有充足正反面示例的任務2. 在你不熟悉的場景給模型留后路在周會上對待下屬的那種 PUA 式要求禁止放在提示詞里。

推薦大家閱讀學習 pdf-craft 這個項目，作者在引導大模型幫他處理 OCR 識別后的格式時，給出了我認為此刻最耐心的引導提示詞

《一周AI大事件》的 0407-0413 期中我有拆解過這個項目，再次推薦加入一起學習

防止模型忘記要求

大模型有一個非常致命的缺點：注意力發(fā)散。

雖然現(xiàn)在隨便拎出個大模型都能有 128K 的記憶窗口，但是它的注意力并不能時刻保持聚焦在所有的窗口文本中。

你應該遇到過這種情況：給模型發(fā)了一篇英文文章或者代碼，即便使用中文跟它發(fā)送指令，它也會自顧自的說起英文。

By Raycast的Gemini 2.5 Pro

核心原因在于，隨著提示詞（和上下文）的增加，模型的注意力會逐漸“失焦”。

這里“失焦”并不是分散，而是聚焦到靠后的位置。

解決方案很簡單：把你認為重要的指令要求放在提示詞的最后。

我一般是前面該說說，在最后把所有必須遵守的要求再專門列出來寫一遍。

如何提升“寫作”水平

沒有好辦法，就是多看優(yōu)秀的提示詞在如何表達、在約束什么、引導方式和示例的寫法。

渠道一：文章開篇截圖的那 15 個優(yōu)秀產品的提示詞逐條翻譯、學習。我把他們整理到騰訊文檔了，加入 AI 學習圈搜索「工程級提示詞文檔」可以找到。

渠道二：我每周都會在《一周 AI 大事件》中拆解一個提示詞，截止到此刻已經拆解分享過 18 個項目了，報名AI行動派會員、AI崗位面試題100問或者AI 大模型應用落地實戰(zhàn)營都可以解鎖這個文檔的閱讀權限（2025年）

渠道三：定期關注 Github Trending 也行，每一個上榜的 AI 項目都值得一學。

關于AI學習行動圈

我從 23 年開始和起點課堂一起運營「AI學習行動圈」，截止到此刻已更新 1500+主題，與接近 4000 關注 AI 的實戰(zhàn)派在過去 500+ 天里每天討論、交流 AI 實戰(zhàn)應用。

學習圈目前有 3 個核心的學習交流“陣地”：

1. 知識星球： 知識資料技巧沉淀的核心渠道，隨時可查閱2. 微信交流群： 目前 6 個群，每天都有圈友交流分享 AI 使用心得3. 吹水局直播： 工作日晚 19:30-21:30，每場一個 AI 應用主題

陣地一：知識星球

我在星球里主要維護「實戰(zhàn)分享」「工具箱」和「情報局」三個標簽

實戰(zhàn)分享是可以在日常工作和生活中直接應用的提示詞和效率工具。上面截圖里的 Step-Back 提示詞就非常好用，堪比 o4。在公眾號、直播中演示的所有 AI 實戰(zhàn)應用的提示詞也都在這個標簽下。

AI 工具和鮮知道就是好用的、熱門的 AI 工具、資訊分享，我把那些太技術、太浮夸的都篩選了，放進這個標簽的都是可以直接用來的好玩兒！

星球還有一個“專欄”體系，目前的定位跟標簽差不多。

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陣地二：微信交流群

我們?yōu)槿τ雅淞宋⑿沤涣魅?，現(xiàn)在 6 群快滿了。

微信群里每天一早有 AI 早報，上下午還有“讀報時間”，以及我每天不定期刷屏級的各種 AI 工具體驗、提示詞編排思考、行業(yè)新聞解讀同步。

以及，你可以在群里討論任何與 AI 相關的工具、應用問題，幾乎都能找到答案。

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陣地三：AI吹水局直播

剛復盤我專門去視頻號后臺看了一下直播記錄，過去一年一共為學習圈做了 130 場 AI 應用、實戰(zhàn)、熱點解讀相關的直播，累計肝了 257 小時！

有十幾場僅學習圈成員可觀看的閉門直播，平均觀看時長都是 1 個多小時，有時逼近接近 2 小時！

沒點干貨，平均停留時長到不了這水平的。

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