文生文Prompt书写技巧

技巧一：为模型提供输出样例

在 Prompt 中提供您期望的输出示例，可以让 LLM “模仿”我们所要求的规范、格式、概念、文法、语气进行输出。同时，提供样例可以让大模型多次输出的结果更一致，从而稳定模型表现。

	未添加样例	添加样例
Prompt	#背景# 你很擅长编写小红书种草笔记，喜欢增加丰富的emoji元素。 #目的# 请生成一篇小红书种草笔记，推广强森吹风机。吹风机的优点是：体积小、高颜值、风力大、干的快、智能控温不伤发。 #受众# 喜欢追求时尚的年轻人，尤其是年轻女性 #输出# 小红书文章格式，充满emoji元素，简洁但内容充实	#背景# 你很擅长编写小红书种草笔记，喜欢增加丰富的emoji元素。 #目的# 请生成一篇小红书种草笔记，推广强森吹风机。吹风机的优点是：体积小、高颜值、风力大、干得快、智能控温不伤发。 #受众# 喜欢追求时尚的年轻人，尤其是年轻女性 #输出# 小红书文章格式，充满emoji元素，简洁但内容充实 #语气与风格# 我亲测过+n种好物+谁适合谁受益 这个秘诀让你的话语超有信服力！ 比如：亲自尝试了很多美白神器，终于挖到宝！仅俩月，肌肤变得嫩滑透亮，自我感觉飘飘欲仙~ 此法特为想大晒体验的小伙伴们量身定制，还能精准安利，助人避坑！ 难题出没+揭秘原因+终极解药 这公式助你条理清晰地分享，内容价值爆棚！ 案例：渴望秀发如丝？揭秘时刻来啦！原来我一直遗漏关键一步，直到遇见它！换用这款洗发水，秀发显著改善，光泽get！ 此法逻辑严密，不仅分享秘籍，还引导读者找到问题破解之道。 独到见解+深度剖析+巧妙推荐 这公式帮你自然流露心声，还能温馨种草！ 示例：我觉得每个女孩都该有份挚爱，生活因此而精彩。手帐成了我的小确幸，每当提笔，幸福指数飙升！ 它助你畅所欲言，同时不经意间传递心头好，双赢策略！ 亲身经历+成果展示 这公式让你的情感表达鲜活又感人！ 场景：回想起夏夜海边的蚊灾，满身红包的绝望，直到遇见救星！现在，光滑肌肤让我裙摆飞扬，自信回归！ 它让你的故事活灵活现，分享喜悦与感恩之情，触动人心！
输出	标题：🌺强森小巧魔力风机，速干护发新宠儿🌺 正文： Hey宝贝们！今天要给你们种草一颗美发界的璀璨新星✨ —— 强森吹风机！它不仅仅是个工具，简直是随身携带的美发沙✨ 🌈体积小巧，旅行必备🎒 首先，它的迷你身材直接击中我心！旅行包包再满也能轻松塞进，不占空间，随时随地凹造型✈️ ✨高颜值，时尚出街 💃 看这设计，简直就是艺术品呀！无论是极简白还是高级粉，拿在手里就是街头最靓的崽！手机？不，这是我的新时尚配饰📱 🌺风力强劲，速干神器 🕙 别看它小，风力可一点都不含糊！早上赶时间？强森帮你5分钟搞定出门发型，效率MAX！ 🕙 💧干得快，还护发 🌺 智能控温技术，温柔呵护你的每一根秀发。告别热损伤，只留下柔顺光泽，每次吹发都像做了次沙龙护理～🌺 🔥智能控温，细心之选 🕙 懂你的不只是风力，还有温度。根据发质自动调节最适宜的热量，守护秀发健康，长期使用也不怕伤发🔥 总之，强森吹风机就是那个能让你爱不释手的小可爱！赶紧加入购物车，给你的美丽加速吧！🌺 #强森吹风机 #美发达人 #快速护发秘籍 标记你的朋友，让她们也来感受这份轻巧与高效吧！🎉 记得，爱护自己从“头”开始，强森与你一起，绽放自信光彩！✨	吹风机也能成为美发时尚单品？强森小钢炮告诉你答案！ 自从我用了 强森吹风机 ，不仅旅行包轻便多了 ，每次吹发都变成享受时光 ！用了几次后，朋友们都夸我发质看起来好了不止一个度，就像刚从沙龙出来的样子 。它绝对是短途出游或宿舍生活的完美伴侣哦！适合所有追求高效护发的宝贝们～ 面对湿漉漉的长发瀑布，每次都得耗时半小时以上？ 别怕，强森智能控温科技来了 ！它能迅速吹干每一根发丝，而且风力强劲却不伤发，秘密就在于它能智能调节温度，保护你的秀发不受热损伤 。从此，快速出门不再是梦！ 我一直认为，好的造型工具是美丽态度的体现 。强森这枚高颜值吹风机不单是个工具，更是梳妆台上的一件艺术品 。每次用它吹发，都像是在进行一场个人风格的仪式感升级。不妨也给自己来点这样的小奢侈，毕竟，美好的一天从头开始嘛！ 记得那次临时接到晚宴邀请 ，急匆匆从健身房出来，头发还滴着汗。正当焦虑之际，幸好有强森吹风机紧急救援！我迅速将湿润的乱发吹整得服服帖帖，走进宴会厅的那一刻，自信满满 ，好像刚做完高级沙龙护理似的。多亏了这小巧却强大的美发神器，我的美丽不再受限于时间！ 快来把这吹风机界的时尚小钢炮加入购物车吧！ 让我们一起做个风一样的女子，优雅又效率，从头开始闪耀每一天！ #强森吹风机 #高颜值美发神器 #智能护发新体验 #速干不伤发 #时尚必备

观察输出时，您可以发现，LLM 学习了样例的要求并针对性地生成了符合格式要求的种草文。

技巧二：设定完成任务的步骤

对于许多复杂任务，提醒 LLM 如何完成任务是非常必要的。

提供任务步骤来完成数学题

数学题：

又到了周日，小明像以往一样去爷爷奶奶家玩，小明于早上八点整步行出发，已知小明每分钟行走50米，走了12分钟后，小明的父亲发现小明忘记带作业了，于是便骑车去追小明，已知小明的爸爸每分钟骑行200米，等到追上小明后，爸爸决定骑车带上小明，已知小明坐自行车的路程是走路路程的5倍，请问，小明和他爸爸几点到爷爷家的呢？（小明8点36分到爷爷家）

Prompt（通过添加#任务步骤#告诉 LLM 如何完成任务）：

#背景#
又到了周日，小明像以往一样去爷爷奶奶家玩，小明于早上八点整步行出发，已知小明每分钟行走50米，
走了12分钟后，小明的父亲发现小明忘记带作业了，于是便骑车去追小明，已知小明的爸爸每分钟骑行200米，
等到追上小明后，爸爸决定骑车带上小明，已知小明坐自行车的路程是走路路程的5倍，
#目的#
小明什么时候到爷爷家？
#任务步骤#
1. 先计算小明被爸爸追上时的时间和移动的距离。
2. 再计算小明去爷爷家剩余的距离和需要的时间。
3. 最后计算小明到爷爷家的时间。

Output（LLM 清晰地从提示词中获取到了任务步骤，并基于规定的步骤生成了正确结果）：

要解答这个问题，我们首先需要根据给定的信息分步骤来解决。

步骤1: 计算小明被爸爸追上时的时间和移动的距离
小明每分钟行走50米。
爸爸出发时（即小明走了12分钟后），小明已经走了 12×50=600 米。
从这一刻起，小明继续以每分钟50米的速度前进，而爸爸则以每分钟200米的速度追赶。
设从小明父亲开始追赶直到追上小明所需时间为 t分钟，则有方程：[200t = 50t + 600] （左边是爸爸的总行程，右边是小明在相同时间内走过的距离加上初始的600米领先）
解这个方程得：[150t = 600] [t = 4] 分钟。这意味着爸爸用了4分钟就追上了小明。
在这4分钟里，小明又走了 4×50=200 米。
因此，当爸爸追上小明时，小明总共走了 600+200=800 米。
步骤2: 计算小明去爷爷家剩余的距离和需要的时间
根据题意，“小明坐自行车的路程是走路路程的5倍”，这里可以理解为从爸爸追上小明的地方到爷爷家的路程是之前步行路程(800米)的5倍，即 800×5=4000 米。
由于之后是骑车前往，速度为每分钟200米，因此到达爷爷家还需要时间 4000/200=20 分钟。
步骤3: 最后计算小明到爷爷家的时间
小明于早上八点整出发。
到爸爸追上他时，共过去了 12+4=16 分钟。
再加上骑车前往爷爷家所需的20分钟，总共耗时 16+20=36 分钟。
因此，小明将在出发后的第36分钟到达爷爷家，即早上 8:00+36 分钟 = 8:36 到达爷爷家。

技巧三：使用分隔符号区分单元

在构建复杂的 Prompt 时，采用特定的分隔符来界定不同内容单元是极为关键的，这一做法显著增强了 LLM 对 Prompt 正确解析的能力。随着任务复杂度的增加，合理利用分隔符越能提升 LLM 的表现。

分隔符的选择应着眼于那些在自然语言文本中罕见的、独特的字符组合，例如：###、===、>>>等。这些特殊符号序列并无固定规则，关键在于其辨识度高，确保模型能够明确区分这些符号是作为内容区域的界限标识，而非文本中的普通标点或语法组成部分。

	未使用分隔符	使用分隔符
Prompt	请简短总结以下影评。 曾经意气风发的张志强在生活的重压下，中年“失速”偏离了原本的生活轨迹，一时意气用事的决定，让他瞬间从家人的“小骄傲”变成了社会的“边角料”。然而，他未曾料到，这仅是他中年人生道路上的起点。接连不断的变故如疾风骤雨般袭来，迫使他不得不重新面对自我。当生活的重担真正压肩，他选择成为一名快递员，从新的起点重新出发，穿梭于都市大街小巷的高志垒在路上结识了一众志同道合的伙伴。在共度的时光里他深切的体会到了人间的冷暖真情，逐渐在这条充满磨砺的“逆行道”中找回曾经丢失的勇气与信念，重新定义人生新的方向。	请简短总结以下影评。 ### 曾经意气风发的张志强在生活的重压下，中年“失速”偏离了原本的生活轨迹，一时意气用事的决定，让他瞬间从家人的“小骄傲”变成了社会的“边角料”。 ### 然而，他未曾料到，这仅是他中年人生道路上的起点。接连不断的变故如疾风骤雨般袭来，迫使他不得不重新面对自我。 当生活的重担真正压肩，他选择成为一名快递员，从新的起点重新出发，穿梭于都市大街小巷的高志垒在路上结识了一众志同道合的伙伴。 ### 在共度的时光里他深切的体会到了人间的冷暖真情，逐渐在这条充满磨砺的“逆行道”中找回曾经丢失的勇气与信念，重新定义人生新的方向。 ###
输出	电影讲述了一个中年危机故事，主角张志强因生活压力偏离正常生活轨道，经历一系列挑战后，他成为一名快递员，在新朋友的帮助下重拾勇气与信念，找到了生活的新方向。影片展现了逆境中的成长与自我救赎。	主人公张志强中年遭遇生活困境，一次冲动的决定使他社会地位骤降。 随后，面对重重挑战，他担任快递员重新起步，在此过程中与同行建立深厚情谊，并在磨难中找回勇气和信念。 最终，在艰难和挑战中，为自己的人生找到了新的意义和方向。

您可以在输出中发现明显差别，在使用了分隔符的输出中，LLM 不仅理解了三段话的逻辑关系，还正确识别了分隔符，并根据分隔符的段落生成了三段强相关的总结。

技巧四：引导模型“思考”

对于逻辑推理和语境学习的复杂任务来说，简单的 Prompt 技巧可能无法满足任务需求。但您可以通过引导模型生成推理过程或帮助模型拆解复杂任务并逐步推理的方式，让模型在生成推理结果前生成更多的推理依据，从而提升模型在复杂问题上的表现。

这里为您先介绍思维链（Chain of Thought，COT），它是一种使用起来较为简单的引导方法，但能够显著提高大模型在复杂场景下的推理能力。

任务目的：解析一个复杂的 JSON 结构体

#背景#
JSON 输入：
{"web-app": {
  "servlet": [   
    {
      "servlet-name": "cofaxEmail",
      "servlet-class": "org.cofax.cds.EmailServlet",
      "init-param": {
      "mailHost": "mail1",
      "mailHostOverride": "mail2"}},
    {
      "servlet-name": "cofaxTools",
      "servlet-class": "org.cofax.cms.CofaxToolsServlet",
      "init-param": {
        "templatePath": "toolstemplates/",
        "log": 1,
        "logLocation": "/usr/local/tomcat/logs/CofaxTools.log",
        "logMaxSize": ""}}],
  "servlet-mapping": {
    "cofaxEmail": "/cofaxutil/aemail/*",
    "cofaxTools": "/tools/*"},
 
  "taglib": {
    "taglib-uri": "cofax.tld",
    "taglib-location": "/WEB-INF/tlds/cofax.tld"}}}

#目的#
根据 JSON 判断是否完全符合以下要求：
1. 是否每个 servelet 都有 init-param
2. 是不是 servelet-mapping 中元素都在 servlet 中都有匹配
3. servelet 的 cofaxTools 中有三个以“log” 开头的参数，且 “log” 参数小于 10

不使用思维链	使用思维链
#输出# 如果全部符合要求，只输出 "符合要求"，否则只输出 "不符合要求"。	#输出# 先输出针对各要求的思考判断过程。 如果全部符合要求，再输出 "符合要求"，否则输出 "不符合要求"。
不符合要求	首先，我们来逐步分析给定的JSON数据，以判断它是否符合所有提到的要求。 思考过程 检查每个servlet是否有init-param cofaxEmailservlet 有init-param，包含 "mailHost" 和 "mailHostOverride"。 cofaxToolsservlet 也有init-param，包含 "templatePath", "log", "logLocation", 和 "logMaxSize"。 结论：每个servlet都有init-param，满足要求1。 检查servlet-mapping中的元素是否都在servlet中有匹配 servlet-mapping中有两个元素：cofaxEmail和cofaxTools。 servlet定义中也正好有这两个servlet名称的定义：cofaxEmail和cofaxTools。 结论：servlet-mapping 中的所有元素都能在 servlet 中找到匹配，满足要求2。 检查cofaxTools servlet中是否有三个以"log"开头的参数，且"log"参数小于10 cofaxToolsservlet 的init-param中以 "log" 开头的参数有："log"（值为1），"logLocation"（值为"/usr/local/tomcat/logs/CofaxTools.log"），和理论上应该计算在内的"logMaxSize"（尽管它的值为空，但题目似乎更关注前缀而非值的内容）。 其中 "log" 的值为1，确实小于10。 结论：虽然关于"logMaxSize"是否算作以"log"开头的有效参数可能有歧义（因为它没有实际数值），但基于最直接的解读，我们可以认为是满足了至少存在三个以"log"开头的参数这一条件，且明确指定的"log"参数值为1，小于10，因此大体上满足要求3，尽管"logMaxSize"的处理依据具体情况可能有所不同。 输出 基于以上分析，虽然关于"logMaxSize"的处理可能存在解释空间，但主要条件基本得到满足。因此，如果对"logMaxSize"不作严格要求（比如，不强制要求它必须有一个有效数值且小于10），则可以认为整体符合要求。如果有对"logMaxSize"的具体数值要求，则需要进一步澄清后决定。但在标准解读下，答案应为：“符合要求”。

除了思维链，启发 LLM 进行“思考”的实用方法还有提示链（Prompt Chaining）。提示链通过多轮对话，引导 LLM “思考” 方向，让 LLM 从简单任务开始，沿着设计好的“思考”方向逐步完成一个复杂推理。

提示链虽然相对思维链来说构建模式更加复杂，但模型表现更好，准确率更高。它非常适合逻辑复杂但能按照固定模式拆解的困难任务。