AI 提示词怎么写？不是你语气不够重，是你条件给少了

先说结论

提示词不是咒语，是交接单。你把它交给一个读遍了公开资料、却从没见过你眼前这个局面的人去办一件事，单子上写什么，直接决定他交回来什么，这一点跟你带新人没有任何区别。

写"要有深度、要专业、要有洞察力"，等于什么都没写，因为这三句话对任何一篇文章都成立，也就等于对任何一篇文章都不构成约束。真正能约束住输出的，是具体条款，比如"谁在看、要解决什么问题、什么算不合格、哪些数字不许编"这类具体的条款，剩下的判断空间留给对方去用。

模型的能力上限是固定的，提示词决定不了它有多聪明，它决定的是另一件事：这次输出落在上限附近，还是落在一堆看着像那么回事、实际什么都不承担的套话上。这两种结果之间没有中间态。

下面从"下一个词"这个机制讲起，说明形容词为什么不起作用、哪些条件真能改变它的选择，再把我今天下午发出去的一段真实指令逐句拆开，另外给一个能直接抄的四段模板。

一、它每一次只做一个选择

上一篇拆符号的时候讲过，模型干的事只有一件：给定前面所有的字，算出下一个字是每个候选的概率，挑一个接上去，然后再算下一个。它没有"想法"，只有一张随时在变的概率表，这张表里没有"我想表达什么"这一栏，只有"下一个字写哪个比较可能"。

这里有个容易被忽略的细节，候选从来不是只有一条路。"因此"和"但是"都能接在同一个句子后面，只是概率差一点点，而模型只负责挑那个数字大的，所谓生成，就是在一堆都能接的选项里反复挑，挑完一次就把这个选择变成新的前提，继续往下挑，一直到它认为该停为止。

你给的条件越少，它越只能往那条平庸的路上走，原因很朴素——平庸的续写在语料里出现次数多，概率天然就高。你丢过去一句"写一篇关于提示词的文章"，它面前那条路就是"提示词很重要，好的提示词能提升效率，首先……其次……最后……"，因为这类文本在网上有几百万份，每一份都在给这条路径投票，票数攒出来的就是那个平均值。

所以"水"通常不是你运气不好，而是你在逼它选那个概率高、信息量低的续写——它每次做的都是合理选择，只是你给的条件让它只能这么选。换成哪个模型来都一样。

反过来看，每多给一条具体条件——受众是谁、在什么场景下用、哪些字眼不许出现、哪几个数字必须来自原文——能接下去的分支就少一批，它被逼到更窄的分布里，剩下的候选具体得多，虚话也就没地方落脚了。

我把这件事叫收窄选择。提示词的全部作用就是收窄选择，不是"告诉它该怎么想"，而是"把它面前能走的路减少到几条有用的"，路少了，它每一步都得往实处走。

二、形容词不改变它面前的分支

"专业一点""深入一些""要有洞察力""写得高级点"，这些词看起来像要求，实际上没有在分布上做任何裁剪，因为它没法落到任何一个具体的句子上。你要它"专业"，它不知道该往深里挖还是往宽里铺，不知道加公式还是加案例，两边的概率它都算得出来，于是挑那个两边都不得罪的写法。形容词的麻烦在于它同时指向十个方向，而模型只会走那条平均路径。

模型没法验证自己够不够专业，它只能照着语料里"专业文章长什么样"的模糊印象继续写，写完也没法回头核对，而那个印象的平均值，恰好是一堆正确但没信息的话——这不是它偷懒，是"专业"这个词在语言里本来就指向一个平均值，你要它往那儿靠，它只能给你那个样子，没有别的选项。

举个具体的。假如我当时只是发出去一句"写一篇关于提示词的技术文章"，大概率会拿回这么四块：提示词很重要，结构要清晰，要给例子，要不断迭代——每块都对，每块你都反驳不了，可合起来没有一个字是你非读不可的，因为它们对任何一篇讲提示词的文章都成立。

情绪词的情况更糟。"这个对我特别重要""拜托写好些""写不好我要挨批"——这些话不改变任务条件，只改变语气，而语气本身不携带任何关于内容的信息，它顶多让输出热情一点——热情跟准确没有关系。

OpenAI 在 GPT-4.1 的提示指南里对这件事写得很直白：一般没必要用全大写、贿赂或者承诺小费这类激励手段，建议一开始就别加；而且如果原来的提示里带着这些，模型还可能过度关注它们，反倒碍事。

"给你 100 块小费"这个梗传了好几年，它实际起到的作用，大概不如"把读者从新手改成已经会用 OpenWrt 的"这一句话。前者调的是情绪，后者换掉的是整个受众假设，而受众假设一变——举例的深度、术语的密度、解释的长度——全跟着变。

顺便说一个反例。有些"数字型"要求反而管事，比如"给我五个角度，其中一个必须是反对我的"，因为它给的是结构约束，模型必须真的去找五个不同的方向，凑不出来就会露怯。能被计数的要求，通常比能被感觉的要求有效。

说清楚一点，情绪不是完全无效。它能改变语气，能让输出更愿意展开，能让模型少一点敷衍，这些在对话里都感觉得到，但它管的是怎么说，管不了说什么；想要说的是对的，还得靠条件，这一点绕不过去。

三、官方文档里值得抄的三条

OpenAI 给 GPT-4.1 的那份提示指南里，有一段是写给 agent 用的开场白，一共三条。官方说法是，把这三条加在开头之后，他们内部 SWE-bench Verified 的分数提升了接近 20%。这三条短得离谱，单看每一条都像是废话，合起来却把行为边界划得很清楚。这就够了。

你是 agent，在用户的问题彻底解决之前请继续，不要在中途把控制权交回去。

如果你不确定文件内容或者代码结构，用工具去读，收集相关信息——不要猜，也不要编一个答案。

每次调用工具之前必须充分规划，调用之后必须充分反思结果。

三条里一条形容词都没有，全是"该做什么、不该做什么"的行为规则。这也是我判断一段提示词好坏的粗办法：如果删掉那些形容词之后意思没变，它们本来就是废的。

第二条我想单独说。它没有写"请不要产生幻觉"，那句话是许愿；它写的是"去读文件"，给了一个可执行的替代动作。这两者的差别，是"希望它别犯错"和"堵住它犯错的路"的差别，只有后者会真的改变输出，前者只是表达了你的期望。

同一份指南里还有几条我常年在用的细节，顺手记在这儿，它们不像上面三条那样成体系，但真到写提示词的时候，多半是这几条在救场。

指令冲突时，模型倾向于遵循更靠后的那条。所以重要的要求值得在结尾再说一遍，重复不丢人。
长文档塞进上下文时，指令同时放在开头和结尾效果更好；只放一次的话，放开头比放结尾强。
往上下文里塞结构化文档，JSON 的表现尤其差，用 XML 标签或者 ID/TITLE/CONTENT 这种带标签的格式明显更稳。

这条落到实操上就是这个意思：你要它读一堆材料，别拼成一个巨大的 JSON，给它分段、带标签、每段起个名字，它才分得清哪段是规则、哪段是素材、哪段是已经作废的旧版本。

四、真正管用的四件事

把上面这些揉到一起，我落到四个动作。它们不是并列的技巧，而是各自堵一个方向的失败：局面不清就往通用处飘，判据不明就全是废话，没有样例就学不到风格，边界不划就敢编。四件事是一套的，只做一件，剩下的三件会把这个缺口放大。

第一件：交代局面

局面包括三层：我在什么处境、手里有什么料、这东西最终给谁用。三层里任何一层空着，模型都会用它的默认值补上，而它的默认值差不多是全国平均值。

那天发出去的指令是这么开的："前面一篇文章说了什么是大语言模型，先从基本的原理了解之后，才能更好的写提示词。"一句话把我的位置定住了：这是系列第二篇，看的人已经知道大模型是概率模型，不需要再解释 token 和注意力是怎么分的——它省掉的不是字数，是一整节跑偏的风险。

这里面还有一个更省事的做法，就是把"我已经试过什么、为什么不行"也一起交出去。你不说，它很可能从头开始，把那个已经被你否掉的方案又端一遍，然后你还得再解释一次为什么不行。告诉它哪些路已经堵死了，比告诉它该走哪条路更省时间。

不交代局面的后果很具体：模型会从通用的地方开始讲起，把看的人当成今天第一次听说这回事，于是你得到一篇正确、完整、放之四海皆准的废话——它不是在敷衍你，它只是不知道你在哪儿，只能从地图的中部开始走。

第二件：定判据

这是绝大多数人漏掉的一层，也是效果明显的一层，因为大部分人对"要求"的理解还停在"表达期望"，而判据干的是"设定验收"，这两件事完全不是一个动作。

"写得专业"是形容词；"不合格的稿子有这几个特征：出现'赋能''闭环''底层逻辑'，出现我没验证过的数字，用'值得说'开头"是判据。差别在哪？判据可以逐条核对，形容词只能凭感觉，而感觉是没法用来要求别人的，也没法用来验收，你只能说"不太对，再改改"，然后进入无限循环。

判据要写成可判定的否定条件。别写"要具体"，写"每个观点后面必须跟一个能复现的操作步骤，做不到就别写这个观点"；别写"要有自己的判断"，写"每个结论后面说明反对它的理由"，因为能被反驳的句子才算有立场。

你现在读的这篇，判据里就有几条是被明确写死的：不许编造统计数字、不许用表情符号、不许写"综上所述"——这些限制把可选项砍掉了一大半，剩下的路不多，所以看起来才像有人在说话，而不是一台机器在复述它读过的东西。

第三件：给样例

一条正例顶十句形容，这句话我是真信的，因为样例是唯一能让它知道"标准在哪儿"的东西，其余都只是关于标准的描述。

样例的作用不是让它抄，是给它一个"这个水准算及格"的锚点。你想让它学某个人的文风，省事的办法是把那人已经写过的两段原样丢进去，不加任何说明，说"照这个密度和长短句节奏写"，它立刻知道该往哪个档位靠，比你说十遍"要有个人风格"都准。

找不到正例的话，反例有时更好用：贴一段你不想要的，说"就这个味儿，别写成这样"——反面样本往往比正面样本省字，因为"不要"的边界比"要"清晰，模型也更容易从一段坏文本里认出那些该躲开的特征。

第四件：划边界

给模型一个可以说"不知道"的出口，这一句听起来像废话，实际是四个动作里最容易被忽略、也最容易出事的那个。

这一条我是被骂出来的，而且骂得不冤。有一次写他的东西，我写"这台机器用了一个月"，实际才买一周。问题不在文笔，在于我的风格模板里有个空位——"开篇要落在具体场景：时间加行为加感受"，我拿编造的事实把这个空位填上了。

后来他给的规矩是：时间、数量、价格只能来自原文或者可核实的外部规格，缺了就写【待填】，不许猜。这条规矩写得比"不要编造"细，因为它干了三件事：指出哪几类词危险、指定信息的合法来源、给出空位的处理方式。

这条规矩的本质，是给"我不知道"留一条合法的路。没有这条路，模型面对空位只有两个选择：空着，看起来不完整；编一个，看起来完整。它会选后者，因为训练时"完整"比"诚实"拿到的奖励更多，这个偏好在语料里被反复强化过，你光靠一句"不要编"压不住。

所以边界条款不能只写"不许编"，还得告诉它空位怎么办：写【待填】，或者停下来问。这跟你带新人一个道理，光说"别瞎做"，他还是会瞎做，你得告诉他遇到不懂的先来问你。

五、把那段指令拆开看

那天下午发出去的那段话，是这套东西的一次完整应用。原话不长，三百来字，但四件事都在里面，还带了七八条硬指标，我按四件事标一遍，顺便说说每句在管什么。

原文片段	归到哪一件	为什么有效
"前面一篇文章说了什么是大语言模型"	交代局面	定住系列位置，省掉基础解释
"我先交代背景（在记忆文件中）"	交代局面	指明材料在哪，不用模型瞎猜
"让 AI 先阅读一下相关文献和论坛（增加时效和准确性）"	交代局面	材料来源加约束，并说明理由
"最后提出准确的要求（避免假大空，给出实际操作方法和实例）"	定判据	"实际操作方法和实例"可核对
"让 AI 不懂的多问（减少幻觉）"	划边界	给了出口，允许它停下来问
"文章大于 3000 字"	硬约束	数字，没得商量
"标题和摘要符合 SEO、注意图片 ALT 属性和居中要求"	硬约束	全是可检查项
"比较复杂的地方可以用渲染图片进行演示"	输出形态	指定了表达手段
"避免干涩的 AI 味道（段落过短、句式生硬、喜欢用表情包）"	判据	三条都能数出来
"加上一点初始温度：适当发散，结合上下文"	留白	前面收太紧，这里松一格

这段话里有几个细节特别对，值得单独说，因为它们恰好属于"看着不像技巧、实际起了大作用"的那一类。

每条要求后面都带着理由。"增加时效和准确性""避免假大空""减少幻觉"——说明为什么要这么做，模型才判断得出边界情况该怎么处理。这一点官方指南也强调过，给动机比给命令管用，因为命令只能覆盖你想到的情况，动机能覆盖你没想到的那些。

判据是可数的。"大于 3000 字""段落过短""喜欢用表情包"，这些能被检查，落到文本上一目了然。而"写得好一点"永远无法验收，你和模型对它的理解也永远不会一致，到头来只能来回改，改到你没脾气。

他自己给了反面清单。"段落过短、句式生硬、喜欢用表情包"这三样恰好是 AI 写作的典型特征，说特征比说"别像 AI"有效得多。前者能落到句子上，后者只能落到感觉上，而感觉没法执行，也没法量化。

结尾那句"初始温度"是有意识留的口子。前面收得很紧，最后松开一格，免得整篇输出变成填空。这个比例感挺难拿捏，收得太死会僵，放得太开又会飘回原来那个平均值。

不过这段话漏了一环：四件事里它缺了"给样例"。没有"照这个档位写"的锚点，模型只能从判据里反推，反推出来的东西往往偏保守。我这次只能照着判据反推，反复改了几轮才对上节奏，这一步本该在指令里就交代。

六、五个场景，五套填法

同一套四件事，落到不同题材上填法差得挺远，下面挑了五个我平时用得多的场景，每个场景给出该问什么、以及一段能直接抄的指令。

写一篇东西

写作类指令最难的地方不是文笔，是边界：你一旦没划清，它要么写成百科词条，要么写成宣传稿。

要点有四条：为什么写这一篇（动机决定重心）、写多深给谁看（"给小白看"是形容词，"给会刷固件但分不清递归查询的人看"才是条件）、资料从哪儿来（标准文档、厂商文档、社区帖子，可信度依次递减）、结构和体量（几节、多少字、标题用什么句式）。这四条里，前两条决定了它写什么，后两条决定了它写成什么样。

我上次让它写一篇大模型发展史，发过去的是这么一段原话：

帮我写一篇介绍 AI 大模型是怎么来的文章，先交代历史，然后从数学逻辑
到现代的工程实现中间有什么问题，最后是怎么解决的。文章里的专业术语
要有充分解释，比较难的数学逻辑和计算能用图片表达；小白和大佬都能看。
资料来源要权威可靠，不能没有逻辑闭环。字数 8000 到 10000 字，图片用
webp 且居中，SEO 要做好。遇到不懂的东西问我，回忆一下记忆文件里之前
的要求和语调，避免重复犯错。文章减少 AI 味。写好之后推送到草稿，我
来做最后的调整。

这段两百来字，五条要点全在里面。特别要学的是三个地方。

它给了因果链，不是给了题目。"先交代历史，然后从数学逻辑到工程实现中间有什么问题，最后怎么解决"——这不是结构要求，是把整篇文章的论证方式定死了。模型拿到这句话，不可能写成编年史，也躲不开"为什么当初过不去"这一层，而这层恰恰是大部分同题文章省掉的部分，省掉之后整篇就变成了一份没有因果的清单。

它把"不能做什么"也写了。"不能没有逻辑闭环"这句话看着抽象，但它指向一个具体的毛病：只讲结论不讲推导。所以后面我写的时候，每一节都得有"为什么过不去"这一段，写完还要回头检查一遍有没有哪一节是"它突然就有了"这种断片式的写法。

它自己交代了不完美的地方。"回忆一下记忆文件"和"遇到不懂的东西问我"这两句，等于提前允许我说"这儿我不确定"。不写这两句，模型遇到空位只会选看起来更完整的那个答案，而那个答案通常是编的。

写一段代码

代码的指令更像需求文档，因为错误是硬的：跑不起来就是跑不起来，没有"差不多"的余地。这也意味着你可以把判据写得很凶，凶到它没有解释空间。

要点：说清它替代什么手工动作（不是"做一个工具"，是"我每天要干半小时的这件事"）、给参照物（"参数风格参考 exiftool"顶得过五行描述）、定技术栈和形态、列模块并标难度、让它自己验证。前两条决定它做不做对，后三条决定它做得顺不顺手。

【局面】
一个目录里堆着几百张手机截图，文件名是时间戳。我要按拍摄月份归档，
并把单张压到 300KB 以内。现在手动做，一次半小时。

【参考】
不需要界面，命令行就行。参数风格参考 exiftool。

【技术栈】
Python 3.12，只用标准库加 Pillow。CLI 用 argparse。

【功能】
1. 从 EXIF 的 DateTimeOriginal 取拍摄时间，取不到就用文件 mtime
2. 按 YYYY/MM 建目录
3. 长边压到 1920，质量调到 300KB 以下
4. 原文件移动过去，不删除

【验收】
自己构造十个测试文件跑一遍：无 EXIF 的、文件名带空格的、目标目录已存
在的、原本就小于 300KB 的。把每条的实际输出贴给我。

【边界】
Pillow 装不上就停下来告诉我，不要改系统环境。

这里经常被跳过的是【验收】。不写这一段，它写完会回一句"已完成"，你跑起来才发现空目录报错、中文文件名乱码、目标目录已存在时直接覆盖。把测试用例列出来，等于逼它自己在交付前跑一遍，而且它写代码的时候就会想着怎么让这些用例过。

改一篇稿子

润色是五个场景里容易出事的那个，因为它会顺手改掉你没让它改的东西——把你的观点改成"更稳妥"的说法，把核过的数字改成"看起来更合理"的数字。

所以润色的指令，重点全在约束改动范围，而不是约束文笔——文笔那部分它本来就不差，差的是分寸。

要点：说清原稿是谁写的、给谁看（它才知道该往哪个方向靠）、划出不许碰的地方（事实、数字、引用、你的判断）、明确改哪一层（句子还是结构）、要求输出对照而不是整篇重发。

【局面】
这篇是我自己写的，发在个人博客上。原稿在下面。
【材料】
事实、数字、引用一个都不许动，那些是我核过的。可以改的只有句子顺序
和措辞。
【判据】
不出现"值得一提的是""综上所述""在……方面"；段落不许比原文更短；
我的观点不许删，只能换一种说法。
【形态】
输出一张三列对照表：原句 / 改后 / 一句话说明为什么改。不要整篇重发，
我要能一眼看出你动了哪里。
【留白】
如果觉得某段逻辑有问题，单独列出来问我，不要直接改。

"输出对照表"这一条是关键。整篇重发给你，你得自己逐字比对，改十处你只能发现三处；给对照表，改动一目了然，而且它必须为每一处写一句理由，写不出理由的地方它就不敢乱动。这条还有个副作用：你会突然发现原稿里有些句子是纯凑数的。

扮演一个角色

这一条被"你是一位有二十年经验的资深架构师"这种说法带偏了很久，久到很多人以为角色扮演就是往前面加一句身份。它其实是个约束问题，不是身份问题。角色不是标签，是一组约束：它知道什么、不知道什么、用什么词、遇到不懂的反应是什么。

光说"你是专家"，模型能做的只是把语料里"专家说话的样子"平均一下，结果往往是更硬的术语、更肯定的语气，信息量没变。

【角色】
你是一个做了十年网络运维的人，正在带一个刚转岗过来的同事。他不是
学生，是同事，所以不用客气，可以说"这个坑我也踩过"。

【他会什么】
基本命令都会，交换机配置能看懂，但没系统学过抓包和协议分层。

【说话方式】
短句，先给动作再给原因，不用"建议您"，不用"首先其次最后"。

【边界】
问到具体型号的参数、或者你不确定版本差异的地方，直接说"这个我得查
一下"，不要顺着话往下编。

【节奏】
一次只讲一个排查步骤，讲完停下来问他看到什么，再决定下一步。

末尾那条【节奏】是角色扮演里管用的东西。不加它，它会一口气把十个步骤全倒给你，看起来专业，实际没法照着做——你做到第三步卡住了，它已经讲到第八步，两个人的上下文对不上了。角色扮演真正难的从来不是语气像不像，是它记不记得住自己在跟谁说话。

查一件事

询问类容易踩的坑，是把"帮我查一下 X"当成一个问题。这句话没有给出判断什么，所以它只能给你百科式的介绍：定义、历史、优缺点各三条，读完了你还是不知道该不该做那件事。

要点：说清你要做什么决定（不然它不知道哪些信息有用）、给已知条件（省掉它从头解释）、要求标来源和年份（时效性）、要求区分事实和推测、明确要求它把不确定的地方单独列出来。

【问题】
我在决定公司内网要不要上一套带外管理（BMC/IPMI），现在只有 SSH。
【已知】
三十多台服务器，分布在同一栋楼的三层机房；运维两个人；预算有限。
【要判断的三件事】
1. 现在这套只靠 SSH 的方式，哪些故障场景是救不回来的
2. 上带外管理之后，新增的成本和维护负担大概在什么量级
3. 有没有"只上一部分"的折中做法
【来源要求】
厂商官方文档优先，论坛帖子只当现象参考。每个结论后面标来源和年份，
超过两年的标注出来。
【输出】
先给结论，再给理由。最后单独列一节"我不确定的地方"，不许用"一般来说"
"通常情况下"这类话把不确定的地方糊过去。
【边界】
查不到就写"没查到"，不要推测。

"我不确定的地方"这一节，是判断一次回答值不值得信的最快办法。愿意列出来的，通常是真查过；一个不确定的地方都没有的，多半是在顺着你的问题编。这条判据对人也成立，你去问同事，同样能看出谁在硬撑。

反面：一句话指令长什么样

上面五段都不短，但长的不是字数，是每一句都能被验收——反过来看下面这几句常见的写法，问题也不在短，在于它们每一句都留了一个可以让模型自由发挥的口子：

你写的	模型实际收到什么	换成什么
帮我写一篇 AI 的科普文章	一个题材词，其余全靠猜	谁看、为什么写、多长、资料从哪儿来
要专业	语料里"专业文章"的平均值	不许出现哪些词，每个结论要给出处
字数要多	没有上限，可能八百也可能八千	八千到一万字
帮我润色一下	整篇重写，改动你看不出来	只改措辞，不改事实，输出对照表
你是一位资深专家	一个更硬的语气，信息量不变	他会什么、不会什么、遇到不懂怎么说
帮我查一下 X	一段百科式介绍	我要判断什么、哪些能当依据、不确定的列出来
写好之后发布	发布是外部动作，它不知道你的站点怎么配	建草稿，标题摘要 slug 分类一并写好
不要有 AI 味	一个它无法自查的感觉	段落别太短、别用表情包、长短句交替

末尾这一行值得多说一句。"不要有 AI 味"这句话我写过很多次，效果一直不好，因为它对模型来说不是一个可执行的动作——它不知道"AI 味"具体指哪几处。把它拆成"段落长度、句式节奏、表情符号"三个能数的东西，它立刻就能对上。这也是判据那一节的老话：能被计数的要求，比能被感觉的要求有效。

七、收紧和留白

前面五节都在讲收窄，第六节把两套填法摆出来对着看。到这里要拐个弯：不是所有位置都该收，堵得太死，它就只能沿着你画的线走，走出来是通的，但没有一处值得看。

收窄到极限，得到的是正确但没人想读的东西。所有条件都写死，模型只剩填空的余地，出来的文字工整、准确、没有一个字多余，也没有一个字是你想记住的——读完了什么也留不下，跟代码里套模板生成的东西一个毛病。

我的经验是按位置分开处理，该焊死的地方焊死，该留白的地方留白，中间那部分交给判据去管。

位置	收紧还是放松	理由
数字、时间、型号、价格	收到紧	编一个就废一篇
结论和判断	收紧，要有立场	不收紧就是"既要又要"
格式、字数、SEO 字段	收紧	硬指标，没得商量
例子和比喻	放松	你想要的"具体感"长在这儿
语气和节奏	放松，但给范围	给"长短句交替"，别给逐句模板
结构	给骨架，不给填空	章节标题定死，每节怎么写放开

"初始温度"就是这张表的下半部分。你不给它自由，它只能给你平均值；你给的范围越具体，比如"长短句交替""可以在中间跑个题""允许自己吐槽一句"，它发挥得就越像人，因为这些话给了它一个可以偏离的方向，而不是一个必须命中的靶子。

这段其实是全文的转折。提示词的目标不是把输出规定死，是把它挤到有用的区间里，再留几处透气的地方。全是硬约束的提示词，写出来的东西比没提示词还难读，因为你把所有可能好看的地方都焊死了。

顺便说一句，这里说的"温度"跟 API 里那个 temperature 参数不是一回事：temperature 调的是采样时的随机性，调高了字面上的用词更跳，但内容该不该具体、该不该有立场，它一点都管不了。想让它跳出千篇一律的套话，靠的还是前面那四件事。

八、能直接抄的模板

我现在的习惯是四段，不加任何花活，也不用什么"角色扮演""思维链"之类的模板。四段写满，通常比两千字的复杂提示词管用。

【局面】
这是什么场合的什么东西，给谁看，他手里已经有什么。
这次要解决哪一个具体问题。

【材料】
只用这些材料；不确定的先去查证再用。
查不到就写【待填】，不要补。

【判据】
合格：……（可逐条核对的）
不合格：……（可逐条核对的反面特征，至少三条）

【形态】
长度、结构、必须包含的东西、不许出现的东西。
需要它发挥的地方，单独写一句"这几处可以自己发挥"。

这个模板不高级，但它能覆盖八成的失望。剩下那两成不是靠加长提示词解决的，得靠你回头改自己没想清楚的地方。

填不出来的时候，通常卡在【判据】那一段，因为你发现自己也没想清楚什么算好。这时候别急着往下写，先去找两篇你觉得合格的东西对照着看，把它们的共同点一条条列出来，这个过程本身就是在给你自己定标准，比反复改形容词有用得多。