【人工智能】提示词设计原则：简洁性、明确性、具体性如何平衡？

提示词设计原则：简洁性、明确性、具体性如何平衡？

1. 提示词设计三大原则的核心内涵

1.1 简洁性

1.1.1 定义

用最少的文字传递核心信息，避免冗余和不必要的描述。比如 “写 3 个春天的成语” 比 “我想让你写出来 3 个和春天有关系的成语词语” 更简洁。

1.1.2 重要性

大模型处理简洁的提示词时，能更快抓住重点，减少理解偏差。同时，用户也能节省构思和输入的时间。

1.1.3 常见误区

把简洁等同于简略。简洁是去掉废话，而不是缺少关键信息。比如 “写文章” 就太简略，不算简洁。

1.2 明确性

1.2.1 定义

让大模型清楚知道要做什么，不产生歧义。提示词中的任务、要求等要清晰易懂，比如 “用说明文介绍电脑的组成部分”。

1.2.2 重要性

明确的提示词能让大模型的输出更贴合用户需求，减少反复修改的次数。如果提示词模糊，大模型可能会生成偏离预期的内容。

1.2.3 常见误区

使用模糊的词汇，比如 “大概”“差不多”“一些” 等。这些词会让大模型难以把握任务的具体范围。

1.3 具体性

1.3.1 定义

在提示词中加入细节信息，让任务更具象。比如 “写 3 个适合小学生的春天户外活动，每个活动说明玩法和注意事项”。

1.3.2 重要性

具体的提示词能引导大模型生成更详实、更有针对性的内容。尤其是在处理复杂任务时，细节能让大模型的输出更有价值。

1.3.3 常见误区

过度堆砌细节，导致提示词冗长。比如在提示词中加入和任务无关的背景故事，反而会干扰大模型的理解。

2. 单一原则过度使用的问题

2.1 过度追求简洁性

2.1.1 问题表现

提示词过于简短，缺少关键信息。比如 “写报告”，大模型不知道是写什么主题的报告，也不知道报告的格式和长度。

2.1.2 导致后果

大模型生成的内容范围宽泛，没有聚焦点，用户需要多次补充信息才能得到满意结果，反而降低了效率。

2.1.3 案例

用户输入：“介绍动物”。大模型可能会列举各种动物的基本信息，而用户其实只想了解 “家养宠物狗的饲养方法”，结果完全不符。

2.2 过度追求明确性

2.2.1 问题表现

反复强调任务的性质，却没有给出具体细节。比如 “写一篇明确的、没有歧义的、关于旅行的文章，一定要明确主题，明确风格”。

2.2.2 导致后果

提示词中充满了 “明确”“清楚” 等词汇，但大模型还是不知道具体要写什么内容，输出的文章可能依然空洞。

2.2.3 案例

用户输入：“写一篇明确的美食推荐，要明确推荐的菜品，明确推荐理由”。大模型可能会回复 “请你明确说明想了解哪个地区的美食”，因为提示词没有具体信息。

2.3 过度追求具体性

2.3.1 问题表现

提示词中加入大量细节，甚至包含重复的信息。比如 “写一个关于西红柿炒鸡蛋的做法，要写清楚用什么样的西红柿，最好是红色的、成熟的西红柿，还要写清楚用什么样的鸡蛋，新鲜的鸡蛋，不能是坏的鸡蛋，还要写清楚步骤，第一步怎么做，第二步怎么做……”

2.3.2 导致后果

大模型需要花费更多精力筛选有效信息，可能会忽略核心内容，甚至因为提示词过长而出现理解错误。

2.3.3 案例

用户输入一段包含 200 字细节的提示词，描述如何写一篇 50 字的短评。大模型生成的短评反而偏离了主题，因为被过多的细节干扰。

3. 三大原则的平衡方法

3.1 先明确核心任务，奠定平衡基础

3.1.1 操作步骤

1. 用一句话写出最核心的任务，比如 “写一份周末家庭出游计划”。

1. 检查这句话是否清晰，大模型能否理解基本任务。

1. 以此为基础，再考虑添加细节和简化表达。

3.1.2 案例

核心任务：“推荐适合初学者的 3 款相机”。在此基础上，再考虑如何让提示词更简洁和具体。

3.2 用简洁的语言承载明确的任务

3.2.1 操作步骤

1. 列出任务的关键要素：主题、类型、范围等。

1. 用简单的词汇把这些要素组合起来，去掉不必要的修饰词。

1. 确保组合后的句子能让大模型明确知道要做什么。

3.2.2 案例

关键要素：主题（职场沟通）、类型（技巧）、数量（5 个）。组合后：“写 5 个职场沟通技巧”。既简洁又明确。

3.3 在明确的框架内补充具体细节

3.3.1 操作步骤

1. 确定明确的任务框架，比如 “写一篇关于夏季防暑的短文”。

1. 思考框架内需要补充的具体信息，如 “适合老年人的防暑方法”“防暑的饮食建议” 等。

1. 把具体信息有序地加入框架中，避免杂乱。

3.3.2 案例

框架：“介绍 3 种夏季水果”。补充细节后：“介绍 3 种适合夏天吃的低糖水果，每种说明口感和营养价值”。明确且具体。

3.4 删减冗余信息，保持整体简洁

3.4.1 操作步骤

1. 写完提示词后，通读一遍，标记出重复或不必要的内容。

1. 删掉标记的内容，检查是否影响任务的明确性和具体性。

1. 重复以上步骤，直到提示词简洁且信息完整。

3.4.2 案例

原始提示词：“我想让你写 3 个适合孩子的游戏，孩子是小学生，大概 7-12 岁，这些游戏要适合在室内玩，因为外面可能下雨，每个游戏写清楚怎么玩，要写得具体一点”。删减后：“写 3 个适合 7-12 岁小学生的室内游戏，每个说明玩法”。更简洁，信息未丢失。

4. 不同场景下的平衡策略

4.1 简单任务场景（如生成短句、列举物品）

4.1.1 平衡重点

以简洁性和明确性为主，适当简化具体性。因为任务简单，不需要太多细节。

4.1.2 示例提示词

“列举 5 种常见的蔬菜”“写一句生日祝福语”。

4.1.3 设计思路

用简短的语言说清任务即可，不需要额外的细节。比如列举蔬菜，明确数量和类型后，大模型就能快速完成。

4.2 中等难度任务场景（如写短文、提建议）

4.2.1 平衡重点

三者均衡考虑，明确任务核心，加入必要细节，同时保持语言简洁。

4.2.1 示例提示词

“写一篇 200 字左右的短文，介绍秋天的公园景色，突出树叶的变化”“给刚入职的新人提 3 条工作建议，每条说明理由”。

4.2.3 设计思路

先确定任务的核心要求，如短文的主题和字数，建议的对象和数量。再加入关键细节，如 “树叶的变化”“说明理由”。最后用简洁的语言组织起来。

4.3 复杂任务场景（如写报告、设计方案）

4.3.1 平衡重点

以明确性和具体性为主，在保证信息完整的前提下追求简洁。复杂任务需要更多细节支撑，但也要避免冗长。

4.3.2 示例提示词

“写一份关于公司产品季度销售的分析报告，包含销售数据、同比变化、畅销产品原因分析，用图表形式展示数据，报告长度控制在 1000 字以内”。

4.3.3 设计思路

先搭建清晰的任务框架，如报告的组成部分。再填充每个部分的具体要求，如数据展示形式、字数限制。最后检查语言，去掉重复表述，确保简洁。

4.4 创意类任务场景（如写故事、编段子）

4.4.1 平衡重点

适当放宽明确性，保留一定的创作空间，同时保证简洁性和核心细节的具体性。创意任务需要灵活度，但不能让大模型完全偏离方向。

4.4.2 示例提示词

“写一个关于猫咪和老鼠成为朋友的短故事，故事要有一个意外的结尾，字数 500 字左右”。

4.4.3 设计思路

明确故事的核心要素，如主角、关系、结尾要求和字数。不需要规定太细的情节，给大模型留下创意空间，同时用简洁的语言表达。

5. 平衡原则的提示词设计步骤

5.1 步骤一：明确任务目标

5.1.1 操作方法

问自己三个问题：“我想让大模型做什么？”“这个任务的核心是什么？”“我希望得到什么样的结果？”

5.1.2 示例

任务目标：让大模型推荐适合家庭聚会的 3 道菜。核心是 “家庭聚会”“3 道菜”“推荐”。

5.2 步骤二：列出必要信息

5.2.1 操作方法

围绕任务目标，列出实现目标需要的关键信息，如对象、数量、格式、风格等。

5.2.2 示例

针对 “推荐适合家庭聚会的 3 道菜”，必要信息包括：家庭聚会（对象）、3 道（数量）、菜的做法简单（要求）、适合老人和孩子（人群）。

5.3 步骤三：组织语言，兼顾简洁

5.3.1 操作方法

把列出的必要信息用简单的语言组合起来，去掉重复和冗余的表达，确保句子通顺。

5.3.2 示例

组合后：“推荐 3 道适合家庭聚会的菜，要求做法简单，适合老人和孩子”。

5.4 步骤四：检查平衡度

5.4.1 操作方法

• 检查简洁性：有没有可以删掉的废话？

• 检查明确性：大模型能清楚知道要做什么吗？

• 检查具体性：必要的细节是否都包含了？

5.4.2 调整方法

如果某一原则不足，就针对性补充。比如发现不够具体，就加入更多细节；如果太冗长，就删减不必要的信息。

6. 常见平衡问题及解决办法

6.1 问题一：提示词太简略，信息不明确

6.1.1 表现

提示词短，大模型无法理解具体任务，比如 “写攻略”。

6.1.2 解决办法

补充核心信息，明确任务的主题、类型等。修改为 “写一份北京 3 日游攻略，包含景点和美食推荐”。

6.2 问题二：提示词冗长，重点不突出

6.2.1 表现

提示词包含大量细节，但关键信息被淹没，比如前面提到的西红柿炒鸡蛋做法的冗长提示词。

6.2.2 解决办法

删减重复信息，提炼核心细节，用简洁的语言重新组织。修改为 “写西红柿炒鸡蛋的做法，说明食材选择和步骤”。

6.3 问题三：提示词明确但不具体，内容空洞

6.3.1 表现

知道要做什么类型的任务，但没有细节支撑，比如 “写一篇明确的学习方法文章”。

6.3.2 解决办法

加入具体的细节，如学习的对象、方法的数量、适用场景等。修改为 “写 3 个适合中学生的数学学习方法，每个说明具体操作步骤”。

6.4 问题四：提示词具体但不简洁，逻辑混乱

6.4.1 表现

细节多，但排列无序，语言啰嗦，比如 “我想让你写 3 个运动，这 3 个运动是适合早上做的，早上做运动对身体好，所以要推荐 3 个，每个运动说一下怎么做，需要什么工具”。

6.4.2 解决办法

梳理细节的逻辑，用简洁的语言按顺序表达。修改为 “推荐 3 个适合早上做的运动，每个说明做法和所需工具”。

7. 平衡原则的实践案例分析

7.1 案例一：写作类任务

7.1.1 任务需求

让大模型写一篇关于 “垃圾分类” 的宣传短文，适合贴在小区公告栏。

7.1.2 提示词设计过程

1. 明确任务目标：写垃圾分类宣传短文，用于小区公告栏。

1. 列出必要信息：主题（垃圾分类）、用途（小区公告栏）、风格（通俗易懂、口语化）、内容（分类方法、好处）、字数（300 字左右）。

1. 组织语言：“写一篇 300 字左右的垃圾分类宣传短文，贴在小区公告栏，内容包括分类方法和好处，语言通俗易懂”。

1. 检查平衡度：简洁（没有废话）、明确（知道是宣传短文及用途）、具体（有内容和风格要求），三者平衡。

7.1.3 效果分析

大模型生成的短文符合小区公告栏的场景，语言简单，包含了分类方法和好处，完全贴合需求。

7.2 案例二：编程类任务

7.2.1 任务需求

让大模型用 Python 写一个计算 1 到 100 之和的程序，并加入注释。

7.2.2 提示词设计过程

1. 明确任务目标：用 Python 写计算 1 到 100 之和的程序，加注释。

1. 列出必要信息：编程语言（Python）、功能（计算 1 到 100 之和）、要求（加注释）。

1. 组织语言：“用 Python 写一个计算 1 到 100 之和的程序，给代码加上注释”。

1. 检查平衡度：简洁（语言简短）、明确（知道编程任务和语言）、具体（有功能和注释要求），三者平衡。

7.2.3 效果分析

大模型生成的代码能正确计算结果，并且有清晰的注释，满足任务需求。

7.3 案例三：学习类任务

7.3.1 任务需求

让大模型解释 “光合作用” 的原理，适合初中生理解。

7.3.2 提示词设计过程

1. 明确任务目标：解释光合作用原理，适合初中生。

1. 列出必要信息：概念（光合作用）、对象（初中生）、要求（通俗易懂、避免复杂术语）。

1. 组织语言：“用通俗易懂的语言解释光合作用的原理，适合初中生理解，避免使用复杂术语”。

1. 检查平衡度：简洁（表达直接）、明确（知道解释的概念和对象）、具体（有语言和术语要求），三者平衡。

7.3.3 效果分析

大模型的解释没有使用专业术语，用简单的例子说明原理，初中生能轻松理解。

8. 提升平衡能力的训练方法

8.1 模仿优秀提示词

8.1.1 方法步骤

1. 收集各领域的优秀提示词，分析其中如何体现简洁性、明确性和具体性。

1. 模仿这些提示词的结构和语言风格，改写为自己的任务。

1. 对比自己写的和原版的差异，找出改进点。

8.1.2 示例

优秀提示词：“推荐 5 本适合小学生的科幻小说，每本说明推荐理由和适合的年龄段”。改写任务：推荐 5 本适合高中生的历史书籍。改写后：“推荐 5 本适合高中生的历史书籍，每本说明推荐理由和主要内容”。

8.2 提示词修改练习

8.2.1 方法步骤

1. 自己写一个提示词，输入大模型，查看输出结果。

1. 分析结果是否符合预期，找出提示词在平衡三原则上的问题。

1. 针对性修改提示词，再次测试，对比两次结果的差异。

8.2.2 示例

第一次提示词：“写点关于运动的东西”。结果太宽泛。修改后：“写 3 种适合办公室的简单运动，每种说明做法和好处”。结果更具体，符合预期。

8.3 多场景练习

8.3.1 方法步骤

1. 选择不同的任务场景，如写作、编程、推荐等