核心思想
不要把提示词设计得过于复杂，先直接说明你想得到什么结果，再根据需要补充限制。
主要内容
1. 提示词可以由四个部分组成
OpenAI 将提示词拆成四个可选模块：
- 目标：你最终想得到什么
- 背景信息：完成任务需要知道什么
- 输出格式：希望答案以什么形式呈现
- 边界条件：哪些事情不能做，哪些内容必须保留
这四项并非每次都要写全。简单任务用一句话也可以，只有复杂任务才需要增加更多信息。
2. 从结果开始，而不是规定完整步骤
建议先描述最终成果，而不是详细规定 AI 必须按照哪些步骤执行。
例如，与其写一长串"先分析、再搜索、再比较、最后总结"的流程，不如直接说：
比较这三个方案，并给出适合管理层阅读的一页建议。
只有当"执行过程本身很重要"时，才需要明确步骤；否则应给 ChatGPT 一定空间，让它自行搜索、比较和调整方法。文章认为，指定目标受众和输出形式，往往比写大量过程指令更有效。
3. 少量硬性限制，比详细脚本更有用
OpenAI 建议设置一两个明确的底线，而不是试图控制 AI 的每一个动作。
例如：
- "不要修改已经批准的日期和预算数字。"
- "只生成邮件草稿，不要发送。"
- "所有行动项都必须有负责人和截止日期。"
这种限制可以防止关键错误，同时不会让提示词变得过度僵硬。
4. 背景材料不是越多越好
只有真正会影响答案的文件或资料才值得提供，例如相关的表格、PDF、图片、网页或项目文件。无关材料可能增加噪音，反而降低输出质量。
对于重要任务，建议要求 ChatGPT进行自检，例如检查数字是否一致、每项任务是否有负责人、结论是否得到资料支持。
5. 不必追求一次写出完美提示词
强调第一条提示词不需要完美。更自然的使用方式是：
- 先提出任务；
- 查看结果；
- 再通过后续消息修改语气、结构、长度或重点。
长期通用的偏好，例如"回答尽量简洁"或"默认使用正式语气"，适合放进个性化设置；只适用于当前任务的要求，则应写在当前提示词里。
6. 简单任务和复杂任务应使用不同工作方式
区分了两类任务：
- 普通聊天适合快速问答、改写、简单分析；
- 更重的工作模式适合整合多个来源、修改文件、生成报告或完成大型交付物。
对于重复性任务，OpenAI 的建议是：先手动运行几次，把提示词调整稳定，再考虑自动化。
7. Codex 支持执行过程中继续引导
介绍了 Codex 的几种使用方式：
- Steer：在任务执行过程中补充要求或改变方向；
- Queue：把新指令排到当前任务之后；
- /plan：先分析代码并提出方案，再进行修改；
- /goal：设定一个贯穿多步骤任务的高层目标；
- /review：进行代码审查，也可以指定重点，例如安全漏洞。
Codex 默认在受限的沙箱环境中运行；当需要访问更多文件、网络或系统权限时，会请求用户批准。
一句话总结
这篇文章传达的不是"提示词不重要"，而是：
好提示词的关键不是写得长，而是明确结果、提供必要背景、规定少数关键边界，然后通过后续对话逐步完善。
一个实用模板可以写成：
帮我完成【目标】。
背景是【必要信息】。
请用【输出格式】呈现。
注意不要【关键限制】。