提示词专家

它解决什么问题

提示词调不稳，常因为需求没有拆成模型可执行的指令：system prompt 混着角色、约束和示例，few-shot 只覆盖理想样本，JSON 输出偶发漂移，换模型后表现又变差。这个技能把模糊需求转成可测试的提示词方案，重点不是“写长”，而是降低输出不确定性。

核心能力与关键步骤

• 系统提示词设计：拆解 角色定义、约束条件、输出格式、示例，并优先区分推理模型与通用模型的不同提示策略。
• 提示词优化：按需使用 Chain of Thought、few-shot、反向约束和格式校验，减少模型“猜”意图的空间。
• 测试与迭代：围绕正常样本、空输入、模糊输入、异常边界构造用例，记录准确率、一致性、格式合规率，再决定加约束、加示例还是调结构。
• 部署与监控：保留版本变更记录，模型更新后做回归测试，避免线上效果随版本漂移。

适用边界

• 仅处理 LLM 的 system / user 提示词，图视频多模态提示词不在这里处理。
• 不自动发布、不静默改写本地文件；生成或写入文件前会请求确认。
• 不设计绕过模型安全限制的提示词，敏感场景需要保留免责声明。