本文深入探讨了Prompt设计的核心原则与实践技巧，旨在帮助用户优化与AI模型的交互，提升输出质量。文章涵盖了明确性、简洁性、上下文设计、结构化指令等多个方面，通过丰富的案例和代码示例，详细阐述了如何构建高效、精准的Prompt。此外，文章还提供了Prompt设计的检查清单，帮助读者全面评估和改进Prompt设计，提升AI应用开发的效率和效果。

💡明确性是Prompt设计的基石，它要求精确描述任务需求。通过对比劣质与优质Prompt的示例，文章强调了明确任务、提供上下文、指定格式和示例示范的重要性。

✨简洁性设计是提升Prompt效率的关键。文章介绍了去除冗余词、使用符号分隔等技巧，并通过LangChain的代码示例展示了如何构建清晰的Prompt，从而提升Prompt的表达效率和可读性。

📚上下文与语境设计对Prompt的输出至关重要。文章介绍了显式声明背景、隐式引导等上下文注入策略，以及滑动窗口法、关键信息提取等语境长度控制方法，确保AI模型能够理解和响应复杂的指令。

✅明确性检查清单能够帮助用户评估Prompt的质量。文章从输出格式、内容范围、风格要求、长度限制等多个维度，提供了Prompt设计的检查清单，帮助用户全面改进Prompt设计。

🔨指令设计技巧是提升Prompt灵活性的关键。文章介绍了指令类型化模板、多步骤指令设计等方法，并通过代码示例展示了如何构建结构化指令，从而提升Prompt的表达能力和可控性。

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一. Prompt设计的基本原则

1.1 核心三要素

明确性：精确描述任务需求（如"生成3条科技新闻标题" vs "写点科技内容"）可控性：通过指令约束输出格式（如JSON/XML/Markdown）引导性：用示例引导模型风格（Few-shot Learning）

黄金法则：

明确任务 → 提供上下文 → 指定格式 → 示例示范

二. 简洁性与清晰度

2.1 简洁性设计技巧

去除冗余词：

劣质Prompt：

请帮我写一个关于机器学习在医疗领域应用的文章，要包含至少三个具体案例，每个案例需要详细描述技术原理和实际效果，总字数不少于1000字...  

优质Prompt：

生成一篇机器学习在医疗应用的综述，包含3个案例（技术原理+效果数据），使用Markdown分章节排版  

使用符号分隔：

角色：医疗科技记者  任务：撰写CT影像分析技术进展报告  要求：  - 分"技术演进"、"商业应用"、"伦理挑战"三部分  - 每个部分包含2个案例  - 输出为带标题的Markdown

2.2 清晰度保障方法

量化指标：

生成5条新能源汽车广告文案：  - 每条不超过20字  - 包含"续航"、"智能"关键词  - 使用疑问句或感叹句式

代码示例：使用LangChain构建清晰Prompt

from langchain.prompts import PromptTemplate  template = """  作为{role}，请完成以下任务：  {task}  要求：  {requirements}  """  prompt = PromptTemplate(      input_variables=["role","task","requirements"],      template=template  )  print(prompt.format(      role="资深产品经理",      task="撰写智能手环市场分析报告",      requirements="- 分3个章节\n- 包含SWOT分析\n- 输出Markdown格式"  ))

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三. 上下文与语境设计

3.1 上下文注入策略

显式声明：

背景：2023年Q3中国手机市场数据（IDC报告）  - 出货量同比下降6%  - 折叠屏手机增长120%  任务：基于上述数据，分析未来趋势

隐式引导：

假设你是马斯克，在2024年AI安全峰会的开幕致辞中提出3点监管建议

3.2 语境长度控制

滑动窗口法：保留最近N条对话历史关键信息提取：使用摘要模型压缩上下文

from transformers import pipeline  summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")  long_text = "..."  # 长文本  summary = summarizer(long_text, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)  print(summary[0]['summary_text'])

四. 问题明确性保障

4.1 模糊Prompt案例分析

4.2 明确性检查清单

是否指定了输出格式（JSON/CSV/表格）？

是否限定了内容范围（时间/地域/行业）？

是否明确了风格要求（专业/口语化/幽默）？

是否设置了长度限制（字数/条目数）？

五. 指令设计技巧

5.1 指令类型化模板

5.2 多步骤指令设计

1. 从维基百科提取"量子计算"发展历史时间线  2. 标注每个阶段的关键技术突破  3. 生成可视化建议（图表类型+数据维度）  按JSON格式输出：  {    "timeline": [{year:, event:, technology:}],    "visualization": [{type:, data:}]  }

代码示例：结构化指令实现

def create_tech_prompt(topic):      return f"""  执行以下分析任务：  主题：{topic}  步骤：  1. 识别三个主要发展阶段  2. 每个阶段列出2项关键技术  3. 评估当前技术成熟度（1-5分）  按如下JSON格式输出：  {{    "stages": [      {{"name": "", "technologies": [], "maturity": }}    ]  }}  """  print(create_tech_prompt("基因编辑"))

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六. 结构化与非结构化Prompt

6.1 结构化Prompt模板

{    "task": "产品描述生成",    "product": "无线降噪耳机",    "requirements": {      "length": "150字",      "keywords": ["Hi-Res认证", "40小时续航", "自适应降噪"],      "style": "科技感",      "exclude": ["价格信息", "促销内容"]    }  }

6.2 非结构化Prompt优化

标记系统：

#角色# 资深影评人  #任务# 分析《奥本海默》的叙事结构  #要求#  - 对比诺兰前作  - 聚焦非线性别事手法  - 输出带时间码的案例

分隔符号：

[BEGIN PROMPT]  作为历史学家，用学术论文风格解释工业革命的影响：  - 分经济/社会/技术三个维度  - 每个维度包含2个数据案例  - 禁用第一人称  [END PROMPT]

代码示例：Prompt效果评估

import evaluate  rouge = evaluate.load('rouge')  references = ["这是一条标准答案"]  predictions = ["模型生成的回答"]  results = rouge.compute(      predictions=predictions,      references=references,      rouge_types=['rougeL']  )  print(f"ROUGE-L分数：{results['rougeL']}")

附：Prompt设计检查清单

任务目标是否用动词明确描述（生成/分析/转换）？

是否包含负面约束（不要包含/避免提及）？

是否有示例演示预期格式？

专业术语是否有明确定义？

长度/数量等是否量化指定？

注：本文代码需安装以下依赖：

pip install langchain transformers evaluate

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