# 提示词工程入门：怎样写出管用的提示词

> 提示词工程，就是把你给 AI 模型的指令写清楚，让它给出你想要的结果。Anthropic、OpenAI 和 Google 的指南讲的基础是一样的：把需求说具体，补上背景，给出示例，指定输出格式，每跑一次就改一次。随便哪个聊天窗口都能开始，不用写代码。

Mindket 编辑部 · 发布于 2026-11-04 · 更新于 2026-11-05 · https://mindket.com/cn/learn/prompt-engineering/prompt-engineering-basics

## 要点

- 写提示词时，想着一位毫无背景的新同事也要能照着做。
- 规则要附上理由，再给一个你想要的输出示例。
- 指定格式时，说你想要什么，而不是不要什么。
- 每次只改一处，这样才知道哪一处起了作用。

## 开始之前

你需要一个能打字的 AI 聊天窗口，比如 [Claude](https://claude.ai)、[ChatGPT](https://chatgpt.com) 或 [Gemini](https://gemini.google.com)，再加一件你经常要做的事。每周的进度汇报、给客户的回复，都比一次性的提问更合适，因为同一个提示词你会反复运行。

动笔之前，先写下一个好答案该是什么样。Anthropic 的[提示词工程概览](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview)默认你已经有了成功标准、对照标准测试的办法和一份初稿。写三行“好答案是……”就够起步了。

## 分五步写出一条提示词

下面这条提示词用上了本课所有的技巧。它是我们参考三家指南拼出的示例，不是哪家官方的模板，所以请换成你自己任务的细节。

> **Anthropic 给出的提示词清晰度测试**
>
> 把你的提示词拿给一位对这项任务几乎没有背景的同事，请他照着做。如果他会一头雾水，Claude 也会。
>
> Anthropic, Claude 提示词指南, [Anthropic：Prompting best practices](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices) (2026-11-04 查阅)

````text
Summarize the meeting notes below for my team lead.

Audience: a manager who was not in the meeting and will read this on a phone.
Why it matters: she decides on Friday which of these items to fund.
Output: three bullet points, each under 20 words, then one line that starts with "Decision needed:".

Example of the style I want:
- Vendor quote arrived and is over budget.
Decision needed: approve the vendor or ask for a second quote.

Notes:
[paste the notes here]
````

1. **写明任务和读者。**第一行说要做什么，另起一行说谁来读结果。Anthropic 的指南[把模型比作](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices)一位聪明但刚入职的员工，他不了解你们的规矩和工作流程。
2. **说明为什么重要。**有了理由，模型就能把规则用到你没列出的情况上。Anthropic 的例子是告诉模型回复会被朗读出来，指南还提到 Claude 能从这样的解释里举一反三。
3. **描述输出。**给出条数、长度和形状。说你要什么，而不是要避开什么，这是 Anthropic 在“控制回复格式”一节里的建议。
4. **给一个示例。**Anthropic 说示例是引导格式、语气和结构最可靠的办法之一，想要更好的效果，建议放三到五个。Google 的[指南](https://aistudio.google.com/docs/prompting-strategies)提醒，示例太多会让模型过度拟合它们。
5. **运行，然后只改一处。**把答案和你前面写下的标准对一对，改提示词的一个部分，再运行一次。每次只改一处是我们自己的建议，不是哪家厂商的规定。

## 四条较弱的提示词和它们的改法

每处改动都补上了模型猜不到的东西：更大的范围、一个理由、一条正面的指令，或者原文本身。

| 较弱的提示词 | 更好的提示词 | 改了什么 |
| --- | --- | --- |
| Create an analytics dashboard | Create an analytics dashboard. Include as many relevant features and interactions as possible. Go beyond the basics to create a fully-featured implementation. | 直接要求做得比字面任务更多。 |
| NEVER use ellipses | Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses since the text-to-speech engine will not know how to pronounce them. | 给出理由，模型就能举一反三。 |
| Do not use markdown in your response | Your response should be composed of smoothly flowing prose paragraphs. | 说该怎么做，而不是不该怎么做。 |
| What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google Wifi router is yellow and blinking slowly. | Answer the question using the text below. Respond with only the text provided. [贴入路由器厂商的故障排查表] | 把表贴进去之后，Google 的例子从泛泛的步骤变成了对得上指示灯的步骤。 |

## 什么时候让模型思考

你会看到“一步一步想”这类建议。现在的模型常常不用提醒就会推理。Google 的指南说，Gemini 2.5 和 3 会生成内部思考，所以让模型在回答里列出推理步骤通常没有必要。Anthropic 的新模型也自己决定想多久，指南里有一句示例，把思考留给需要多步推理的问题。

这样一来，你要做的是拆分大任务，而不是诱导模型思考。Google 建议一条指令一个提示词，上一个的答案喂给下一个。Anthropic 说了一条常见的链条，见下图，每一步都是单独一次调用。放在聊天窗口里，就是三条消息。

**Anthropic 指南里的三条消息链**

1. 起草。请模型先写出初稿。
2. 审阅。请模型对照你的标准检查这份初稿。
3. 修改。请它根据自己的审阅意见重写初稿。

## 答案不对劲的时候

Google 的指南列了三种成本很低的改法，用在不听话的提示词上。提示词一旦重要起来，最好再留几条测试输入。OpenAI 的[指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering)建议建立测试和评估，衡量提示词在多次修改和模型升级后的表现，并把线上应用固定在某个具体的模型快照上。

- 换个说法。Google 用三种不同的问法请模型给出馅饼食谱，并指出措辞不同，回答可能就不同。
- 换成类似的任务。模型不听分类指令时，Google 建议把它改成选择题。
- 调整内容顺序。把示例、背景和输入换换位置，回答也可能变。

## Alex Albert 谈示例，Ethan Mollick 谈“让它更好”

在 Anthropic 做研究的 Alex Albert，[2024 年 8 月 15 日在 X 上](https://x.com/alexalbert__/status/1824136151701360756)写道，示例是他最推荐大家放进提示词的东西，因为效果太好了。

这条帖子已经发了两年多，Anthropic 现在的[提示词指南](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices)仍然支持这个说法，上面第 4 步引的就是它。如果在上面的五步之外只加一样东西，就加一个你想要的输出样例。

Wharton 商学院研究 AI 的教授 Ethan Mollick，[2024 年 9 月 10 日发帖](https://x.com/emollick/status/1833339072959435162)说，拿到结果后对 AI 说一句“让它更好”之所以管用，是因为这是让模型一步步推理的一种土办法。

这听起来和下面第一条常见错误正好相反。区别在于第二遍瞄准什么：上面“起草、审阅、修改”的链条，是同一个动作再加上你的标准，所以在审阅那条消息里，要写明“更好”指的是什么。

> 示例是我最推荐大家在提示词里用的东西，因为效果太好了。
>
> Alex Albert, 在 Anthropic 做研究，引文为译文, [X](https://x.com/alexalbert__/status/1824136151701360756) (2026-11-05 查阅)

[![Alex Albert（@alexalbert__）2024 年 8 月 15 日在 X 上回复自己的帖子，并引用 @abacaj 一条谈少样本提示的帖子：示例是我最推荐大家在提示词里用的东西，因为效果太好了](https://mindket.com/blog/shots/x-alexalbert-examples-first.webp?v=a5f20381f2ae)](https://x.com/alexalbert__/status/1824136151701360756)

Alex Albert 在 X 上，2024 年 8 月 15 日

[![Ethan Mollick（@emollick）2024 年 9 月 10 日在 X 上发帖：拿到结果后让 AI“把它改得更好”，只是让大语言模型做思维链推理的一种土办法，所以效果这么好](https://mindket.com/blog/shots/x-emollick-make-it-better.webp?v=ad45dcbbed0d)](https://x.com/emollick/status/1833339072959435162)

Ethan Mollick 在 X 上，2024 年 9 月 10 日

[Prompting 101 | Code w/ Claude](https://www.youtube.com/watch?v=ysPbXH0LpIE)

Anthropic 的“Prompting 101”，来自 Code w/ Claude 活动，发布在 Anthropic 自己的 YouTube 频道。

> X 官方嵌入卡片的截图，拍摄于 2026 年 11 月 5 日，时间为 UTC。Albert 的帖子引用了另一条帖子，X 把被引用的那条截短了。点击截图可到 X 上打开原帖。

## 常见错误

- 只说“写得更好”，却没说好是什么意思，模型就没有目标可瞄。
- 漏掉你心里有、纸上没有的背景，比如谁来读结果、为什么重要。
- 只给一个示例，结果得到一堆照抄。Anthropic 要求示例有差异，免得模型学到意外的规律。
- 一次改三处，却不知道是哪一处起了作用。
- 把提示词原样搬到另一个模型，不重新检查。Anthropic 说，在某个模型上测出来的技巧，用到别的模型之前，要拿你自己的评测再核对一遍。

## 自己试一试

- 挑一件你每周都做的事，写下答案必须做对的三件事。
- 先用一句话的提示词跑一次，把答案存下来。
- 按五步重写提示词，再跑一次，用那三件事给两份答案打分。
- 只换掉示例，再跑一次，看输出变化有多大。

## 下一课：系统提示词

上面讲的都在一条消息里。下一课[怎样写系统提示词](https://mindket.com/cn/learn/prompt-engineering/system-prompt)，会把角色、语气和格式这些长期规则，放到整场对话都生效的位置。

好用的提示词值得存起来。[技能](https://mindket.com/cn/skills)就是存好的指令，任务匹配时由智能体加载，[什么是 Agent Skills](https://mindket.com/cn/blog/what-are-agent-skills)讲了它的运作方式。[CLAUDE.md 文件里该写什么](https://mindket.com/cn/blog/claude-md-file)则讲了 Claude Code 里的同一种做法。

## 自测一下

1. 你的提示词写着“Do not use markdown in your response”。本课建议怎样改写？

   A. NEVER use markdown
   B. Use as little markdown as you can
   C. Your response should be composed of smoothly flowing prose paragraphs
   D. Do not use markdown, ever

   答案：C。 本课说要描述你想要什么，而不是要避开什么，这是 Anthropic 在“控制回复格式”一节里的建议。

2. 为什么本课说，像“never use ellipses”这样的规则，要附上理由？

   A. 模型能把规则用到你没列出的情况上
   B. 没有理由的规则，模型会拒绝执行
   C. 提示词越长，得分一定越高
   D. 理由会印在答案的最上面

   答案：A。 有了理由，模型就能举一反三，就像例子里语音合成引擎读不出省略号那样。

3. 你运行了一条提示词，答案不对劲。本课建议怎么做？

   A. 全部重写，同时多加几个示例
   B. 马上换一个模型
   C. 在末尾加上“think step by step”
   D. 只改一处，再运行一次

   答案：D。 每次只改一处，才知道是哪一处起了作用，一次改三处就看不出来了。

4. 在聊天窗口里遇到一个大任务，本课建议怎样处理？

   A. 加上“think step by step”，作为一条消息发出去
   B. 拆成几条消息，比如起草、审阅、修改
   C. 把任务连续粘贴三遍
   D. 要求给出尽可能短的答案

   答案：B。 现在的模型常常不用提醒就会推理，所以你要做的是拆分任务，就像 Anthropic 指南里的三条消息链。

## 常见问题

### 学提示词工程需要会写代码吗？

不需要。本课的内容都是普通语言，在聊天窗口里直接打字就行。只有通过 API 调用模型时才会碰到代码，而同样的技巧在那里照样适用。

### 提示词写多长合适？

长到一个外人也能完成任务，再长就不必了。Anthropic 说，你说得越精确，结果越好，所以缺什么补什么，没用的就删掉。

### 应该放几个示例？

先放两三个，要彼此不同，输出还跑偏的话再多加。几个示例的格式要保持一致，因为 Google 说格式不一致，可能得到不想要的输出格式。

### 能请模型替我写提示词或改提示词吗？

可以。Anthropic 说，你可以请 Claude 评估示例是否相关、是否多样，或者再生成几个。没有初稿的人，它的[概览](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview)里还链接了一个提示词生成器，基于 Claude Cookbook 里的 metaprompt 做法。

### 同一条提示词换个模型，表现为什么不一样？

模型本来就有差别，各家才会发布针对具体模型的指南。Anthropic 的指南开头就是一张各模型提示词页面的表，OpenAI 则建议把线上应用固定在某个模型快照上。换模型的时候，要重新测一遍。

### 系统提示词和提示词是一回事吗？

不完全是。系统提示词在整场对话里一直有效，普通提示词则是单条消息里的请求。

## 资料来源

- [Anthropic: Prompting best practices](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices) (2026-11-05 查阅)
- [Anthropic: Prompt engineering overview](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview) (2026-11-04 查阅)
- [OpenAI: Prompt engineering](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering) (2026-11-04 查阅)
- [Google AI Studio: Prompt design strategies](https://aistudio.google.com/docs/prompting-strategies) (2026-11-04 查阅)
- [Alex Albert on X, 15 August 2024](https://x.com/alexalbert__/status/1824136151701360756) (2026-11-05 查阅)
- [Ethan Mollick on X, 10 September 2024](https://x.com/emollick/status/1833339072959435162) (2026-11-05 查阅)
- [YouTube: Anthropic, Prompting 101 | Code w/ Claude](https://www.youtube.com/watch?v=ysPbXH0LpIE) (2026-11-05 查阅)

[浏览技能](https://mindket.com/cn/skills)