【AI】提升提示词适应性：同一提示词适配多个模型的改造技巧-优快云博客

提升提示词适应性：同一提示词适配多个模型的改造技巧

一、引言：为什么要做提示词的跨模型适配？

1.1 现实痛点：一份提示词难以通用

很多开发者和博主都有这样的经历：在 GPT-4.1 上调试好的提示词，换到 Claude 上就会多出一堆解释文字，迁到 SparkDesk 又出现字段漂移，输出格式完全乱套。明明是相同的需求描述，不同模型给出的结果却差异巨大。

这种差异不是因为模型能力不足，而是不同模型的提示词解析方式、行为策略和输出偏好本就不同。比如 GPT-4.1 对指令的服从性极强，写了 “不要解释” 就真的不额外说明；Claude 默认喜欢补充解释，语气还特别正式；SparkDesk 则更偏向中文口语理解，但结构输出稳定性较差。

1.2 适配的核心价值

做好提示词的跨模型适配，能带来三个关键好处：

减少重复工作量：不用为每个模型单独设计提示词，一份改造后的提示词能适配多个平台。

提升工作效率：做项目调研或内容创作时，可同时用多个模型生成结果，快速收集多维度信息。

降低使用门槛：新手不用深入研究每个模型的特性，掌握通用改造方法就能轻松用好各类模型。

二、跨模型适配的基础：先搞懂模型的 “脾气”

2.1 主流模型的核心特征差异

要改造提示词，首先得清楚不同模型的输出特点。以下是三类主流模型的关键差异对比：

2.1.1 GPT 系列（以 GPT-4.1 为例）

指令服从性：★★★★★

风格可控性：★★★★★

多轮一致性：★★★★★

核心特点：输出结构标准化，JSON、Markdown 格式极稳；支持 Function Call，参数填充准确；多轮对话中前后一致性强，适合长链路任务。

适用场景：任意需要严格行为控制的任务，比如工具调用、数据结构化输出。

2.1.2 Claude 系列

指令服从性：★★★★☆

风格可控性：★★★★☆

多轮一致性：★★★★★

核心特点：安全性和对话感知能力强，但默认爱加解释性内容；格式能守住基本框架，但会自行添加觉得 “有必要” 的字段；对提示词内嵌规则很敏感，开启 json.mode 后能严格遵循格式要求。

适用场景：法律文档处理、长篇写作、规章类任务。

2.1.3 国产模型（以 SparkDesk 为例）

指令服从性：★★★☆☆

风格可控性：★★★☆☆

多轮一致性：★★★☆☆

核心特点：中文语义理解能力突出，能适配口语化提示；JSON 输出波动明显，字段顺序易漂移、枚举值不统一；函数调用时参数值常带 “约为” 等模糊表述。

适用场景：中文问答、口语化推荐、简单信息整理。

2.2 模型差异的关键影响领域

这些差异主要体现在三个核心领域，也是提示词改造的重点方向：

结构输出：比如 JSON 字段是否完整、格式是否统一、字段顺序是否稳定。

行为控制：是否按要求执行指令，会不会额外添加内容，多轮对话中是否 “健忘”。

工具调用：函数参数填充是否准确，是否符合格式规范，枚举值是否在指定范围内。

三、跨模型提示词改造的通用原则

无论针对哪种模型，改造提示词都要遵循三个核心原则，这是实现多模型适配的基础。

3.1 清晰明确原则

3.1.1 原则核心

提示词要把需求说清楚、讲准确，不能模糊笼统，让不同模型都能快速抓住核心任务。模糊的表述会让模型猜测需求，导致输出结果不符合预期。

3.1.2 具体实施方法

明确任务类型：直接说明要做什么，比如 “写一篇产品介绍文案”“生成 Python 排序代码”“总结文章核心观点”。

明确输出要求：讲清格式、长度、风格等细节，比如 “输出格式为分点列表，每个要点不超过 20 字”“文案风格简洁正式，适合官网使用”。

3.1.3 正反案例对比

反面案例：“帮我处理一下数据”。这个表述既没说数据类型（Excel、CSV 还是数据库数据），也没说处理方式（筛选、排序还是计算统计值），不同模型会给出完全不同的结果。

正面案例：“帮我处理 Excel 数据（包含姓名、年龄、销售额三列），任务是计算销售额的平均值和最大值，输出格式为文字说明，先讲平均值再讲最大值，数值保留两位小数”。

3.2 详细具体原则

3.2.1 原则核心

提示词要包含足够的细节信息，不能遗漏关键内容，让模型全面了解需求，从而生成精准结果。过于简略的提示词会导致模型补充无关信息或忽略重要需求点。

3.2.2 具体实施方法

补充背景信息：如果任务有特定场景，必须详细说明。比如写宣传语时，要讲清产品特点、目标人群、使用场景等。

明确限制条件：列出不能做的事，比如 “代码不能使用 pandas 库”“文章不含网络流行语”“旅游路线花费不超过 5000 元”。

3.2.3 正反案例对比

反面案例：“写一篇关于环保的文章”。这个提示词没说受众、文章类型、长度，模型可能生成一篇给专家看的学术文，也可能是给小孩看的儿歌，完全不符合实际需求。

正面案例：“写一篇环保说明文，受众是小学生，长度 500 字左右，内容包含 3 个简单环保小方法（随手关灯、垃圾分类、节约用纸），语言通俗易懂，多用比喻，比如把树木比作‘地球的头发’”。

3.3 逻辑连贯原则

3.3.1 原则核心

提示词的内容要按合理顺序组织，句子和段落间逻辑清晰，让模型能顺着逻辑理解需求，避免因逻辑混乱导致误解。

3.3.2 具体实施方法

按固定顺序组织：推荐 “任务目标→关键信息→输出要求” 的结构，先讲要做什么，再给必要信息，最后说输出标准。

用基础连接词串联：使用 “首先、其次、最后”“因为、所以” 等简单连接词，让逻辑更明确。比如 “首先分析销售数据，计算每月销售额；其次对比找出增长最快的月份；最后生成带表格的分析报告”。

3.3.3 正反案例对比

反面案例：“生成分析报告，数据是 2024 年 1-6 月销量，输出 PDF 格式，要算增长率，报告开头有目录”。内容杂乱无章，模型容易混淆重点。

正面案例：“首先，任务目标：分析 2024 年 1-6 月产品销量，生成分析报告；其次，关键信息：数据包含每月 A、B、C 产品销量（1 月 A100 件、B80 件…），需计算每种产品月增长率；最后，输出要求：PDF 格式，开头有目录，包含数据概况、增长率分析、结论建议三部分，每部分有文字和图表”。

四、跨模型提示词改造的实战技巧

掌握了原则，还要用具体技巧落地。以下是四类核心改造技巧，覆盖从基础到进阶的场景。

4.1 结构模板标准化：解决格式漂移问题

4.1.1 核心思路

给输出结果定一个固定的 “框架”，让所有模型都按这个框架填充内容。结构越标准，不同模型的输出差异就越小。

4.1.2 具体改造方法

使用明确的格式标记：用 “【开头】【正文】【结尾】”“< 标题 > < 内容 > < 结论 >” 等标记划分结构，模型能更清晰地识别输出边界。

提供结构化示例：直接给出输出模板，让模型照着填写。比如生成 JSON 时，先写出字段名和格式要求，再让模型补充内容。

4.1.3 实战案例

改造前提示词：“统计 2024 年 Q2 三款产品的销量，生成数据总结”。

改造后提示词：“统计 2024 年 Q2 产品 A、B、C 的销量，按以下固定模板输出结果：

【产品销量表】

产品名称	4 月销量	5 月销量	6 月销量
产品 A
产品 B
产品 C
【销量总结】
用 3 句话说明三款产品的销量趋势，每句不超过 20 字，不额外解释”。

这种改造能有效约束 SparkDesk 的字段漂移问题，也能避免 Claude 额外添加无关统计项。

4.2 行为约束明确化：控制模型输出 “分寸”

4.2.1 核心思路

针对不同模型的行为偏好，添加明确的约束指令，告诉模型 “该做什么”“不该做什么”，减少不必要的输出。

4.2.2 具体改造方法

直接禁止多余行为：对 Claude 这类爱加解释的模型，明确写 “请勿添加说明文字”“无需补充背景信息”。

限定输出范围：用 “仅输出”“只包含” 等词划清边界，比如 “仅输出代码，不写代码说明”“只列出 3 个要点，不多举例”。

统一语气风格：明确要求 “语气简洁”“不用敬语”“避免书面化表达”，解决不同模型语气差异问题。

4.2.3 实战案例

改造前提示词：“写一段关于无线耳机的推荐语”。

改造后提示词：“为 25 岁职场人写一段无线耳机推荐语，要求：1. 突出续航和降噪功能；2. 语言口语化，像朋友推荐一样；3. 长度不超过 80 字；4. 仅输出推荐语，不添加产品介绍或购买建议，不用‘您好’‘请’等敬语”。

改造后，Claude 不会额外补充产品技术细节，SparkDesk 也能避免语气过于随意，GPT-4.1 则能精准控制内容长度。

4.3 字段规则封顶化：适配工具调用场景

4.3.1 核心思路

在函数调用或数据结构化输出场景，明确字段的类型、范围和格式，让不同模型生成的参数都能直接使用，减少格式转换成本。

4.3.2 具体改造方法

定义字段属性：明确每个字段的类型（字符串、数字、布尔值）、必填项和可选填项，比如 “user_id：数字类型，必填；user_name：字符串类型，必填；age：数字类型，可选填”。

限定枚举范围：对有固定选项的字段，列出所有可选值，比如 “gender：仅能填‘男’‘女’‘未知’，不允许其他表述”。

统一参数格式：规定数值保留位数、日期格式等，比如 “price：保留两位小数；create_time：格式为‘YYYY-MM-DD’”。

4.3.3 实战案例

改造前提示词：“生成用户注册信息的函数调用参数”。

改造后提示词：“生成用户注册信息的函数调用参数，函数名：create_user，参数需符合以下规则：

参数列表：user_id（数字，必填，6 位）、user_name（字符串，必填，2-8 个汉字）、gender（枚举，必填，仅可选‘男’‘女’‘未知’）、age（数字，可选，18-100 之间）、register_time（字符串，必填，格式‘YYYY-MM-DD’）。

仅输出 JSON 格式参数，不添加任何解释文字，字段名严格匹配，不新增其他字段。

示例：{"user_id":123456,"user_name":"张三","gender":"男","age":25,"register_time":"2024-09-01"}”。

这种改造能解决 SparkDesk 参数值模糊、Claude 字段冗余的问题，生成的参数可直接对接工具调用。

4.4 示例参考具象化：降低模型理解成本

4.4.1 核心思路

通过提供具体示例，让模型直观理解输出标准。示例越详细，模型的输出就越贴近预期，尤其适合复杂任务的适配。

4.4.2 具体改造方法

提供完整示例：如果要求生成特定结构的内容，直接给出一个完整的正确案例，让模型参考格式和风格。

标注示例关键：用 “注意”“重点” 等词提醒模型关注示例中的核心要素，比如 “注意示例中的段落结构：先讲问题，再给方案，最后说效果”。

正反示例对比：对容易出错的地方，同时给出错误案例和正确案例，明确告知模型要避免什么、遵循什么。

4.4.3 实战案例

改造前提示词：“写一份会议纪要的重点摘要”。

改造后提示词：“写一份项目例会的重点摘要，要求：1. 包含‘讨论议题’‘决议事项’‘责任人’‘截止时间’四个部分；2. 语言简洁，每个部分不超过 3 条内容；3. 参考以下示例编写：

【正确示例】

讨论议题：1. 项目延期原因 2. 下周任务分配

决议事项：1. 增加 2 名开发人员 2. 调整测试时间

责任人：张三（项目负责人）、李四（开发组长）

截止时间：下周五 18:00 前

【错误示例】

本次会议讨论了项目延期的问题，大家认为是人员不足导致的，决定增加 2 人，李四负责安排，下周完成。

（错误原因：没有分点，缺少明确的截止时间和责任人）

仅输出符合要求的摘要结构，不额外说明”。

示例能帮助所有模型快速对齐输出标准，尤其能提升 SparkDesk 这类结构理解较弱模型的表现。

五、分模型的针对性改造策略

通用技巧能解决大部分问题，但针对不同模型的 “个性” 做微调，能让适配效果更优。

5.1 Claude 系列专属改造技巧

5.1.1 核心适配重点

Claude 的主要问题是爱加解释、字段易冗余，改造时要强化 “精简输出” 和 “格式锁定”。

5.1.2 具体改造方法

强制开启格式模式：在提示词开头添加 “请开启 json.mode，仅输出纯 JSON 内容，不添加任何前缀和解释”，能有效消除多余说明。

明确字段取舍规则：用 “仅保留以下字段：xxx、xxx，不允许新增其他字段” 来约束字段冗余问题。

控制语气风格：添加 “语气保持客观中立，避免使用‘根据您的要求’‘特此说明’等表述”，让输出更简洁。

5.1.3 改造案例

针对 Claude 的提示词：“请开启 json.mode，仅输出纯 JSON 内容，不添加任何前缀和解释。

任务：分析以下数据并生成统计结果，数据：产品 A 销量 100 件，产品 B 销量 150 件，产品 C 销量 80 件。

要求：1. 仅保留字段：product_name、sales、rank；2. rank 按销量从高到低排序，用 1、2、3 表示；3. 不允许新增字段，不添加任何说明文字。

示例：{"result":[{"product_name":"产品 B","sales":150,"rank":1},{"product_name":"产品 A","sales":100,"rank":2},{"product_name":"产品 C","sales":80,"rank":3}]}”。

5.2 SparkDesk 专属改造技巧

5.2.1 核心适配重点

SparkDesk 的主要问题是格式波动大、参数不精准，改造时要强化 “模板固定” 和 “规则细化”。

5.2.2 具体改造方法

使用 “双重约束” 模板：先给文字描述模板，再给代码块格式模板，比如先写 “按‘产品：销量’的格式分点列出”，再用代码块给出 “- 产品 A：XXX 件” 的示例。

细化数值规则：对数字类输出，明确写 “不使用‘约’‘大概’等模糊表述”“数值必须为整数，不保留小数”。

简化逻辑层级：避免复杂的任务嵌套，按 “第一步做什么，第二步做什么” 的线性顺序描述需求，减少模型理解负担。

5.2.3 改造案例

针对 SparkDesk 的提示词：“按以下步骤和模板完成任务，不偏离要求：

第一步：计算每种产品的销量占比（销量 / 总销量），保留两位小数，不使用‘约’等模糊词。

第二步：按以下模板输出结果，先写文字说明，再给表格：

【文字说明】

总销量 XXX 件，产品 A 占比 XX%，产品 B 占比 XX%，产品 C 占比 XX%。

【销量占比表】

产品	销量	占比
A
B
C

数据：产品 A 销量 100 件，产品 B 销量 150 件，产品 C 销量 80 件。

仅输出上述模板内容，不额外添加其他信息”。

5.3 GPT 系列适配技巧

5.3.1 核心适配重点

GPT 系列本身表现稳定，改造重点是 “保持简洁” 和 “兼容其他模型”，让同一提示词既能在 GPT 上稳定输出，也能适配其他模型。

5.3.2 具体改造方法

保留核心指令：不用额外添加冗余约束，保持指令简洁，但要包含 “输出格式”“字段规则” 等其他模型需要的关键信息。

统一示例标准：使用和其他模型适配时相同的示例格式，确保多模型输出结构一致。

避免模型专属语法：不使用仅 GPT 支持的简写指令，比如把 “func call” 写成完整的 “函数调用”，保证其他模型能理解。

5.3.3 改造案例

兼容多模型的 GPT 提示词：“任务：生成产品销量统计的 JSON 数据，数据：产品 A 销量 100 件，产品 B 销量 150 件，产品 C 销量 80 件。

要求：1. 包含字段：product_name（字符串）、sales（数字）、rank（数字，按销量排序）；2. 输出格式为纯 JSON，无其他文字；3. 示例：{"result":[{"product_name":"产品 B","sales":150,"rank":1}]}”。

六、多场景实战：从基础到进阶的改造示范

6.1 基础场景：内容创作类提示词改造

6.1.1 原始需求

为年轻妈妈写一篇关于宝宝辅食添加的科普文，要求实用、易懂。

6.1.2 改造前提示词

“写一篇关于宝宝辅食添加的科普文，给年轻妈妈看，要实用易懂。”

6.1.3 改造后提示词

“作为儿科营养师，为 0-1 岁宝宝的妈妈写一篇辅食添加科普文，要求如下：

内容结构：按‘添加时间’‘首次添加原则’‘常见误区’‘推荐食材’分 4 部分，每部分不超过 3 个要点。

语言要求：通俗易懂，不用‘辅食泥糊化’等专业术语，用‘把食材打成泥’这类口语表达，避免书面化。

输出格式：

【添加时间】

要点 1：xxx

要点 2：xxx

【首次添加原则】

要点 1：xxx

要点 2：xxx

...（其余部分按相同格式）

额外约束：仅输出上述结构内容，不添加开头问候和结尾总结，每个要点不超过 30 字。”

6.1.4 改造效果

Claude 不会额外补充辅食营养理论，输出更聚焦实用信息。

SparkDesk 能严格按分点格式输出，不会出现段落混乱。

GPT-4.1 保持简洁输出，同时结构和其他模型一致。

6.2 进阶场景：数据结构化类提示词改造

6.2.1 原始需求

把一段产品描述转化为结构化数据，包含产品名称、价格、核心功能等信息。

6.2.2 改造前提示词

“把这段产品描述转成结构化数据：XX 无线耳机，售价 999 元，支持主动降噪，续航 30 小时，充电 10 分钟用 2 小时，适合通勤使用。”

6.2.3 改造后提示词

“将产品描述转化为 JSON 格式的结构化数据，产品描述：XX 无线耳机，售价 999 元，支持主动降噪，续航 30 小时，充电 10 分钟用 2 小时，适合通勤使用。

要求如下：

字段规则：

product_name：字符串，必填，取产品全称；

price：数字，必填，仅保留整数，去掉‘元’；

functions：数组，必填，包含 2-3 个核心功能，每个功能为字符串；

scenario：字符串，必填，说明适用场景；

charging：字符串，必填，描述充电相关特性；

格式约束：仅输出纯 JSON，不添加任何解释文字，不新增字段，字段名严格匹配上述名称。

示例：{"product_name":"XX 手机","price":2999,"functions":["5G 网络","6400 万像素"],"scenario":"日常通讯","charging":"充电 30 分钟用一整天"}”。

6.2.4 改造效果

SparkDesk 不会出现字段顺序漂移，price 字段也不会出现 “约 999 元” 的模糊表述。

Claude 不会额外添加 “产品优势分析” 等多余字段。

所有模型生成的 JSON 都能直接用于数据入库或工具调用。

6.3 高阶场景：工具调用类提示词改造

6.3.1 原始需求

生成天气查询工具的调用参数，根据城市和日期查询天气。

6.3.2 改造前提示词

“生成天气查询工具的参数，查询北京 2024 年 10 月 1 日的天气。”

6.3.3 改造后提示词

“生成天气查询工具的调用参数，工具函数名：get_weather，要求如下：

参数规则：

city：字符串，必填，城市名称需为全称，不使用简称；

date：字符串，必填，格式为‘YYYY-MM-DD’，仅支持未来 7 天内的日期；

type：字符串，必填，固定值为‘daily’（日常天气）；

units：字符串，可选，默认值为‘celsius’；

输出要求：

仅输出 JSON 格式的参数，不包含函数名和其他说明；

参数值需符合字段规则，不存在格式错误；

若日期不符合要求，返回 {"error":"日期超出范围"}；

参考示例：{"city":"北京市","date":"2024-09-30","type":"daily","units":"celsius"}

查询需求：北京 2024 年 10 月 1 日的天气”。

6.3.4 改造效果

三个模型生成的参数格式完全一致，可直接对接工具 API。

SparkDesk 的 units 字段不会出现 “摄氏度” 等文字表述，能准确输出 “celsius”。

Claude 不会额外补充参数说明，符合工具调用的格式要求。

七、提示词改造的避坑指南

7.1 新手常犯的 3 个错误

7.1.1 笼统式描述

错误表现：用 “帮我写点东西”“处理一下数据” 这类模糊表述。

后果：不同模型会按自己的理解猜测需求，输出结果差异极大。

解决方法：按 “任务类型 + 核心需求 + 输出标准” 的结构描述，越具体越好。

7.1.2 信息过载

错误表现：把 500 字的背景信息和需求混在一起，没有逻辑顺序。

后果：模型抓不住重点，容易遗漏关键要求。

解决方法：用 “第一步、第二步” 或分段式指令拆分需求，把背景信息和任务要求分开写。

7.1.3 忽略模型特性

错误表现：用适合 GPT 的简写指令去要求 SparkDesk，或让 Claude 做 “仅输出代码” 的严格约束却不开启 json.mode。

后果：模型无法理解指令，输出不符合预期。

解决方法：先了解模型特性，再针对性添加约束指令。

7.2 格式输出的 3 个关键避坑点

7.2.1 避免模糊的格式描述

不要说 “用表格输出”，要明确说 “用 Markdown 表格输出，包含 XXX 字段，表头为 XXX”。

7.2.2 对 JSON 输出加双重保险

同时写清楚 “字段名”“字段类型”“必填项”，并提供完整示例，避免字段漂移。

7.2.3 明确 “禁止输出” 的内容

针对爱加解释的模型，必须写 “不添加说明文字”“无前缀后缀”，不能只说 “简洁输出”。

7.3 多轮对话的适配避坑点

7.3.1 每轮都带核心约束

SparkDesk 等模型容易 “健忘”，多轮对话中每轮都要重复关键约束，比如 “仍按之前的 JSON 格式输出，不添加解释”。

7.3.2 用标识串联上下文

在多轮对话中给任务加唯一标识，比如 “针对任务 ID：WEATHER_001，继续补充以下参数”，帮助模型关联上下文。

八、辅助工具与效率提升技巧

8.1 提示词改造的辅助工具

8.1.1 格式校验工具

推荐工具：JSONLint（在线 JSON 校验）、Markdown Preview（格式预览）。

用途：改造后先校验格式是否正确，避免因示例格式错误导致模型输出偏差。

使用场景：工具调用、数据结构化等对格式要求高的任务。

8.1.2 提示词优化工具

推荐工具：PromptPerfect（自动优化提示词）、DeepSeek Playground（实时调试）。

用途：输入原始提示词和改造要求，工具能生成适配多模型的提示词初稿，再手动微调。

优势：节省试错时间，尤其适合新手快速掌握改造技巧。

8.1.3 模型测试工具

推荐工具：多模型 API 调用平台（如阿里云通义千问开放平台、百度智能云千帆大模型平台）。

用途：同时在多个模型上测试改造后的提示词，对比输出结果，快速迭代优化。

8.2 提示词版本管理技巧

8.2.1 建立版本标识规则

给每个改造后的提示词加版本号和适配模型标识，比如 “V2.1_适配 GPT-Claude-Spark_数据结构化”。

这样能快速区分不同适配范围的提示词，避免混用。

8.2.2 记录优化日志

每次修改都记录 “修改点”“适配模型”“测试结果”，比如：

2024-09-01：添加 “不使用模糊词” 约束，适配 SparkDesk，测试结果：price 字段无模糊表述。

2024-09-02：开启 json.mode 指令，适配 Claude，测试结果：无多余解释文字。

8.2.3 建立提示词模板库

按任务类型分类存储改造模板，比如 “内容创作类”“数据结构化类”“工具调用类”，每个类别下保存适配多模型的基础模板，后续可直接复用修改。

8.3 批量改造的效率技巧

8.3.1 提炼固定改造模块

把通用约束做成可复用模块，比如：

格式约束模块：“仅输出 XXX 格式，不添加解释文字，字段名严格匹配示例”。

行为约束模块：“语言简洁，不用专业术语，每个要点不超过 XX 字”。

改造时直接拼接模块，减少重复编写。

8.3.2 用变量替换动态内容

对需要频繁修改的部分（如数据、日期、产品名称），用变量表示，比如 “{city}”“{date}”，改造一次后可通过替换变量快速适配不同场景。

8.3.3 分组测试优化

把模型按特性分组，先适配一组（如 GPT+Claude），优化稳定后再适配另一组（如 SparkDesk），避免同时适配多个差异大的模型导致效率低下。