【FDE系列】阶段1Day 11：Prompt — 给模型立规矩

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│                                                  │
│   🎭 Prompt = 你给演员的"剧本"                    │
│                                                  │
│   同样一个演员（模型）：                           │
│   - 给他"喜剧剧本" → 演喜剧                       │
│   - 给他"悲剧剧本" → 演悲剧                       │
│   - 没给剧本 → 自由发挥，不知道演什么              │
│                                                  │
│   💡 Prompt 就是模型的剧本。                       │
│     你不写好剧本，演员就乱演。                      │
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└──────────────────────────────────────────────────┘

类比：你给一个新员工布置任务。说"把报告写了"和他对比说"把这周的设备巡检数据整理成三页 PPT，每页一个结论，明天下午 3 点前发我"------结果能一样吗？Prompt 就是一个道理。

📐 Prompt 的三要素

一个好的 Prompt，包含三个零件。少了哪个都不对。

要素	🎭 通俗比喻	🎯 作用	📋 示例
角色	给模型"定身份"	让模型从特定视角回答	"你是一位资深财务分析师"
指令	给模型"下任务"	告诉模型要做什么	"请分析这份财报的主要风险点"
约束	给模型"立规矩"	限制输出格式、内容、范围	"用 3 段话回答，每段不超过 100 字，不要编造数据"

🔑 为什么三个都要

少一个会怎样？咱一个个看：

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❌ 只有指令（没角色、没约束）：
   "分析这份财报"

   模型：[可能写 100 字，也可能写 5000 字]
        [可能从投资人角度，也可能从审计师角度]
        → 结果不可控

⚠️ 有角色+指令（没约束）：
   "你是一位财务分析师，分析这份财报的风险点"

   模型：[从财务视角分析，但输出长度、格式完全随机]
        → 部分可控，但格式难统一

✅ 三要素齐全：
   "你是一位资深财务分析师。
    请分析这份财报的主要风险点。
    要求：用 3 段话，每段不超过 100 字，
    分别讲盈利能力风险、流动性风险、合规风险。
    所有数据必须引用财报原文。
    不确定的地方标注 [待核实]。"
   
   模型：精准输出，格式统一，数据可溯源

💡 一句话：角色定方向，指令定任务，约束定质量。三件套齐了，模型才靠谱。

🔬 System Prompt vs User Prompt

Prompt 分两类，用途不一样。

类型	🎭 通俗比喻	⏱️ 有效范围	📋 示例
System Prompt	模型的"基本人设卡"	整个对话不变	"你是一个客服助手，只回答产品相关问题，遇到不懂的说'我帮您转人工'"
User Prompt	用户每次的具体问题	仅当前这一轮	"我的订单什么时候发货？"

🧩 怎么配合

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│              一次完整的 API 调用（拆解）                   │
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│  System Prompt（对话开始时发一次，全局有效）               │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ "你是某制造企业的设备维修助手。                      │  │
│  │  只回答设备维修相关问题。                            │  │
│  │  遇到不知道的故障代码，说'请查阅维修手册第 X 章'。    │  │
│  │  所有回答必须引用具体的维修步骤编号。                 │  │
│  │  不要编造任何故障原因或维修步骤。                      │  │
│  │  用中文回答，语气专业但友好。"                        │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                          │
│  User Prompt（用户每次提问时发）                          │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ "设备 A3 型号报故障代码 E-042，请问怎么处理？"        │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                          │
│  模型看到的是：System Prompt + User Prompt 拼在一起        │
│  然后开始"接龙"，生成回答                                 │
│                                                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

💡 关键认知：System Prompt 是"不变的底座"，User Prompt 是"可变的输入"。好的 System Prompt 能让模型在整个对话中都"走正道"。

📊 Prompt 写得好 vs 写得差

🔴 反面教材

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Prompt：
"帮我写个周报"

模型输出：
"本周工作顺利推进，各项指标正常，下周将继续努力......"
→ 空洞、没用、不敢交差

🟢 正面教材

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Prompt：
"你是一位项目管理系统的高级助手。请帮我写一份本周工作周报。

格式要求：
1. 分'✅ 已完成'、'🔄 进行中'、'📅 下周计划'三个部分
2. 每项工作用一句话描述，包含进度百分比
3. 如果信息不足，用 [待补充] 标注

以下是我的工作记录：
[粘贴你本周的工作记录]

用中文回答，总字数不超过 500 字。"

模型输出：
## ✅ 已完成
- 设备巡检系统上线（100%）......
- Q3 预算方案提交（100%）......

## 🔄 进行中
- 供应商评估报告（75%，待审批）......

## 📅 下周计划
- 启动 A3 产线维护计划（待确认排期）
→ 结构清晰、数据可查、可直接交差

🆚 差距在哪

维度	❌ 差 Prompt	✅ 好 Prompt
角色	没设	给了明确身份
指令	模糊 ("写个周报")	具体 ("分三部分，每项一句+进度")
约束	没设	500 字限制、不足处标注、中文输出
信息	没给	给了工作记录
结果	空洞无用	可直接用

🛠️ 动手实践

🧪 任务 1：Prompt A/B 测试

步骤：

打开 DeepSeek（https://chat.deepseek.com）或豆包（https://www.doubao.com）
选一篇新闻文章（随便找一篇 2000 字左右的文章，复制全文）
写两个 Prompt，分别发出去：

Prompt A（差的）：

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总结这篇文章
[粘贴文章全文]

Prompt B（好的）：

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你是一位专业的信息提炼助手。

请阅读以下文章，提取核心要点。

格式要求：
1. 用一句话概括文章主题（不超过 30 字）
2. 列出 3-5 个关键信息点，每条用"→"开头，不超过 30 字
3. 如果文章中有具体数据，必须列出
4. 如果文章中提到具体人物/公司/时间，必须列出
5. 不要加入你自己的任何评论或推测

文章内容：
[粘贴文章全文]

用中文回答。

对比两个回答：

维度	Prompt A 结果	Prompt B 结果
是否抓住了核心
是否遗漏重要信息
是否有自己编的内容
格式是否清晰可读
Token 消耗

🖥️ 做完这个对比，你会发现：同样的模型，Prompt 不同，质量差距能大到离谱。

🎭 任务 2：角色设定实验

同一个问题，换不同角色，看模型怎么"变脸"。

问题："什么是好的领导力？"

分别用以下三个 Prompt（每个发一次）：

Prompt 1 --- 学术视角：

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你是一位企业管理教授，在清华大学任教 20 年。
请回答：什么是好的领导力？
用学术风格，引用至少一个著名的管理理论。

Prompt 2 --- 实战视角：

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你是一位创业 10 年、公司 500 人的 CEO。
请回答：什么是好的领导力？
用你的亲身经历举例，不要说理论。

Prompt 3 --- 军队视角：

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你是一位服役 15 年的军队连长。
请回答：什么是好的领导力？
用军队的语言和思维来回答。

角色	回答风格	用了什么例子/理论	和你的预期一样吗
教授
CEO
连长

💡 做完你会发现：模型没有自己的"观点"，它的"观点"是你给的 Prompt 决定的。 你把身份换一换，同一个模型能变出三个完全不同的人。

📐 任务 3：给你的行业写一个 System Prompt

这是今天最有价值的练习。想象你要做一个你们行业的智能助手，写出它的 System Prompt。

模板：

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# System Prompt 模板

## 角色定义
你是 [什么岗位 / 什么领域的助手]

## 核心职责
- [职责 1]
- [职责 2]
- [职责 3]

## 行为规则
- [什么能做]
- [什么不能做]
- [不确定时怎么做]

## 输出格式
- [格式要求]
- [长度限制]

## 安全边界
- [绝对不能说 / 不能做的事]

示例（设备维修助手）：

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## 角色定义
你是某汽车零部件制造企业的设备维修助手。

## 核心职责
- 根据故障代码查找对应的维修步骤
- 解释常见故障的原因和解决方案
- 协助安排维修优先级（安全 > 生产 > 一般）

## 行为规则
- 只回答设备维修相关问题，无关问题回复"这不是我的职责范围"
- 所有维修步骤必须引用维修手册编号
- 不知道的故障代码回复："请查阅维修手册，或联系设备供应商技术支持"
- 不要编造任何故障原因或维修步骤

## 输出格式
- 用序号列出维修步骤
- 每步骤一行，不超过 50 字
- 最后注明 [参考：维修手册第X章]

## 安全边界
- 绝对禁止建议绕过安全防护装置的维修操作
- 涉及高压电/高温/危化品的操作，必须标注 [⚠️ 安全提示]

🖥️ 把你写好的 System Prompt 发到 DeepSeek/豆包，测试几个你们行业的真实问题，看能不能走通。

📝 本课小结

知识点	一句话
Prompt	你给模型的"剧本"，决定它怎么接龙
三要素	角色（定身份）+ 指令（下任务）+ 约束（立规矩）
System Prompt	全局人设，整个对话不变
User Prompt	每次具体的问题
好 Prompt 标准	三要素齐全 + 给足信息 + 格式明确
核心认知	同样模型，Prompt 不同，结果天地之别

💡 今天最重要的一个认知：模型没有自己的"观点"和"风格"------这些全是你用 Prompt 给的。你的 Prompt 写得越好，模型就越"像"你想要的那个人。

📋 课后练习

完善你的 System Prompt：把任务 3 写的 System Prompt 发到两个不同模型（DeepSeek + 豆包），测试 3 个问题，看两个模型在同一 Prompt 下的表现差异。记录结果。
三要素检验：找一个你以前用过的 Prompt（或者随便想一个），用今天的"三要素"标准检验------缺了哪个？补上之后试试效果有没有提升。
幻觉测试与 Prompt 约束：问模型一个它不知道答案的问题（如"我们公司去年的营收是多少"），对比不加约束和加了"不知道就说不知道"的回答差异。验证 Day 9 学的"Prompt 约束防幻觉"到底有没有用。

💭 今日反思

好的 Prompt 和差的 Prompt，差距主要体现在哪里？（提示：不只是"长度"，是"信息密度和指令清晰度"）

如果你要让 AI 做你行业内的一个具体任务，你的 System Prompt 里最关键的约束是什么？

Prompt 作为 Agent 的第一块拼图------它解决的是"让模型知道该做什么"。剩下的四块（Memory、RAG、Tool Use、MCP）各解决什么？你可以提前猜一猜。

明天预告 ：今天你学会了怎么给模型"下指令"。但有个问题------模型每次只看到当前对话，聊着聊着就把你忘了。明天咱聊第二块拼图------Memory（记忆）。怎么让模型记住你是谁、你做啥的、你喜欢什么风格？三种记忆方案，各有各的坑。

FDE 学习系列教程 · 第一阶段 · 第 3 周 Day 1 · 完