提示词工程完整指南
提示词工程不是神秘技巧，而是几个能让模糊答案变得真正有用的习惯。本指南介绍好提示词的组成、值得了解的框架，以及适用于任何模型的复用模板。
提示词工程到底是什么
大语言模型不会读心，它读取你的文字并预测有用的后续内容。结果好不好，取决于你是否清楚说出了想要什么。提示词工程就是给模型足够且恰当的背景，让它把事情做好，又不被噪声淹没。
仅此而已。不是骗模型，也不是找神奇词语，而是像给自由职业者写一份好任务说明：目标、读者、约束、什么样才算完成。下面的所有方法，都是让这件事更可靠。
好提示词的组成
多数好提示词由五种要素组合而成。很少需要五项全用，但知道它们，就能判断答案为什么没达到预期，并补上缺失部分。
1. 角色
告诉模型该以谁的身份回答。“你是一位资深文案作者”或“扮演高级 Python 工程师”，能引导合适的词汇、深度和默认视角。角色是对一整组期待的简写。
2. 背景
提供模型无法推断的背景：写给谁、之前发生了什么、已经尝试了什么。“写一封跟进邮件”，如果补充是给演示后没再回复的意向客户发第二次提醒，结果就完全不同。
3. 任务
明确要做的一件具体事情，动词很重要。“总结”“重写”“比较”“评议”“构思”会得到不同结果。“帮忙看看”这类模糊动词，只能让模型猜。
4. 约束
好提示词往往赢在约束。长度（“150 词以内”）、语气（“直白，不用术语”）、禁忌（“不要编造统计数据”）和阅读难度，都能有力地引导输出。没有约束，模型就会选择平均化的做法。
5. 格式
说清希望怎样呈现：项目列表、表格、JSON、三段文章、标题加正文。指定格式，就能省掉一次“其实能不能改成表格”的追问。
角色 + 背景 + 任务 + 约束 + 格式。答案不理想，可能就是少了其中一项。补上，再试一次。
下面是同一请求加入这些要素前后的对比。想再看二十个，这里逐一拆解了所有示例：
写点关于我们新功能的内容
你是一位产品营销人员。背景：我们的键盘应用刚上线一键提示词优化，读者是还没尝试过的老用户。任务：写一则应用内公告。约束：60 词以内，友好具体，只说一个明确好处，不用感叹号。格式：一个标题加两个短句。
值得了解的框架
框架只是把相同要素按容易记住的顺序排列。记住两个就够用。
RTF — 角色、任务、格式
最快上手的实用模式：“扮演[角色]。[任务]。用[格式]给我。”很适合背景明确的日常快速请求。例如：“扮演技术招聘人员，为初级 Kotlin 开发者写三个筛选问题，用编号列表呈现。”
CO-STAR — 背景、目标、风格、语气、受众、回应
适合需要准确传达给特定读者的更完整框架。逐项写明背景、目标（怎样算成功）、风格和语气、受众、回应格式。快速摘要没必要这么复杂，但营销文案、敏感邮件和面向客户的内容很适合。
不必像收集奖杯一样收集框架。求快用 RTF，要求更高时用 CO-STAR；两者只是上面五要素的支架。
削弱提示词的五个错误
- 只顾客气，不够具体。“能不能帮我稍微看看简历？”浪费模型注意力。说清岗位、资历和要强调什么。
- 一次要做所有事。同时要战略、日程和文案，往往三样都很浅。分步来：先拿计划，再逐项展开。
- 漏掉读者。向 CTO 和好奇的少年“解释向量数据库”，答案不一样。明确读者是谁。
- 有目标文风，却不给示例。想让结果符合某种口吻，就粘贴一个短示例。模型擅长模仿。
- 从不迭代。第一个答案是初稿。“短一点，去掉营销腔”，往往是最有效的一条提示词。
可复用模板
复制后填入括号，删掉不需要的行：
角色：你是一位[角色/专业领域]。
背景：[模型无法推断的背景——读者、经过、目标]。
任务：[一件具体事情，用明确动词]。
约束：[长度、语气、要避免的内容]。
格式：[列表 / 表格 / JSON / 字数]。
熟练后，你会自然而然地这样写。Prompt AI Keyboard 的 AI 键正是替你完成这件事：把粗略的一句话重新组织成适合目标模型的角色、背景、约束和格式。
常见问题
什么是提示词工程？
给模型足够且恰当的背景，让它把事情做好，又不被噪声淹没。就像一份好的自由职业任务说明：目标、读者、约束、完成标准，不需要神奇咒语。
该用 RTF 还是 CO-STAR 框架？
背景明确的日常快速请求用 RTF，需要贴合特定读者时用 CO-STAR。两者只是同样五要素的不同排列。
最常见的提示词错误是什么？
只顾客气，不够具体。含糊请求浪费模型注意力，应说清岗位、资历和重点。其次是一次要求做所有事，以及从不修改第一版。