技能介绍

你到底在和提示词较什么劲

最常见的症状是：模型跑题、答非所问、格式不稳定、JSON 解析失败，或者一本正经地编出不存在的引用和数据。多数情况下这并非模型不够强，而是你把「目标」和「边界」都留白了，扔下一句「帮我写写」就指望它自己悟。

这个技能的判断很直接：好结果不是问出来的，是「框」出来的。它给的不是术语堆砌的理论，而是经过中文场景验证、可直接复用的范式与模板。

它是怎么工作的

核心是六个可以搬进 Prompt 的范式：

角色 + 任务 + 约束（RTC）：按「你是__；请做；要求__」组织，角色给口吻，约束划边界
结构化输出：明确要求 用 JSON / 表格 / 分点，并给出字段名，避免自由发挥
少样本（Few-shot）：给 1–3 个「输入→期望输出」范例，固定格式任务尤其稳
思维链（CoT）：要求「先列要点再给结论」，复杂推理收益明显
自我校验：末尾追加 检查是否满足以上所有约束，若不满足请修正，漏项显著减少
分步拆解：把大任务拆成「先 X 再 Y 最后 Z」，每步单独校验，避免长尾输出失控

配套还有三套中文场景模板（信息抽取、角色写作、带样例分类），以及一份六项自检清单，逐一检查角色与受众、输出格式、少样本、思考顺序、禁忌项和自我校验。

什么时候该停手

目标和约束打架时模型只能二选一，「既详尽又只要一句话」必然翻车。中文全角半角与引号嵌套会让 JSON 解析失败，需要显式要求 只输出可解析内容。需要稳定结构时温度应调低，创意写作才调高。最后，模板化不等于免检：模型仍可能给出事实错误或偏见，关键内容请以权威来源核对，不要直接当作专业结论。