【心法篇】如何撰写出色的 Prompt：从零到精细化

在与语言模型互动的过程中，很少能一蹴而就写出一个完美的 Prompt。往往需要经历反复修改、观察效果、优化细节的迭代过程，最终才能达到理想效果。以下是一些切实可行的技巧，帮助你高效迭代 Prompt，让每次优化都有的放矢。

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技巧一：借力 AI 提供反馈

让模型帮你优化 Prompt 是一个快速提升的捷径。例如，你可以创建一个类似“Prompt 优化器”的工具：

1. 输入你当前的 Prompt；
2. 利用 GPT 模型为其打分（1~10分）；
3. 提供具体的改进建议，并解释其合理性；
4. 输出优化后的版本供参考。

这种方法不仅能帮助你快速发现问题，还能在短时间内尝试不同改进方案。如果没有开发工具的条件，你也可以直接询问 GPT：“如何优化以下 Prompt？”模型的反馈往往出人意料地实用。

案例替换：
比如，假设你写了一个聊天机器人 Prompt，但输出的语气太冷漠。可以添加一条约束：“回答时保持亲切、幽默”。模型可能会告诉你：再补充更多细化的场景描述，如“客户服务”或“休闲聊天”，以确保语气与用途匹配。

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技巧二：固定测试用例，统一评价标准

在 Prompt 调试时，选择三到五个固定的测试输入用例进行验证。这些用例可以涵盖不同的使用场景和预期输出，例如：

• 用例1：简单陈述问题
• 用例2：复杂问题带背景信息
• 用例3：模糊指令下的意图推测

通过这些用例，观察 Prompt 的表现，记录版本号（如 Version 1.1），并将不同版本的输出进行对比。

这种方式的核心是保持测试的稳定性，避免因测试用例变化而误判效果。若有条件，可借助 API 执行 Prompt 调试，将优化过程程序化，进一步提高效率。

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技巧三：损有余而补不足，逐步微调

有效