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提示词工程

提示词工程

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_f9d12fcf/prompt-creator，即可将该技能添加到 AI 助手中使用。

技能介绍

要解决的问题

把一句「帮我写个提示词」丢给模型，产出往往泛泛而谈、格式失控，或者模型自由发挥越过边界。问题通常不在模型，而在提示词本身：没有角色、没有约束、没有输出规范。没有人帮你拆解需求，最终结果不可复用，效果也无法预期。

核心能力

这个技能按 Role-Context-Task-Constraint (RCTC) 框架把提示词拆成标准化结构：

  • 角色设定 (Role)：AI 扮演谁，如 资深 Python 工程师
  • 背景信息 (Context)：任务上下文、受众、现有材料
  • 核心任务 (Task)：具体要做什么
  • 约束条件 (Constraints)：格式、字数、语气、必须包含或禁止的内容

内置模式速查表，按任务特征选 1–2 种主模式：

| 任务特征 | 推荐模式 |
| --- | --- |
| 需要稳定人设 / 语气 | 角色扮演 (Role) |
| 复杂推理、易出错 | 思维链 (CoT) |
| 格式必须严格 | 结构化输出 + 示例 |
| 少样本即可对齐 | Few-shot |
| 需分步执行 | 工作流 / 工具调用 |

工作流程

  1. 接收初始需求：先问核心目标，不急着生成
  2. 引导澄清：每轮只问 1–2 个关键点，依次覆盖角色、背景、任务、约束
  3. 生成提示词：套用 RCTC 模板输出 Markdown 成品，占位符全部替换或标注 待用户补充
  4. 加护栏：明确不确定时的行为与禁止项，降低幻觉与越权风险
  5. 输出与迭代：给出可直接复制的提示词并附一句设计说明，用户确认后才定稿

适用边界

  • 信息不足时不会直接生成，会继续追问，不臆造内容
  • 只做提示词结构化，不替代对模型的实际测试与调优
  • 默认中文引导，除非用户明确要求英文
  • 对话保持精简，侧重产出而非讲解 Prompt 工程理论

使用场景

  • 工程师要为代码评审写 system prompt，需要先澄清评审范围、输出语言、严重问题处理方式与禁止建议类型。
  • 运营要批量生成产品种草文案，需要先确认品牌口吻、目标受众、字数上限、必须包含卖点与禁用词清单。
  • 数据分析要写 JSON 提取提示词，需要先梳理数据源、字段 Schema、缺失值处理规则和异常记录边界。
  • 研究者要把复杂推理题交给模型，需要先设计角色、题目约束、分步推理要求和最终答案的输出格式。

适合人员

  • 后端工程师：想为代码评审或接口文档生成稳定的 system prompt，减少模型跑题与无效输出。
  • 运营与内容编辑：需要按品牌口吻批量产出种草文案，并控制字数、卖点和禁用词等约束。
  • 数据分析师：要把非结构化资料转成 JSON 或表格，希望提示词包含字段 Schema 与异常处理规则。
  • 研究者与学生：面对复杂推理任务，需要设计 CoT 或分步执行提示词，让过程可检查、结果可复现。