一个强的 prompt,不是一个长的 prompt。它是能告诉模型四件事的 prompt——这四件事,模型原本只能靠猜:它扮演谁、要做什么、为什么做、以及边界在哪里。大多数糟糕的回答,都是因为这四部分里漏掉了一个。
四个部分
| 部分 | 回答的问题 | 例子 |
|---|---|---|
| Role | 模型应该扮演谁 | Act as an experienced editor. |
| Task | 要做什么 | Rewrite this paragraph. |
| Context | 它在为什么内容、为了什么目的工作 | It is the opening of a cover letter for a teaching job. |
| Constraints | 边界——长度、语气、格式 | Under 80 words, formal, no clichés. |
并不是每次都需要全部四个部分。一句简单的 Summarise this. 就足够应付一个快速任务。但当结果很重要的时候——求职申请、给客户的邮件、你打算发布出去的解释——这四个部分,正是区分"能用的草稿"和"合格的成品"的关键。
角色(Role)
角色为接下来的一切定下基调。Act as… 是标准的开头方式:
- Act as a patient tutor and explain this to a complete beginner.
- Act as a hiring manager and point out the weaknesses in this CV.
- Act as a proofreader and correct only grammar and spelling.
角色其实就是语域:它告诉模型该用哪种英语变体,就像你在和人说话时会挑选合适的语域一样。说 act as a lawyer,对语气的改变比任何一句"请用某种语气回答"的指令都更彻底。这和语域与正式程度是同一种能力,只是这次用在了机器身上。
任务(Task)
任务是一个祈使句,就像写指令那篇文章里讲的一样。用命令的形式来表达:rewrite、explain、compare、list。任务是唯一不能省略的部分。
上下文(Context)
上下文是模型在你告诉它之前根本看不到的信息。这是大多数人最容易漏掉的部分,也是最能提升回答质量的部分。
- Rewrite this paragraph.——模型不知道这段话其实是一封求职信的开头,于是就按照普通的方式改写。
- Rewrite this paragraph. It is the opening of a cover letter for a teaching job.——现在它知道了受众和目的。
上下文回答的是为什么写这段话以及写给谁看。把你交代给新同事时会提供的背景信息,同样提供给模型。
限制条件(Constraints)
限制条件不给模型留猜测的空间。最有用的几类是长度、语气、格式,以及要避免什么:
- 长度——under 80 words,three bullet points
- 语气——formal,friendly,neutral
- 格式——as a table,as a list,with headings
- 要避免的内容——no jargon,don't use the word "amazing"
正是在限制条件上,数字和格式才真正发挥作用:模型可以数出单词数,也能做出一张表格,但对"别写太长"这种说法,它只能靠猜。
四个部分合在一个 prompt 里
弱:
Write a reply to this email.
强:
Act as a customer-success manager. Reply to this complaint email. The customer is upset that their order arrived late and wants a refund. Keep it under 100 words, apologetic but firm — offer a replacement instead of a refund.
四个部分全都在:角色(customer-success manager)、任务(reply)、上下文(订单延迟,客户想退款)、限制条件(100 词以内,语气道歉但立场坚定,提出用替换代替退款)。弱的那个版本会得到一封放在任何投诉场景下都说得过去的邮件;强的那个版本会得到这个具体情况真正需要的那一封。
模型没法反过来问你问题。 当一个真人同事觉得任务不清楚时,他会问。模型不会——它会靠猜,然后给出一个听起来很自信、但其实建立在猜测之上的回答。所以这四个部分,其实就是你替模型把该问的问题提前问了。
自我检测
下面的测验考察这四个部分,以及一个 prompt 里到底缺了哪一个。