花半个月死磕提示词后,我发现:真正值钱的不是模板,是这套可复用的结构化思维

作为初级 AI 产品经理,最近半个月一直在和提示词打交道,记录一下对提示词工程的思考:

01 提示词:AI 世界的 "精准指令"

提示词就是给 AI 的 "指令"。就像我们向同事布置工作,指令越清晰具体,对方执行起来就越高效,结果也越贴合预期。对于 AI 来说,提示词就是这样的存在 ------ 它直接决定了 AI 能否准确理解我们的需求,进而输出有价值的内容。

关于 "提示词工程过时" 的争议

这半年,AI 领域有不少声音说 "提示词工程已经不重要了,甚至快要消失了"。为什么会有这样的说法?​

这和大模型智能的快速提升密切相关。当模型的理解能力变强后,即便我们给出一个模糊、简单的指令,它往往也能给出不错的结果。相较于早期需要字斟句酌才能让 AI "听懂" 的状态,现在似乎轻松了不少。于是,有人便觉得:既然模型越来越聪明,那还费力气研究提示词干嘛?​

但在我看来,这种观点存在明显的误区。只要还没达到理想中的 AGI(通用人工智能)状态,提示词工程就始终是不可缺少的。当然,不可否认的是,随着模型能力的提升,提示词工程的难度确实在不断降低 ------ 我们不用再像过去那样,为了让 AI 理解一个简单需求而绞尽脑汁设计复杂话术,但这绝不意味着它失去了存在的意义。

02 好提示词的三个 "层次"

那如何判断一个提示词的好坏?我认为可以从三个层面来看:

  • 第一层:能否让 AI 输出符合你预期的回答。这是最基础的要求,就像我们发出指令后,至少要得到一个方向正确的结果。
  • 第二层:能否让 AI 稳定输出符合预期的回答。偶尔一次达标不算什么,真正的好提示词,要能让 AI 在多次调用中保持稳定的表现,避免 "时灵时不灵" 的情况。
  • 第三层:能否实现复用,做到结构化、轻量化。一个优秀的提示词,不该是一次性的 "消耗品",而应具备一定的通用性,能在相似场景中快速调整后使用,同时保持简洁不冗余。

系统提示词与用户提示词:各司其职

要写好提示词,首先得分清两个概念:系统提示词和用户提示词。

简单来说,系统提示词更像是给 AI 设定的 "角色说明书",它会从整体上定义 AI 的身份、能力范围和行为准则;而用户提示词则是具体的 "任务指令",是在系统设定的框架下,让 AI 完成某件具体的事。

实例对比:

  • 系统提示词:"你是一名资深教师,需用简洁语言解释概念,拒绝回答敏感问题"
  • 用户提示词:"用比喻解释光合作用"

不过,很多时候这两者的界限并没有那么严格。比如在创建智能体时,既需要系统提示词来定调,也需要用户提示词来推动具体任务的执行。

如果你想深入研究,可以看看这个 Github 项目(github.com/axtrur/awes...),里面整理了国内外很多知名 AI 产品的系统提示词,能有不少启发。

总结这些 AI 产品的系统提示词,可以提炼出以下模块:

不难看出这些优秀的提示词往往都具备 "场景化 + 专业化 + 约束性" 的特征。互联网上有很多结构化的提示词框架,其实核心也离不开这几点。所以我们不必过于拘泥于固定框架,尤其是在设计 Agent 时,系统提示词可以多一些限制,而工作流中的用户提示词则可以更灵活。

写好提示词的实战思路

光说理论不够,我们结合一个具体场景来看看怎么写提示词。

假设我们要做一个工单处理智能体,该如何着手写提示词呢?

    1. 明确输出目标:首先要想清楚,我们希望大模型最终输出什么。比如在这个场景中,我希望模型能先根据提供的标准结构化工单模板,把非结构化工单数据改写成结构化的样子,然后对照模板变量,找出多余的内容和缺失的信息。
    1. 制定执行步骤:明确目标后,就要细化执行过程。第一步,让模型学习标准结构化工单模板;第二步,将非结构化工单拆解成结构化模板的格式;第三步,整理出多余的内容;第四步,梳理出缺失的信息。
    1. 规定输出格式:让大模型按照固定格式输出,比如 "结构化改写:xxx,多余内容:xxx,缺失内容:xxx",这样能保证结果的规范性,也方便后续处理。

按照这个流程,提示词的大致框架就出来了,接下来就是不断调试优化。

比如在调试时,我发现原有工单数据中有英文内容,导致模型也用英文输出,这时就可以加一个限制:"必须用中文输出"。如果输出格式和预期不符,也可以针对性地调整格式要求。如果输出格式和预期不符,也可以针对性地调整格式要求,例如 "缺失内容需单独成行,并用'【】'包裹优先级标识"。

当提示词能稳定满足预期输出(即达到好提示词的第一层要求)后,我们可以进一步推进结构化与模板化改造。以工单处理场景为例,企业中往往存在售后、投诉、咨询等多种工单类型,每种类型对应不同的标准化模板。这时可以将提示词中的 "标准结构化工单模板" 抽象为变量(如 {{工单类型}}、{{核心字段集合}}),后续处理新类型工单时,只需替换变量参数即可快速复用。这种改造能显著降低重复开发成本,尤其适合多场景复用的企业级需求。

而对于企业级落地项目,稳定性验证是必不可少的终章。在完成结构化改造后,需要通过批量测试验证提示词的鲁棒性 ------ 建议选取至少上千条覆盖各类边缘场景的真实工单数据(如包含乱码、方言、超长文本的样本),持续监测模型输出是否符合预期。若连续多轮测试的准确率稳定在预设阈值(如 95% 以上),且错误类型集中在可接受的边缘场景,才能说这个提示词工程真正完成。毕竟,企业级应用需要的不是 "偶尔达标",而是 "持续可靠"。

03 提示词教程的 "照猫画虎" 陷阱:为什么你总写不出能用的指令?

"看着简单,一动手就废"------ 这大概是很多人学写提示词时的共同感受。

网上的提示词教程铺天盖地,案例拆解得明明白白,仿佛照着抄就能写出完美指令。可真到自己上手时,要么对着输入框半天憋不出一句话,要么写出来的提示词让 AI 答非所问。问题到底出在哪?

先回头看看上面工单处理智能体的例子。是不是觉得步骤清晰、逻辑简单?但你有没有想过:"工单" 具体指什么?不同行业的工单格式有何差异?结构化模板里的核心字段该如何定义?

这些藏在案例背后的 "隐性信息",恰恰是多数人写不好提示词的根源 ------你根本不知道自己想要 AI 输出什么。

连目标都模糊,何谈指令清晰?

没有编程基础的人想让 AI 生成 "二手物品交易小程序",很可能只会写一句:"请帮我生成一个二手物品交易小程序,可直接运行。"

这句话看似明确,实则漏洞百出:

  • 你能说清 "可直接运行" 具体指什么吗?是生成前端代码即可,还是需要包含后端接口、数据库设计?
  • 你知道一个交易小程序必须包含哪些核心模块(如商品发布、支付流程、评价系统)吗?
  • 你能预判 AI 可能忽略的细节(如用户身份认证、违规商品过滤)吗?

这些问题答不上来,本质上是对 "最终结果" 没有清晰认知。就像让厨师做一道 "好吃的菜",没有口味偏好、食材限制、分量要求,再厉害的厨师也做不出你心中的味道。

先搞懂 "终点",再设计 "路线"

想跳出这个陷阱,第一步不是急着写提示词,而是先搞清楚三件事:

1. 明确 "结果长什么样"

用二手物品交易小程序举例,在写提示词前,你需要先通过行业报告、同类产品拆解、技术文档等渠道,弄明白:

  • 成熟的交易小程序包含哪些页面(首页、商品详情页、购物车、个人中心等)
  • 核心功能的交互逻辑(如用户下单后如何触发消息通知)
  • 技术实现的基本要求(如开发语言、适配平台)

可以用 AI 辅助调研:"请列出二手物品交易小程序的核心功能模块及每个模块的作用",再基于输出结果细化认知。

2. 拆解 "人力实现路径"

假设没有 AI,你会怎么从零开始做这个小程序?

  • 第一步:画产品原型图(确定页面布局)
  • 第二步:定义数据结构(如商品表需包含名称、价格、库存等字段)
  • 第三步:开发前端界面(编写 HTML/CSS 代码)
  • 第四步:对接后端接口(实现数据存储与调用)

把这个过程拆解成可执行的步骤,再转化为 AI 能理解的指令,远比直接说 "生成小程序" 更有效。

3. 设定 "验收标准"

你需要提前明确:AI 输出的内容满足什么条件才算合格?

  • 比如代码类任务:"需包含注释、兼容 iOS 和 Android 系统、无明显语法错误"
  • 比如文案类任务:"符合小红书风格(口语化、带 emoji、突出优惠信息)、不超过 300 字"

从 "模糊需求" 到 "精准指令" 的转化公式

掌握了上述前提,我们可以用一个简单公式改写提示词:

原始需求 → 结果定义 + 步骤拆解 + 验收标准

还是以小程序为例,优化后的提示词可以是这样的:

Markdown 复制代码
请帮我设计二手物品交易小程序的前端页面代码,具体要求如下:
1. 结果定义:
- 包含3个核心页面:商品列表页(展示图片、名称、价格)、详情页(含购买按钮、卖家信息)、个人中心(我的订单、收藏)
- 技术栈:HTML+CSS+JavaScript,需适配手机端屏幕
2. 实现步骤:
- 第一步:输出每个页面的布局框架(用文字描述区域划分)
- 第二步:针对商品列表页编写完整代码
- 第三步:标注代码中可复用的组件(如导航栏、按钮样式)
3. 验收标准:
- 代码需包含关键步骤注释
- 页面加载逻辑符合用户习惯(如默认显示最新发布的商品)
- 若存在未实现的功能(如支付接口),需标注"待开发"并说明原因

PS:只是举个例子,这个提示词肯定还是不能直接用的,还需要不断打磨。

提示词是 "翻译",不是 "许愿"

很多人把提示词当成 "向 AI 许愿的咒语",却忽略了它的本质 ------将人类需求 "翻译" 成机器能理解的语言。

这个翻译过程的难点,从来不是记住 "用总分结构""加角色设定" 这些技巧,而是先让自己成为 "需求专家"。就像医生开处方前必须先诊断病情,写提示词前,你得先对 "要什么、怎么做、好在哪" 了如指掌。

为什么好提示词值钱?场景化工具的价值所在

看到这里,你大概能体会到:写好提示词本身就是件门槛不低的事。即便能写出逻辑严密的指令,像 "生成可运行的小程序代码" 这类任务,最终仍需人工调试才能落地 ------AI 输出的往往是 "半成品",而非 "即插即用的成品"。

这也解释了两个现象:

  • 为什么优质提示词能卖出高价?因为它凝结了对需求的深度拆解、对模型特性的精准把握,相当于 "把复杂问题的解决方案打包成了指令"。
  • 为什么 Cursor(代码生成工具)、秘塔(文档处理、AI 搜索类工具)这类场景化 AI 产品广受欢迎?因为它们替用户完成了最复杂的提示词设计:通过预设完善的系统提示词,将专业流程拆解为标准化步骤,用户只需输入简单指令(如 "帮我优化这段代码""总结文档核心观点"),就能获得符合预期的结果。

对普通人来说,与其死磕 "写出完美提示词",不如善用这些场景化工具 ------ 它们就像 "提示词专家"+"领域助手" 的结合体,让 AI 的能力触手可及。

04 别让工具成为瓶颈 ------ 以下情况,非提示词问题,该换模型

即便掌握了提示词技巧,你可能仍会遇到 "努力却无效" 的时刻。如果出现以下场景,或许该考虑换个模型试试了:

1. 指令 "左耳进右耳出"

无论怎么优化提示词的逻辑、格式、约束条件,模型始终不按规则输出 ------ 比如要求 "分点回答" 却给大段文字,规定 "用中文输出" 偏夹杂英文。这种 "不听话" 往往不是你的问题,而是模型对指令的理解能力存在短板。

2. 沟通像 "鸡同鸭讲"

简单提示词能看懂,复杂指令就卡顿;具象需求能回应,抽象问题就跑偏。比如让它 "分析用户评价中的情感倾向并分类",结果只给出笼统的 "正面 / 负面" 结论,完全忽略 "分类" 要求。这说明模型的语义解析能力可能跟不上你的需求。

3. 格式对了,质量垮了

步骤执行完美,输出格式也符合预期,但内容质量堪忧 ------ 比如写市场分析报告时,数据错误、逻辑矛盾、观点空洞;生成代码时,语法混乱、功能残缺。这种 "形式主义" 的输出,本质是模型的知识储备或推理能力不足。

4. 复杂任务 "半途而废"

处理多步骤任务时,前面几步还像模像样,到后面就明显 "摆烂"------ 比如让它 "先整理用户反馈,再提炼改进建议,最后优先级排序",结果建议部分敷衍了事,排序更是乱标一气。这可能是模型的 "注意力持续能力" 不足导致的。

5. 细节 "视而不见"

对提示词中的关键信息选择性忽略 ------ 比如强调 "需包含 3 个核心功能" 却只写 2 个,注明 "参考附件数据" 却完全脱离数据瞎编。这种 "粗心" 往往是模型对细节的捕捉能力有限。

......

AI 模型的能力存在客观差异,就像同样是搜索引擎,有的能精准找到答案,有的只会给一堆无关链接。遇到上述情况时,别死磕某一个工具,多试试不同模型(比如从通用模型换到垂直领域模型),往往能事半功倍。毕竟,好的提示词需要匹配好的 "执行者",才能发挥最大价值。

死磕提示词半月,我发现真正值钱的是可复用的结构化思维

作为一名初级 AI 产品经理,最近半个月我都沉浸在提示词的世界里。现在,我想把这段时间对提示词工程的思考分享给大家。

提示词:AI 世界的 "精准指令"

提示词,简单来说,就是给 AI 的 "指令"。这就如同我们给同事布置工作,指令越清晰、越具体,同事执行起来就越高效,结果也越符合我们的预期。对于 AI 而言,提示词起着同样的作用,它直接决定了 AI 能否准确理解我们的需求,进而输出有价值的内容。

关于 "提示词工程过时" 的争议

近半年来,AI 领域出现了一种声音,认为 "提示词工程已经不重要了,甚至快要消失了"。这种观点的出现,与大模型智能的快速提升密切相关。如今,随着模型理解能力的增强,即便我们给出一个模糊、简单的指令,它往往也能给出不错的结果。与早期需要字斟句酌才能让 AI "听懂" 的情况相比,现在似乎轻松了许多。于是,有人觉得既然模型越来越聪明,就没必要再费力研究提示词了。

然而,在我看来,这种观点存在明显的误区。只要还没达到理想中的 AGI(通用人工智能)状态,提示词工程就始终不可或缺。当然,不可否认的是,随着模型能力的提升,提示词工程的难度确实在不断降低,我们不用再像过去那样为了让 AI 理解一个简单需求而绞尽脑汁设计复杂话术,但这绝不意味着它失去了存在的意义。

好提示词的三个 "层次"

那么,如何判断一个提示词的好坏呢?我认为可以从以下三个层面来考量:

  • 第一层:符合预期输出:这是最基本的要求。当我们发出指令后,至少要得到一个方向正确的结果,即让 AI 输出符合我们预期的回答。
  • 第二层:稳定输出结果:偶尔一次达标并不足以说明提示词的优秀。真正好的提示词,要能让 AI 在多次调用中保持稳定的表现,避免出现 "时灵时不灵" 的情况。
  • 第三层:可复用与结构化:一个优秀的提示词不应是一次性的 "消耗品",而应具备一定的通用性。它能够在相似场景中快速调整后使用,同时保持简洁不冗余,实现结构化、轻量化。

系统提示词与用户提示词:各司其职

要写好提示词,首先需要分清系统提示词和用户提示词这两个概念。 系统提示词更像是给 AI 设定的 "角色说明书",它从整体上定义了 AI 的身份、能力范围和行为准则。而用户提示词则是具体的 "任务指令",是在系统设定的框架下,让 AI 完成某件具体的事情。

下面通过实例对比来进一步说明:

  • 系统提示词:"你是一名资深教师,需用简洁语言解释概念,拒绝回答敏感问题"
  • 用户提示词:"用比喻解释光合作用"

不过,在很多情况下,这两者的界限并没有那么严格。比如在创建智能体时,既需要系统提示词来定调,也需要用户提示词来推动具体任务的执行。

如果你想深入研究提示词,可以参考这个 Github 项目(github.com/axtrur/awes...),里面整理了国内外很多知名 AI 产品的系统提示词,相信会给你带来不少启发。

总结这些 AI 产品的系统提示词,可以发现优秀的提示词往往具备 "场景化 + 专业化 + 约束性" 的特征。互联网上有很多结构化的提示词框架,其核心也离不开这几点。所以,我们不必过于拘泥于固定框架。尤其是在设计 Agent 时,系统提示词可以多一些限制,而工作流中的用户提示词则可以更灵活。

写好提示词的实战思路

理论固然重要,但实践同样不可忽视。下面我们结合一个具体场景,来看看如何写提示词。

假设我们要做一个工单处理智能体,应该如何着手呢?

  1. undefined. 明确输出目标:首先要清晰地思考我们希望大模型最终输出什么。在工单处理这个场景中,我希望模型能先根据提供的标准结构化工单模板,将非结构化工单数据改写成结构化的样子,然后对照模板变量,找出多余的内容和缺失的信息。
  2. undefined. 制定执行步骤:明确目标后,需要细化执行过程。第一步,让模型学习标准结构化工单模板;第二步,将非结构化工单拆解成结构化模板的格式;第三步,整理出多余的内容;第四步,梳理出缺失的信息。
  3. undefined. 规定输出格式:要求大模型按照固定格式输出,例如 "结构化改写:xxx,多余内容:xxx,缺失内容:xxx"。这样既能保证结果的规范性,也方便后续处理。

按照这个流程,提示词的大致框架就出来了,接下来就是不断调试优化。

在调试过程中,可能会遇到各种问题。比如,我发现原有工单数据中有英文内容,导致模型也用英文输出,这时就可以添加一个限制条件:"必须用中文输出"。如果输出格式和预期不符,也可以针对性地调整格式要求,例如 "缺失内容需单独成行,并用'【】'包裹优先级标识"。

当提示词能稳定满足预期输出(即达到好提示词的第一层要求)后,我们可以进一步推进结构化与模板化改造。以工单处理场景为例,企业中往往存在售后、投诉、咨询等多种工单类型,每种类型对应不同的标准化模板。这时,可以将提示词中的 "标准结构化工单模板" 抽象为变量(如 {{工单类型}}、{{核心字段集合}}),后续处理新类型工单时,只需替换变量参数即可快速复用。这种改造能显著降低重复开发成本,尤其适合多场景复用的企业级需求。

而对于企业级落地项目,稳定性验证是必不可少的最后一步。在完成结构化改造后,需要通过批量测试验证提示词的鲁棒性。建议选取至少上千条覆盖各类边缘场景的真实工单数据(如包含乱码、方言、超长文本的样本),持续监测模型输出是否符合预期。若连续多轮测试的准确率稳定在预设阈值(如 95% 以上),且错误类型集中在可接受的边缘场景,才能说这个提示词工程真正完成。毕竟,企业级应用需要的不是 "偶尔达标",而是 "持续可靠"。

提示词教程的 "照猫画虎" 陷阱:为何总写不出能用的指令?

"看着简单,一动手就废",这大概是很多人学习写提示词时的共同感受。

网上的提示词教程铺天盖地,案例也拆解得分明,仿佛照着抄就能写出完美指令。但真到自己上手时,要么对着输入框半天憋不出一句话,要么写出来的提示词让 AI 答非所问。问题究竟出在哪里呢?

我们先回顾一下上面工单处理智能体的例子。是不是觉得步骤清晰、逻辑简单?但你有没有思考过:"工单" 具体指什么?不同行业的工单格式有何差异?结构化模板里的核心字段该如何定义?

这些藏在案例背后的 "隐性信息",恰恰是多数人写不好提示词的根源,因为你根本不知道自己想要 AI 输出什么。

连目标都模糊,何谈指令清晰?

没有编程基础的人想让 AI 生成 "二手物品交易小程序",很可能只会写一句:"请帮我生成一个二手物品交易小程序,可直接运行。"

这句话看似明确,实则漏洞百出:

  • 你能说清 "可直接运行" 具体指什么吗?是生成前端代码即可,还是需要包含后端接口、数据库设计?
  • 你知道一个交易小程序必须包含哪些核心模块(如商品发布、支付流程、评价系统)吗?
  • 你能预判 AI 可能忽略的细节(如用户身份认证、违规商品过滤)吗?

这些问题答不上来,本质上是对 "最终结果" 没有清晰的认知。这就好比让厨师做一道 "好吃的菜",却没有给出口味偏好、食材限制、分量要求,再厉害的厨师也做不出你心中的味道。

先搞懂 "终点",再设计 "路线"

想跳出这个陷阱,第一步不是急着写提示词,而是要先搞清楚三件事:

  1. undefined. 明确 "结果长什么样":以二手物品交易小程序为例,在写提示词前,你需要通过行业报告、同类产品拆解、技术文档等渠道,弄明白成熟的交易小程序包含哪些页面(首页、商品详情页、购物车、个人中心等),核心功能的交互逻辑(如用户下单后如何触发消息通知),以及技术实现的基本要求(如开发语言、适配平台)。你可以用 AI 辅助调研,比如询问 "请列出二手物品交易小程序的核心功能模块及每个模块的作用",再基于输出结果细化认知。
  2. undefined. 拆解 "人力实现路径":假设没有 AI,你会怎么从零开始做这个小程序呢?第一步,画产品原型图(确定页面布局);第二步,定义数据结构(如商品表需包含名称、价格、库存等字段);第三步,开发前端界面(编写 HTML/CSS 代码);第四步,对接后端接口(实现数据存储与调用)。把这个过程拆解成可执行的步骤,再转化为 AI 能理解的指令,远比直接说 "生成小程序" 更有效。
  3. undefined. 设定 "验收标准":你需要提前明确 AI 输出的内容满足什么条件才算合格。比如代码类任务,可以规定 "需包含注释、兼容 iOS 和 Android 系统、无明显语法错误";对于文案类任务,可以要求 "符合小红书风格(口语化、带 emoji、突出优惠信息)、不超过 300 字"。

从 "模糊需求" 到 "精准指令" 的转化公式

掌握了上述前提后,我们可以用一个简单公式改写提示词:原始需求 → 结果定义 + 步骤拆解 + 验收标准。

还是以小程序为例,优化后的提示词可以是这样的:

需要注意的是,这只是一个例子,这个提示词还需要不断打磨。

提示词是 "翻译",不是 "许愿"

很多人把提示词当成 "向 AI 许愿的咒语",却忽略了它的本质,即把人类需求 "翻译" 成机器能理解的语言。

这个翻译过程的难点,从来不是记住 "用总分结构""加角色设定" 这些技巧,而是要先让自己成为 "需求专家"。就像医生开处方前必须先诊断病情一样,写提示词前,你得先对 "要什么、怎么做、好在哪" 了如指掌。

好提示词为何值钱:场景化工具的价值

看到这里,你大概能体会到,写好提示词本身就是一件有一定门槛的事情。即便能写出逻辑严密的指令,像 "生成可运行的小程序代码" 这类任务,最终仍需人工调试才能落地,因为 AI 输出的往往是 "半成品",而非 "即插即用的成品"。

这也解释了两个现象:

  • 为什么优质提示词能卖出高价?因为它凝结了对需求的深度拆解、对模型特性的精准把握,相当于 "把复杂问题的解决方案打包成了指令"。
  • 为什么 Cursor(代码生成工具)、秘塔(文档处理、AI 搜索类工具)这类场景化 AI 产品广受欢迎?因为它们替用户完成了最复杂的提示词设计。通过预设完善的系统提示词,将专业流程拆解为标准化步骤,用户只需输入简单指令(如 "帮我优化这段代码""总结文档核心观点"),就能获得符合预期的结果。

对于普通人来说,与其死磕 "写出完美提示词",不如善用这些场景化工具。它们就像 "提示词专家" + "领域助手" 的结合体,让 AI 的能力触手可及。

别让工具成为瓶颈:何时该换模型

即便掌握了提示词技巧,你可能仍会遇到 "努力却无效" 的情况。如果出现以下场景,或许该考虑换个模型试试了:

  1. undefined. 指令 "左耳进右耳出":无论怎么优化提示词的逻辑、格式、约束条件,模型始终不按规则输出。比如要求 "分点回答" 却给大段文字,规定 "用中文输出" 偏夹杂英文。这种 "不听话" 往往不是你的问题,而是模型对指令的理解能力存在短板。
  2. undefined. 沟通像 "鸡同鸭讲":简单提示词能看懂,复杂指令就卡顿;具象需求能回应,抽象问题就跑偏。比如让它 "分析用户评价中的情感倾向并分类",结果只给出笼统的 "正面 / 负面" 结论,完全忽略 "分类" 要求。这说明模型的语义解析能力可能跟不上你的需求。
  3. undefined. 格式对了,质量垮了:步骤执行完美,输出格式也符合预期,但内容质量堪忧。比如写市场分析报告时,数据错误、逻辑矛盾、观点空洞;生成代码时,语法混乱、功能残缺。这种 "形式主义" 的输出,本质是模型的知识储备或推理能力不足。
  4. undefined. 复杂任务 "半途而废":处理多步骤任务时,前面几步还像模像样,到后面就明显 "摆烂"。比如让它 "先整理用户反馈,再提炼改进建议,最后优先级排序",结果建议部分敷衍了事,排序更是乱标一气。这可能是模型的 "注意力持续能力" 不足导致的。
  5. undefined. 细节 "视而不见":对提示词中的关键信息选择性忽略。比如强调 "需包含 3 个核心功能" 却只写 2 个,注明 "参考附件数据" 却完全脱离数据瞎编。这种 "粗心" 往往是模型对细节的捕捉能力有限。

AI 模型的能力存在客观差异,就像同样是搜索引擎,有的能精准找到答案,有的只会给一堆无关链接。遇到上述情况时,别死磕某一个工具,多试试不同模型(比如从通用模型换到垂直领域模型),往往能事半功倍。毕竟,好的提示词需要匹配好的 "执行者",才能发挥最大价值。

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