目标:输出稳定、可复用、可评估的高质量 Prompt,兼顾方法论、实践模板与落地小技巧。
目录
- 目标与受众
- 方法论框架(RICCE+F+E)
- 通用结构模板
- 实践案例
- 小技巧
- 常见反模式
- 评估与迭代
- 模板库(可直接套用)
- 中文写法要点
- 检查清单(交付前自检)
- 示例 Prompt(可复制改造)
目标与受众
- 帮助团队在不同场景下写出稳定、可复用、可评估的 Prompt
- 面向产品、研发、数据、运营等多角色,兼容中文工作语境与跨领域任务
- 兼顾方法论与实战模板,提供落地小技巧与常见坑位规避
方法论框架(RICCE+F+E)
- 角色 Role:明确让模型以何种身份思考与取舍,如“资深架构师”“市场分析师”
- 指令 Instructions:用动词开头的单一动作,避免“帮我看看”“优化一下”等模糊词
- 上下文 Context:给必要信息与边界,不给无关材料;越贴近真实场景越好
- 约束 Constraints:时间/长度/风格/技术栈/可靠性等可验证约束,避免笼统要求
- 示例 Examples:少量高质量正反例,优先使用结构化示范(输入→推理要点→输出)
- 格式 Format:指定输出结构(JSON/要点列表/表格),利于程序或人审阅
- 评估 Evaluation:写清验收标准与自检步骤,支持自动化校验与可比对迭代
通用结构模板
角色:你是[角色],擅长[关键技能/领域]
目标:请完成[单一明确任务],达成的结果应满足[验收标准]
上下文:提供必要材料[数据/代码片段/约束背景]
约束:遵循[长度/风格/技术栈/时效/准确性]等硬性标准
示例:给出1–2个好例与1个反例,突出思路与输出结构
步骤:先列出你的处理步骤与关键判断,再产出最终结果
格式:以[JSON/要点/表格]输出;字段含义:[字段→描述]
自检:输出后逐项检查[覆盖度/正确性/一致性/边界情况]并给出结论
实践案例
技术方案生成(架构)
- 角色:资深架构师(云原生/DDD)
- 目标:为[业务场景]设计服务拆分与依赖关系,兼顾扩展性与演进
- 上下文:现有系统约束、QPS、数据一致性要求
- 约束:只使用[技术栈];列出权衡与关键决策点;控制在800字内
- 格式:要点列表+关系简图描述(文本)
- 自检:对照非功能需求(性能/容错/可观测)逐项说明覆盖度
代码重构(前端/后端)
- 角色:高级工程师
- 目标:重构[模块/函数]以提升可读性与测试性
- 上下文:现有代码片段与主要问题
- 约束:保留外部接口;拆分纯函数;补充最小可测示例
- 格式:输出“重构思路要点”“新代码片段”“最小测试示例(伪)”“风险点”
- 自检:复杂度对比、依赖变更、边界条件覆盖
数据摘要(运营/分析)
- 角色:数据分析师
- 目标:从表格中提炼核心趋势与可行动建议
- 上下文:KPI与时间区间,关键人群与渠道
- 约束:剔除统计噪声;用置信表述;建议按影响力排序
- 格式:要点列表+“建议→预期影响→实施成本→优先级”表格
- 自检:是否有数据支持、是否考虑偏差与季节性
文案改写(品牌/产品)
- 角色:品牌文案
- 目标:将文案改写为[风格],用于[渠道]
- 上下文:受众画像与禁用词
- 约束:长度/语气/CTA清晰;避免夸大承诺
- 格式:3版候选+差异点说明+适配建议
- 自检:一致性、可执行性、是否踩雷
调研报告(市场/竞品)
- 角色:市场分析师
- 目标:整理[主题]现状与趋势,提出策略建议
- 上下文:来源列表与可信度等级
- 约束:标注来源;区分事实/推测;控制篇幅
- 格式:现状→趋势→机会→风险→建议;每项3–5要点
- 自检:信息覆盖度、来源可靠性、建议的可操作性
小技巧
- 先目标后材料:先明确“唯一产出”,再给必要上下文
- 动词指令:用“列出/比较/拆分/改写/设计/验证/总结”等动作词
- 可验证约束:长度、时间、技术栈、风格、格式、精度,尽量量化
- 示例优先:1–2个高质量示例胜过大量模糊要求
- 先步骤后结果:先让模型列步骤与判断,再产出最终答案,减少走偏
- 自检清单:要求输出后进行“覆盖度/一致性/边界/引用”自检并给结论
- 反例驱动:提供“不希望出现的输出”反例,明确禁区
- 渐进式迭代:从粗纲→细化→加约束→定格式;每次只引入少量新约束
- 格式即约束:JSON/表格字段就是验收标准,便于自动化与对比
- 限定角色与工具:指定身份与可用工具/库,缩小解空间,提升稳定性
常见反模式
- 多任务混杂:一个 Prompt 同时“分析+生成+改写”,容易互相干扰
- 目标不清:没有验收标准或单一产出定义,难以评估好坏
- 上下文冗余:给太多无关信息,稀释关键线索
- 约束空泛:如“专业”“全面”,没有量化与边界
- 示例误导:示例与真实任务风格不一致或字段不匹配
- 无格式约束:输出不结构化,难以复用与自动化检查
评估与迭代
- 明确验收标准:可度量的维度(准确性、覆盖度、结构化程度、风格一致性)
- 基准用例集:不同难度/边界值的代表性样本集
- 自动化校验:对 JSON/表格进行字段完整性、类型、取值范围检查
- A/B 迭代:一次只改一个因素(角色/约束/示例/格式),对比差异
- 误差分析:收集失败案例,定位是指令、上下文、约束还是示例的问题
- 迁移验证:跨域/跨语言复测,验证通用性与鲁棒性
模板库(可直接套用)
任务型
你是[角色]。请[动词]完成[任务],满足[验收标准]。
上下文:[材料]。
约束:[量化要求]。
格式:[结构]。
自检:[清单]。
创意型
你是[创意角色]。围绕[主题/受众],提出[数量]个方案。
每个包含[洞察→概念→执行→风险]。风格参考[示例]。输出表格。
学习/解释
以[授课角色]身份,用“类比→要点→例题→误区”结构解释[概念]。
长度≤[字数]。最后给3题自测题含答案。
代码审查
你是[语言/框架]资深工程师。审阅代码并输出“问题→影响→建议→示例修复”。
约束:遵循[规范],控制在[字数]。
数据/表格整理
按[字段映射/规则]清洗并汇总数据。
输出“统计→异常→趋势→建议”。提供 JSON 与 Markdown 表格两版。
沟通/邮件
以[身份]给[受众]写邮件,目的[X]。
结构“背景→请求→要点→时间/资源”。语气[专业/友好/坚定]。长度≤[字数]。
翻译/改写
将文本改写为[风格/语气],保持技术术语准确。
输出两版:直译与本地化改写,并列出差异点。
搜索/调研
制定检索式与来源清单。
输出“检索策略→来源→摘要→可信度→空白点”。标注时间与版本。
中文写法要点
- 明确动词与结果:少用“优化/完善”,多用“列出/比较/拆分/验证/格式化”
- 量化表达:约束尽量可度量,如“≤800字”“提供≥3个案例”“覆盖5个边界”
- 术语一致:同一概念同一叫法;字段、维度与示例保持一致
- 受众语气:面向管理者多用结论先行;面向工程师多用步骤与权衡
检查清单(交付前自检)
- 单一明确目标,且有验收标准
- 上下文足够但不过载,边界清楚
- 约束量化,可验证
- 示例贴近真实且字段结构一致
- 指定输出格式,便于复用与校验
- 要求模型自检并给结论
- 便于迭代:每次只改一个因素
示例 Prompt(可复制改造)
技术方案
角色:你是资深架构师(微服务/云原生)
目标:为[业务场景]设计服务拆分与依赖关系,满足可扩展与高可用
上下文:现状约束[…]、QPS[…]、一致性[…]
约束:仅用[技术栈];列出权衡与决策;≤800字
格式:要点列表+“服务→依赖→数据→非功能需求”四段
自检:检查性能、容错、可观测覆盖度并给出结论
代码重构
角色:高级前端工程师(React/TypeScript)
目标:重构组件[X]提升可读性与测试性
上下文:代码片段与问题点
约束:保留API;拆分纯函数;加入最小测试示例
格式:重构思路→新代码片段→测试示例→风险点
自检:复杂度对比与边界覆盖说明