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. 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。
2. 2. 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。
3. 3. 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：

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。