优质prompt需明确任务目标、提供充分上下文、设定结构化输出、嵌入示例示范、限制无关输出、分步拆解请求、激活角色认知、校准语气倾向、预置验证机制并持续迭代优化。
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一、明确具体任务目标
模糊的指令会导致模型输出宽泛或偏离预期。清晰定义希望AI完成的动作类型，例如生成、改写、对比、分类或解释，能显著提升响应精准度。
1、避免使用“谈谈”“说说”等开放式动词，改用“列出5个”“用表格对比”“将以下段落压缩至100字以内”等可执行指令。
2、在任务前添加角色设定，例如“你是一名资深SEO编辑”，帮助模型锚定语言风格与知识边界。
3、指定输出格式，如“答案仅包含三行，每行一个要点，不加标点”，减少冗余信息干扰。
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二、提供充分上下文信息
豆包AI无法主动获取外部背景，需由用户补充关键事实、约束条件或已有材料，否则易产生臆测性回答。
1、将原始文本、数据截图描述、对话历史摘要等内容直接粘贴在Prompt开头。
2、标注时间、地域、行业等限定维度，例如“针对2024年深圳中小企业主”“适用于初中物理课堂场景”。
3、说明不可触碰的红线，如禁止虚构政策文件编号、不得使用英文术语、回避宗教敏感表述。
三、设定结构化输出框架
预设回答骨架可引导模型组织逻辑，避免信息堆砌或跳跃式表达，尤其适用于报告、方案、清单类需求。
1、使用符号分隔模块，例如用“【背景】”“【步骤】”“【注意事项】”作为段首标识。
2、要求分点陈述时，明确层级关系：“一级标题用汉字数字，二级条目用阿拉伯数字加顿号”。
3、对长度敏感的任务，直接声明字数区间，如每个案例描述严格控制在60–80字之间。
四、嵌入示例示范（Few-shot Prompting）
给出1–3个高质量输入-输出样例，相当于为模型提供思维模板，大幅降低理解偏差概率。
1、样例需覆盖典型情况与边界情况，例如同时提供长句缩写和短句扩写实例。
2、在样例后添加说明句：“请严格遵循以上格式与粒度，处理后续输入”。
3、避免样例间逻辑冲突，确保风格、术语、单位体系完全一致。
五、限制无关输出范围
模型倾向补充常识性延伸内容，但多数场景下用户仅需核心答案。主动划定边界可提升信息密度。
1、前置声明“仅回答问题本身，不解释原理、不提供额外建议、不附带参考资料链接”。
2、对多义词做预先定义，例如“本文中‘转化率’特指抖音直播间下单人数/进入人数，非其他平台口径”。
3、禁用泛化表达，要求所有数值必须带单位，所有名称必须用全称，首次出现缩写需括号注明。
六、分步拆解复杂请求
当任务涉及多个逻辑环节时，一次性描述易导致遗漏或错序。按执行流切分为原子动作更可靠。
1、用“第一步”“第二步”显式标记流程顺序，每步只聚焦单一操作目标。
2、在步骤间插入依赖提示，例如“待上一步输出完成后，再执行本步”“以上一步生成的标题为输入源”。
3、对需要判断的节点设置明确阈值，如“若关键词匹配度低于70%，则返回‘未识别’并停止后续步骤”。
七、激活角色认知与专业视角
赋予模型临时身份能触发对应领域的知识调用模式与表达习惯，比单纯提要求更有效。
1、角色描述需具象化，例如“你正在为某三甲医院信息科编写《患者隐私数据脱敏操作手册》”而非“你很专业”。
2、同步注入该角色的约束意识，如“你必须遵守《个人信息保护法》第21条关于去标识化的规定”。
3、强调交付物用途，例如“该回复将直接嵌入面向老年用户的APP弹窗提示，需口语化、无术语、单句不超过12字”。
八、校准语气与情感倾向
同一事实可用不同情绪色彩呈现，用户需提前声明期望的情感基调，防止机械中立或过度热情干扰使用场景。
1、指定基础语调：“采用冷静客观的技术文档口吻”或“模拟耐心细致的客服语音节奏”。
2、控制评价强度，例如“仅陈述客观参数差异，不使用‘更好’‘更优’等比较级词汇”。
3、对敏感话题设定安全阀，如涉及医疗建议时，必须以‘请务必咨询执业医师’结尾。
九、预置验证反馈机制
在Prompt中内置自检指令，促使模型对输出进行初步合规性扫描，减少人工复核成本。
1、添加校验步骤：“检查是否包含至少两个具体数据支撑点，若无则补充”。
2、设置格式复查项：“确认所有日期格式统一为YYYY-MM-DD，发现例外立即修正”。
3、强制交叉核对：“将第三步结论与第一步输入条件比对，若存在矛盾则标注‘逻辑冲突’并暂停输出”。
十、迭代优化Prompt本身
优质Prompt极少一次成型，需基于实际输出缺陷反向调整指令颗粒度与约束强度。
1、记录每次失败案例中的偏差类型，如“过度扩展”“忽略数量限定”“混淆概念层级”。
2、针对性强化对应规则，例如上次出现虚构数据，则本次增加“所有统计数字必须来自用户提供的原始数据表”。
3、对高频使用Prompt建立版本标记，如“v2.3_已修复时间状语缺失问题”，便于回溯与共享。
