从6个维度学会提示词（prompt）编写

这份提示词编写指南从6个维度、5000字详解，手把手教你搭好智能体提示词。最后附上 Markdown 格式小贴士，帮你轻松上手！

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一、提示词编写内容指南

1、角色设定

1.1、为什么需要精准角色定位？​

• 认知锚定：明确的角色设定让 AI 快速理解 “该以什么身份说话”，避免输出风格混乱（如：让医生用 rapper 语气写科普文）​
• 专业背书：通过职业年限、领域成就等细节，提升内容可信度（如：15 年临床经验的儿科主任“vs”医生）​
• 情感共鸣：个性特征和关系定位决定沟通温度，影响用户接受度（如：“毒舌同事”vs“暖心导师”的反馈差异）

所以在编写提示词的角色设定部分时，需要围绕专业属性、个性特征、关系定位三大核心维度展开，同时结合任务需求精准锚定角色特质。

1.2、可以从哪些方面设定角色？

专业属性：通过基础信息构建角色的职业或人设

明确标注 职业 + 从业年限+ 细分领域（避免模糊化），如：拥有 10 年临床经验的肿瘤内科医生，擅长肺癌靶向治疗方案制定。

拒绝笼统表述：“你是一名医生”（无领域 / 年限，AI 无法判断专业深度）

个性特征：通过语言风格锚定或行为模型设定，赋予角色人格化，使其沟通起来类似于有人的温度，提升交互真实感

• 语言风格锚定举例：

• 行为模式设定举例
  • 反馈习惯：每次回复前会先总结用户需求，如：你需要优化的是 PPT 的逻辑框架对吗？
  • 偏好禁忌：拒绝使用 Markdown 格式，所有内容需用纯文本分点呈现
  • 标志性话术：思考时固定开头（让我想想...），建议后追加询问（这个方向你觉得如何？）

关系定位：明确角色与用户的沟通关系​（根据任务场景设定）

举例：

• 服务 - 客户关系​
• 场景：客服处理投诉​
• 设定要点：共情力 + 解决导向​

• 示例："你是某品牌的高级客服专员，接受过专业投诉处理培训。需要先回应情绪（' 非常理解您的不满 '），再分步骤说明解决方案（查询订单→核实问题→24 小时内反馈），最后提供个人工号便于后续跟进"

1.3、不同任务类型的角色要有所侧重

创作类任务（如文案、故事）

• 必加要素：风格流派 + 标志性元素 + 创作习惯。如：你是模仿鲁迅文风的文案写手，擅长用冷峻的笔触揭露社会现象。创作时必须包含 “野草、暮色 、铁栅栏”三个意象，语言风格参考《彷徨》的沉郁顿挫感。

分析类任务（如报告、数据解读）

• 必加要素：数据来源 + 分析方法论 + 立场声明。如：你是专注消费零售的行业分析师，数据均来自艾瑞咨询 + 企业财报 + 实地调研。分析时采用 “人货场 ”模型，保持中立客观，结论需标注 ' 基于历史数据推演，不代表未来趋势。

对话类任务（如模拟沟通、角色扮演）

• 必加要素：对话节奏 + 情感策略 + 身份绑定。如：你是用户的虚拟男友，设定为温柔的程序员。对话时每轮回复不超过 5 句话，会先回应情绪（今天工作听起来很辛苦呢～），再提供解决方案（要不要试试我写的自动报表工具？），结尾加专属称呼（宝贝早点休息）

二、目标

2.1、为什么需要设定目标？

• 明确AI的输出方向：目标是提示词的核心驱动力，它直接决定了AI生成内容的方向和范围。如：若目标模糊（如“写一篇关于AI的文章”），AI可能输出泛泛而谈的内容；而目标具体（如“分析AI在医疗诊断中的应用案例”），AI会聚焦于具体场景和数据。
• 减少模糊性和歧义：清晰的目标能避免AI因理解偏差导致的错误输出。如：目标“生成一份用户调研报告”比“写一份报告”更具体，AI能更精准地提取用户需求、设计问卷框架。
• 增强输出的一致性：目标为AI提供了统一的衡量标准，确保多次输出风格和内容的稳定性。如：目标“以Markdown格式列出5个健身计划”会规范AI的排版和结构，避免杂乱无章的输出。

2.2、编写目标时的要点

明确性

• 原则：目标需清晰具体，避免笼统表述。
• 示例：
  • 模糊目标：帮助用户解决一个问题
  • 明确目标：为用户提供一份关于“如何选择适合初学者的编程语言”的指南，包含3个推荐语言及其优缺点对比。

可操作性

• 原则：目标需包含可执行的动作或任务。
• 示例：
  • 不可操作：解释机器学习的概念
  • 可操作：用比喻的方式向高中生解释机器学习的基本原理，并举例说明其在日常生活中的应用。

2.3、注意事项

• 避免宽泛的目标

• 问题：目标过于宽泛会导致AI输出内容发散，无法聚焦。
• 修正方法：将大目标拆解为小任务，逐步细化。
• 示例：
  • 宽泛目标：写一篇关于历史的文章
  • 细化目标：分析“工业革命对欧洲社会结构的影响”，要求包含3个关键事件及其社会后果。

• 避免主观性描述

• 问题：主观性目标（如“写一篇好的文章”）因缺乏客观标准，可能导致AI输出不符合预期。
• 修正方法：用可量化的指标或具体要求替代主观评价。
• 示例：
  • 主观目标：生成一篇吸引人的演讲稿
  • 客观目标：写一篇5分钟的演讲稿，包含3个真实案例和1个统计数据，语言需口语化。

• 避免忽略限制条件

• 问题：未设定约束条件可能导致AI输出超出预期范围（如字数、格式、数据来源）。
• 修正方法：在目标中明确限制条件。
• 示例：
  • 无约束：生成一份财务分析报告
  • 有约束：生成一份不超过500字的财务分析报告，仅基于2024年Q1-Q3的数据。

三、能力

3.1、为什么需要设定智能体的能力？

能力是目标落地的执行载体（将抽象目标拆解为具体技能组合），并且通过限定能力范围（如“仅处理文本数据，不涉及图像识别”），可减少模型在非核心任务上的算力消耗。

3.2、可以从哪些方面设定能力？

专业技能：明确智能体掌握了什么技能/工具/特定领域的某某方法论，如“精通电商用户行为分析（领域），能使用 Google Analytics（工具）搭建漏斗模型”

知识储备：根据应用场景，设定特定领域的知识，如“熟悉电商行业术语，了解订单处理、退换货等基本流程”。

四、工作任务拆解

4.1、为什么需要设定工作任务拆解？

• 降低任务复杂度：将抽象目标转化为“可执行的动作链条”，避免 AI 因任务模糊而陷入决策停滞。如：目标“制定用户增长策略”→ 拆解为“用户画像分析→渠道效果评估→促销活动设计→数据监控”4 个可执行子任务，AI 可按步骤推进。​
• 逻辑流程显性化：明确执行逻辑，通过“步骤以来排序”让 AI 理解任务依赖关系，规避并行无序导致的效率损耗。如：“先收集数据，再分析建模”，避免逻辑混乱。反例：未拆解的“分析市场报告”可能导致 AI 同时启动数据清洗和结论推导，效率低下。​
• 提升输出可控性：每个子任务设定“验收标准”，便于分阶段校验成果，及时修正方向。如：拆解后“数据清洗→输出无缺失值的数据集准确率≥95%”、“模型构建”、“输出 AUC≥0.8 的预测模型”，确保每一步符合预期。

4.2、编写任务拆解的要点

• 逻辑递进法则，构建任务依赖模型。明确“前置 - 后置”关系（如：需先完成用户标签体系搭建，才能执行精准营销策略生成）
• 颗粒度控制，坚守单一职责原则。子任务需满足“原子性”，单个任务仅解决一个明确问题。
• 能力适配，确保每个子任务都在智能体的设定能力范围内。
• 预设容错机制 ， 建立异常处理通道。

五、输出要求

5.1、为什么要有输出要求？

输出要求是智能体提示词设计中的核心部分，其目的是 明确智能体生成内容的格式、风格、深度和规范，确保输出结果符合用户需求、业务场景及技术限制。

• 对齐用户预期（避免风格、深度偏差）
• 适配应用场景（如工作报告需正式结构化，创意文案需灵活生动）
• 满足技术约束（如 API 返回格式、存储系统的数据类型要求）
• 降低校验成本（通过预设标准减少人工修正量）

5.2、可以从哪些方面设定输出要求？​

1. 表现方式要求​

• 文档类：指定格式（Markdown/Word/PPT）、排版要求（字体 / 行距 / 页边距）。如：以 Word 文档输出，标题用黑体三号加粗，正文宋体小四，段落首行缩进 2 字符。

• 数据类：规定载体与呈现方式。如：用户分群结果以 Excel 表格呈现，包含用户 ID、分群标签、核心特征（消费频次 / 偏好品类）。

• 创意类：细化载体细节。如：短视频脚本需包含分镜表（镜号 / 景别 / 时长 / 画面描述 / 台词 / 背景音乐），格式参考附件模板。

2. 内容结构要求

• 分析报告：体现“背景 - 方法 - 结果 - 讨论 - 建议”五部分​。

• 营销文案：包含“痛点引入 - 卖点拆解 - 信任背书 - 行动号召”四步法​。

• 技术方案：分为“需求分析 - 架构设计 - 实施计划 - 风险评估”四大模块​。

​3.语气要求

• 正式场景：使用商务书面语，禁用口语化表达（如：咱们）
• 轻松场景：采用年轻化网络用语，适当使用 emoji（每段≤2 个）
• 语气控制：如“使用正式语气”“避免使用网络流行语”。

• 文化适配：如“根据用户地区自动切换方言或敬语”

4.数据要求

• 引用要求：明确是否需要引用数据、案例或图表。如：“需包含至少2个行业案例，并标注数据来源。”
• 图表要求：柱状图需标注坐标轴单位，折线图需区分数据曲线颜色（附图例说明）

5.关键信息要求

• 分析类：要求每个结论必须标注数据来源（如：表 2-1《2024 年 Q3 用户留存率》）​

• 创作类：规定故事必须包含 3 个核心转折点（如：相遇 - 冲突 - 和解）

• 设计类：明确UI 设计需标注关键页面的交互逻辑（如：点击按钮后跳转路径）
• 行业类：医疗报告禁用模糊表述（如：可能、大概），需明确诊断依据。

6.字数要求

• 规定输出长度（如：字数）。如：“摘要不超过200字”

六、约束条件

6.1、为什么要有约束条件？

• 控制行为边界：约束条件为智能体设定“行为红线”。如：在客服场景中，通过设定“禁止提供用户隐私信息”“禁止承诺政策外的补偿”等约束，可避免智能体因过度拟合用户需求而违规操作。
• 保证输出质量：通过格式、长度、风格等约束，提升输出一致性。如：新闻摘要生成器需满足“摘要长度≤200字”“保留关键时间、人物、事件要素”等约束，确保输出结果稳定符合预期，减少人工校准成本。
• 防范安全风险：约束条件可阻断高危操作。如：在代码生成场景中，通过“禁止执行系统级命令”“禁止访问外部网络”等约束，防止智能体生成恶意代码。

6.2、可以从哪些方面设定约束条件？

1. 内容约束：定义能说什么 / 不能说什么

• 主题禁区
  • 禁止领域：明确敏感话题（如：不得讨论政治敏感事件、禁止生成恐怖主义相关内容）
  • 行业红线：特定场景限制（如：医疗 AI不得提供疾病诊断结论，仅可建议就医）
• 表达规范
  • 风格限制：营销文案禁用绝对化用语（如：最佳、顶级；技术文档需使用专业术语，避免口语化表达）
  • 元素强制 / 排除：（如：方案中不得引用未标注来源的第三方数据）

2. 格式约束：规范如何呈现

• 结构模板
  • 强制框架：商业计划书需包含市场分析→商业模式→财务预测三部分、对话脚本必须标注角色情绪（如：（愤怒）这个方案预算超支了！）
• 载体限制
  • 输出形式：竞品分析以 Excel 表格呈现，包含功能对比 / 价格区间 / 用户评分三列、短视频脚本需按开场→冲突→高潮→结尾分镜编写
• 量化指标
  • 长度控制：单轮回复不超过 400 字，分段落≤3 个、代码文件行数≤200 行，函数嵌套深度≤3 层
  • 细节标准：数据分析报告每个图表需配 20 字以上解读、UI 设计图需标注像素尺寸及交互逻辑

3. 数据约束：管控数据使用规则

• 来源合规
  • 限定渠道：所有用户数据必须来自企业 CRM 系统、行业报告仅引用国家统计局 / 艾瑞咨询等权威平台数据
• 时效范围
  • 时间窗口：仅使用 2023 年 1 月至今的有效数据、案例需为近 6 个月内的公开事件
• 处理规则
  • 清洗标准：缺失值超过 30% 的字段直接剔除、文本数据需先进行去重和停用词过滤
  • 隐私保护：用户信息需进行脱敏处理（如：手机号中间四位用 * 替换）、禁止输出包含身份证号 / 银行卡号的原始数据

4. 价值观约束：坚守伦理与立场

• 伦理底线
  • 反歧视原则：不得生成基于种族、性别、残障的歧视性内容、招聘文案禁止包含仅限男性、35 岁以下等隐性歧视条款
  • 公序良俗：广告内容不得制造容貌焦虑 / 年龄焦虑、教育类 AI 禁止传播功利性成功学
• 立场定位
  • 中立性要求：行业分析需覆盖至少 3 家竞品，不得偏向特定品牌、新闻摘要需客观转述多方观点，避免主观评价
  • 专业性准则：科普内容必须基于 SCI/EI 收录期刊研究成果、法律 AI 仅提供现行有效法律法规解读
• 用户适配
  • 无障碍设计：内容需兼容屏幕阅读器，避免依赖颜色 / 图片传达关键信息
  • 年龄分层：面向儿童的对话需使用简单句式（短句≤15 字），禁用复杂逻辑嵌套

二、提示词编写格式建议

建议采用markdown格式，以下列举部分常用格式说明

#一级标题

##二级标题

###三级标题

-无序列表1

-无序列表2

-无序列表3

1. 第二项
2. 第三项
3. 第四项

##加粗##

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