示例

20 个提示词工程示例,改写前后对比

2026 年 9 月更新 · 约 12 分钟阅读

令人失望与真正有效的提示词,通常只差两句背景和一条约束。这里有二十组对比:人们实际输入的版本,以及能得到有用答案的版本,每组都说明改了什么。

如何阅读这些示例

下面每一组都是同一请求的两种写法:人们实际输入的版本,以及能得到有用答案的版本。每组下面用一行点明改动,因为目的不是收集二十条提示词,而是看同样四五个方法应用二十次,直到形成习惯。

这些方法见于提示词工程完整指南:给模型一个角色、它无法推断的背景、一个具体任务、实际约束和期望格式。请在下面留意它们。

邮件和消息

1. 婉拒会议

改写前

写一封拒绝会议的邮件

改写后

写一封简短回复,婉拒一位我想继续合作的客户发来的 90 分钟工作坊邀请。原因不是忙,而是议题不在我们团队能影响的范围。只提一个替代方案:与决策负责人通话 20 分钟。友好但不歉疚,80 词以内,不用感叹号。

改了什么:补上真实原因。“拒绝会议”有许多真实版本,模型可能选错。明确原因,就替它选好了。

2. 催收逾期款项

改写前

礼貌跟进一下发票

改写后

为一张逾期 18 天、金额 4,200 欧元的发票写第二次催款邮件。客户已合作两年,我们想继续合作,第一次提醒未收到回复。坚定,不阴阳怪气,暂不威胁升级处理。提出一个需要回答的直接问题。90 词以内。

改了什么:重要程度与历史。第一次和第二次催款不是同一封邮件,只有第一次可以只求温和。

3. 请同事返工

改写前

帮我告诉别人他的工作需要重做

改写后

给团队设计师写一条 Slack 消息。交付的页面做得不错,但解决的不是任务说明中的问题;我写得不清楚,也有责任。需要这周重做。承担任务说明的责任,具体指出哪里不对,不要为了委婉而含糊。最多四句。

改了什么:消息的情绪结构。“直接”和“友善”可能相互拉扯,所以提示词规定了各自用在哪些部分。

4. 告知客户延期

改写前

写一封延期道歉

改写后

写一条应用内消息,告诉用户原定 3 月的功能推迟到 5 月。原因:测试发现数据丢失问题,我们不会带着它上线。读者:一直等待并公开表达过期待的人。先说新日期,用一句话交代真实原因,不要企业式含糊措辞,不要“感谢您的耐心等待”。70 词以内。

改了什么:禁用语清单。直接列出不要的套话,比任何正向指令都能去掉更多废话。

写作与编辑

5. 缩短段落

改写前

把这个写短点

改写后

把下面段落缩短约一半。保留每个事实和数字。删掉副词、模糊保留语,以及重复上一句意思的句子。不要把我的用词改得更正式,保留缩写。只给缩短后的版本。

改了什么:“短一点”有了目标、可以删什么、不能删什么。没有约束,模型常靠抹平个人文风来缩短。

6. 写出像真人的个人简介

改写前

写我的 linkedin 简介,我是后端开发

改写后

为我写 LinkedIn 简介。后端开发 6 年,主要用 Go 和 Postgres,目前在中型金融科技公司做支付基础设施。我真正擅长的是让慢系统变快、变得平稳无事。读者是用人经理,不是猎头。第一人称,三个短段落,不用“充满热情”“结果导向”,用一个具体例子代替形容词清单。

改了什么:一个具体、稍显特别的细节。“让慢系统变快、变得平稳无事”不是通用简介能生成的句子,却能成为好简介的核心。

7. 把笔记变成可读内容

改写前

整理这些会议笔记

改写后

下面是我与客户通话时的原始笔记。整理成给未参会同事看的摘要。结构:客户想要什么、现在用什么替代、满足哪些条件才会切换、待解问题。不要添加笔记里没有的内容;不清楚的地方列为待解问题,不要猜。

改了什么:防编造条款。摘要常因合理补全空白而出错,给不确定内容一个去处,就能避免。

研究与学习

8. 按合适水平解释

改写前

解释 kubernetes

改写后

向一位用 Docker Compose 发布过服务、但没用过编排工具的后端开发者解释 Kubernetes 实际做什么。从它解决的问题开始,不要从架构开始。全程用同一个例子。略过只有服务超过 50 个才需要的内容。400 词以内。

改了什么:通过已有知识定义读者。“解释 X”在不知道谁提问前,没有正确答案。

9. 比较两个选项

改写前

postgres 和 mongodb 哪个好

改写后

我们在做预约产品:关系型读取很多、强一致性要求高、两人团队有 SQL 经验但没有 NoSQL 经验。针对这个情境,用表格比较 Postgres 和 MongoDB:数据模型适合度、一致性、两人的运维负担、招聘。再用两句话推荐一个,并说出反对你选择的最强理由。

改了什么:“哪个好”变成“对这个场景哪个好”。要求反方理由,能避免比较沦为替预定结论找借口。

10. 得到能坚持的学习计划

改写前

帮我学西班牙语

改写后

给我制定 12 周西班牙语计划。起点:能读菜单、听懂慢速讲话,一开口就卡住。工作日 30 分钟,周日一小时。目标:圣诞节和伴侣的家人聊 10 分钟,不切换英语。大幅侧重口语。第一周详细安排,其余 11 周各一行。

改了什么:有日期的目标和明确弱点。最后一条也避免了十二周长文,没人读过第二周。

计划与决策

11. 权衡真实决定

改写前

该接受这个工作邀请吗

改写后

帮我想清一个工作邀请。现职:高级开发,稳定、无聊、团队好。新机会:30 人创业公司的 Staff 岗位,涨薪 15%,资金够用 18 个月,面试时对经理印象不错。我有房贷,没有其他受抚养人。先列决定前该弄清、但我可能还没问的事,再列双方各两个最强理由。不要推荐,我要问题,不要答案。

改了什么:明确模型要做的工作。拒绝它直接推荐,才把建议变成有用的思考材料。

12. 为难谈的话题做准备

改写前

怎么提加薪

改写后

帮我准备加薪谈话。两份薪资调查都显示,我比同岗位市场水平低 20%;在这里三年,曾主导迁移,让基础设施费用降低三分之一。经理支持我,但不管预算。给我开场白、最可能听到的两个反对意见及分别怎么回应,还有一句不该说的话。

改了什么:具体筹码与具体障碍。最后一个请求能产生你自己想不到的内容。

13. 把目标变成一周行动

改写前

帮我提高效率

改写后

我想发布一个目前没有用户的业余项目。每周约 8 小时,分散在工作日晚上。失败模式是总在重做落地页,而不去找人交流。给我一周具体任务和对应小时数,重点放在我回避的事上,再给一条防止逃避的规则。

改了什么:明确失败模式。泛泛的效率建议没用,知道你怎样失败后,才会变具体。

代码

14. 调试

改写前

我的代码为什么慢

改写后

这个端点处理约 2,000 行列表要 4 秒,50 行不到 100ms。Postgres、Go,没有缓存层。已确认 user_id 索引在使用。根据这种规模与耗时关系,按可能性列出三个原因,并逐个说明该精确测量什么,以确认或排除。暂时不要重写代码。

改了什么:问题形态与已排除因素。“暂时不要重写”让回答保持诊断,而不是猜着修改。

15. 得到有价值的代码审查

改写前

审查我的代码

改写后

把下面函数当作一位你尊重的同事提交的拉取请求来审查。优先顺序:并发调用的正确性、错误处理、可读性。忽略风格和命名。每个问题给出行号、会坏什么,以及触发它的具体输入。如果确实没问题就直说,不要硬找。

改了什么:优先顺序和允许没有问题。没有最后一条,审查提示词总会给出指摘,无论真假。

16. 写值得保留的测试

改写前

给这个函数写单元测试

改写后

为下面函数写表驱动测试。覆盖空输入、单个元素、重复键、长度上限边界值。跳过三个普通项的正常路径,它从来抓不到什么。只用标准库,案例名称按所保障的行为命名,不按输入命名。

改了什么:由了解代码的人选择案例。写测试的提示词默认会选那些不会失败的情况。

图像与音乐

17. 有明确意图的人像

改写前

一位女性的人像

改写后

黎明初光下港口堤墙上的六十多岁女渔民,饱经风霜,油布雨衣结着盐霜,深深的笑纹,视线越过相机,阴天北大西洋光线,浅景深,85mm 人像摄影,低饱和蓝色和锈红色 --ar 4:5 --stylize 250

改了什么:依次给出主体、场景、光线、构图和媒介。图像模型更重视前面的词,所以顺序也是提示词的一部分。

18. 商品照

改写前

给我的店拍张咖啡袋照片

改写后

浅色橡木上直立的哑光牛皮纸咖啡袋,正面标签朝向相机,散落的整颗咖啡豆,左侧柔和窗光,单一柔和阴影,干净极简布置,浅景深,商业产品摄影 --ar 1:1 --style raw

改了什么:光线和承托表面。商品提示词里,这两项几乎决定一切,而“咖啡袋照片”并没包含它们。

19. 必须包含文字的图片

改写前

写着 grand opening 的海报

改写后

复古凸版印刷海报,上部三分之一用大号窄体衬线大写字写“GRAND OPENING”,下面用较小无衬线字写“Saturday 14th”,带可见纹理的奶油色纸,深红和黑色双色印刷,细微套印偏移 --ar 2:3

改了什么:准确引用文字并指定位置。能渲染文字的模型,也需要知道写什么、多大、在哪里,否则三项都会自行发挥。

20. 做出脑海中的那首歌

改写前

悲伤钢琴曲

改写后

风格:忧郁的新古典钢琴,近距离拾音的毛毡钢琴,微弱房间底噪,稀疏的大提琴铺底,无鼓,自由速度,62 BPM,亲密且悬而未决。带结构标签的歌词:[Intro] [Verse] [Chorus] [Bridge] [Outro]

改了什么:配器、录音质感和速度。“悲伤钢琴”只是情绪,其余细节才让它成为某种具体录音,而不是普通作品。

二十个示例的共同点

只看“改写后”一栏,就会发现同样几个方法反复出现:

这些都不用背框架。你只需要在发送前注意到:是否只描述了任务,却没说清处境。

二十个示例,或一个按键

Prompt AI Keyboard 会给你已输入的内容补上适合目标工具的角色、背景、约束和格式,不用离开当前应用。它也能修正语法、改变语气、翻译,并把你说的话转成文字。

常见问题

什么样的提示词示例才好?

把同一请求写两遍,并说明改了什么。单独一个提示词只是难以迁移的模板;前后对比能教会方法,让你用在自己的工作中。

最好的提示词有什么共同点?

一个只有你知道的具体细节、明确的读者、至少一项禁忌、允许不答而不是编造,以及指定的输出形式。弱提示词通常只讲任务,不讲处境。

这些示例能用于 ChatGPT、Claude 和 Gemini 吗?

能。五要素是通用的,所以这里的示例不依赖具体模型。模型差异加在基础之上:Claude 偏好更完整的结构,Gemini 擅长超长输入和明确的输出格式,图像与音乐模型则更需要密集的描述短语,而不是句子。