告别玄学！大模型官方提示词工程完全指南：Gemini 3.0 vs GPT 5.1 vs Claude 4.5全对比

本文对比分析Gemini、GPT-5.1和Claude三大模型官方提示词指南。Gemini提供通用提示工程教科书，强调清晰指令和few-shot示例；GPT-5.1专注Agent与代码，注重系统prompt和工具使用；Claude聚焦长任务与工作流，强调状态管理。三家共识是提示需清晰具体、提供示例和上下文、可迭代优化。普通用户可参考Gemini，工程师开发Agent系统则适合GPT-5.1或Claude的指南。提示词正从"魔法咒语"转变为"产品配置"。

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大模型火到今天，「提示词」已经不再是几句玄学口诀，而是真正影响产品效果的「工程手段」。

最近Gemini和OpenAI都发布了新模型，但是，很多小伙伴不知道的是，这些新模型发布的时候厂商也都同步更新了官方 Prompt 指南，而且思路差别还挺大。

官方原文和翻译好的中文版会统一打包，感兴趣可以「关注此公众号，回复“提示词”获取」。

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一、三家厂商官方分别在讲什么？

1. Gemini：任何模型都能用的「通用 Prompt 教科书」

Google Gemini 的「提示设计策略」文档非常像一本提示工程入门教材，而且几乎是模型无关的。

核心思路可以概括为四个关键词：

1. 清晰指令

• 输入（问题/任务/实体/补全）

• 限制（字数、风格、语言…）

• 输出格式（表格/要点/段落/关键词等）

• 把 prompt 拆分

• 一堆示例展示：一句「帮我改好点」换成结构化指令之后，质量会直接上一个台阶。

2. 强烈推荐 few-shot（少量样本） 示例

• 示例不要太多，避免「过拟合」；

• 多给正面示例而不是「反例演示」。

• 结构长什么样

• 语气怎么写

• 范围到哪里为止

• 官方建议：尽量总是给少量示例，零样本的效果「可能不太好」。

• 示例用来教模型

3. 加上下文、用前缀标清结构

• 遇到专业问题：把说明书、产品文档原文贴进 prompt，让模型「只根据这些文本回答」，别让它瞎编。
• 用输入/输出前缀（如 Text:、JSON:）标清每块内容的语义和期待格式。

4. 拆分复杂任务 + 调参数 + 迭代

• 复杂需求拆成几个小 prompt 串联，或并行处理再汇总。
• 通过调温度、topK/topP、输出长度和 stop_sequences 来找到最合适的生成风格。
• 提示本身要多实验、不断重写，直到结果稳定。

一句话总结：

Gemini 官方指南 = 任何 LLM 都能照抄的「标准提示工程套路」，偏基础但很系统。

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2. GPT：为 Agent 和代码而生的「定制指南」

OpenAI 的 GPT‑5.1 Prompting Guide 则明显是为生产级 Agent、尤其是代码类 Agent写的。

可以抓三个大方向：

1. 把模型当「资深搭档」来设计行为

• 指定「每 X 步/每 Y 次工具调用就发一条进度消息」。

• 性格（务实/礼貌/话多话少）

• 汇报节奏（多久给一次阶段更新）

• 在长任务中要不要「坚持做完，不轻易收尾」。

• 用系统 prompt 精细定义

• 引入了 user_updates_spec / user_update_immediacy 这种结构化配置

1. 全面围绕工具和计划来设计 Prompt

• apply_patch（例：按 diff 改文件）

• shell（受控执行命令行）
  这类内置工具的使用建议。

• 工具 schema 应该怎么写（字段、必填项、用途说明）；

• 什么时候「必须用工具」、什么时候要先问用户补信息；

• 如何批量、并行调用工具。

2. 规划工具 + Metaprompt，构建可维护的 Agent

• 让模型帮你找系统提示里的冲突/漏洞；

• 再让它给出改进版，循环迭代。

• 把任务拆成 2–5 个里程碑，记录状态（pending / in_progress / done）；

• 一次只做一个 in_progress 项；

• 每轮对话都要同步更新计划。

• 推荐为中大型任务定义一个「计划工具」（程序员小伙伴应该会发现，现在主流编码工具都在做Plan mode）

• 用 GPT‑5.1 自己来优化 system prompt（metaprompt）：

一句话总结：

GPT‑5.1 官方指南 = 面向「写 Agent 和写代码」的专业调教文档：从个性、计划，到工具、设计系统都有模板可抄。

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3. Claude：长任务 + Agent 的「工作流说明书」

Anthropic 的《Claude 4 提示词最佳实践》非常「工程向」，核心是：如何让 Claude 在长任务里一路干到底。

重点可以归纳为3点：

1. 指令要写得比你想象中还具体

• 不要指望模型「懂事自觉加功能」，你想要的输出格式、细节程度、是否要顺手多做一步，都要写明白。

2. 当 Claude 是长期合作者，不是一问一答的搜索框

• 用第一轮搭建测试、脚本、进度记录；

• 后面几轮在此基础上迭代；

• 建议用 JSON、进度文件、git 等手段，让模型在上下文重置后能找回状态。

• 文档有专门讲「长期推理」「多上下文窗口」「状态管理」：

3. 通过系统标签调节「主动/保守」行为

• 你可以让 Claude 默认「多做一步」：直接改文件、跑脚本；

• 也可以让它默认只给建议、不动任何东西，除非用户授权。

• 提供类似 <default_to_action>、<do_not_act_before_instructions> 的模板：

此外，Claude 还给了一整套输出格式控制思路：

• 建议用 XML 标签包裹不同结构；
• 提示本身尽量用你想要的风格（不用 markdown、就别在 prompt 里写一堆 markdown）；
• 少说「不要做什么」，多用「你应该这样做」的正向描述。

一句话总结：

Claude 官方指南 = 做长任务 Agent 的工程实战手册。

二、三家在「提示工程」上的共同原则

尽管侧重点不同，但三家官方在几件事上的共识非常强：

1. 越清晰越好：指令要具体，别模糊

• 明确写出任务、限制条件和输出格式，而不是一句「帮我写得专业点」。

2. 示例比说教更有用

• Claude ：模型会极度认真地模仿示例；
• Gemini ：「尽量总用少样本示例」；
• GPT ：用完整示例展示 agent 行为和工具使用。

3. 要给足上下文，不要迷信「模型都懂」

• 真正重要的业务规则、文档、接口约束，最好都塞到 prompt 里，让模型「以此为准」。

4. 提示是可迭代的配置文件，不是一劳永逸的咒语

• 官方都强调要根据模型表现，不断重写、拆分、合并提示。

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三、关键差异：谁适合你的项目？

下面用一个视角：如果你只看结论，怎么快速选？

先给一个简单结论，普通用户看Gemini的官方教程就可以了，GPT和Claude的指南，则非常适合那些正在设计agent或是把AI结合到产品中的工程师。

这些几乎是你能找到的最权威的指南，毕竟厂商都希望用户最大程度发挥出它们模型的“威力”。

1. 从定位看

• Gemini：

• 做各种「问答/分类/总结/生成」的 通用 LLM 应用，尤其是刚入门时的体系化学习。

• GPT‑5.1：

• 做复杂的 agent 系统 + 代码助手 + 自动化工作流。

• Claude：

• 做长任务、跨上下文、需要状态管理和工具调用的 工程化 Agent。

2. 从「示例」看

• 如果你认可「示例是最强控制手段」，并且不特别在意 prompt 变长：
  → Gemini 的 few-shot 策略非常适合作为主心骨。
• 如果你关注的是「示例一旦给错就会带偏」：
  → Claude 的提醒更贴近你的风险意识，适合精雕细刻重要示例。

3. 从「长任务」看

• 做长项目、要记进度、要能恢复：

• Claude：有上下文感知、多窗口工作流、状态管理建议，偏「系统层」。
• GPT‑5.1：用计划工具 + 用户更新规则约束 agent 行为，偏「行为层」。

• 只是想把复杂任务拆几步并行跑一跑：

• Gemini 的「拆分/串联/汇总」套路完全够用。

4. 从「工具 & 生态」看

• 高度依赖工具、希望形成完整 Agent 生态：

• 工具 schema 写法

• 何时必须调用

• 并行调用

• apply_patch / shell 的实践。

• GPT‑5.1 的文档会更对胃口：

• 只想简单地「模型 + 业务 API」：

• Claude 的「主动/保守模式」和少量工具示例，就足以搭一个安全的代理。

• 当前主要还是在做非 Agent 的文本任务：

• Gemini 这份文档即可满足绝大多数需求。

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三、结语：把 Prompt 当「产品配置」来打磨

看完三家的官方指南，会发现一个共同趋势：

提示词越来越少像「魔法咒语」，
越来越像一份「可维护的产品配置和团队约定」。

• 对 C 端用户：也许只需要记住「清晰具体 + 示例 + 上下文」这三件事。
• 对做产品和工程的团队：

• Prompt 设计本身，就值得像写接口协议、写设计规范一样，用文档和版本控制认真维护。

这篇只是把三家文档的核心思路提炼了一遍。

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