提示词进阶技巧

在 提示词设计五要素 的 RTCC + Format 骨架之上，再叠加这些技巧可继续提升 30%+ 效果。五要素是"骨架"，进阶技巧是"血肉"。

一、思维链（Chain of Thought, CoT）

让模型把推理过程显式写出来，再给最终答案，避免跳步。

• 一句话触发：在 Prompt 末尾加"请一步一步地思考"。
• 结构化触发：明确写出"先分析…再判断…最后输出…"的步骤。
• 适用场景：数学/逻辑推理、归因分析、多条件判断、Badcase 诊断。
• 代价：输出更长、token 更贵、延迟更高——简单任务别滥用。

二、Few-Shot 示例

给 2-3 个"输入→输出"样例，让模型从样例中归纳规律。详见 Few-Shot少样本提示。

适用：风格难以用文字描述（如"像鲁迅的口吻"）、输出格式严格（如固定 JSON 字段）、分类任务边界模糊。

三、XML 标签分层

大段内容用 <context>...</context>、<example>...</example>、<task>...</task> 等标签包裹，模型对结构边界更敏感。

<context>
  这是一份客服工单……
</context>

<task>
  请按以下规则归类
</task>

<rules>
  1. ...
  2. ...
</rules>

特别适合 Prompt 很长、信息块多的工程化调用。

四、自我检查

在输出后追加一段自检指令："输出前请检查：是否所有结论都有依据？是否符合 Format 规定？是否违反任何 Constraints？"

低成本提升输出可靠性，常与 CoT 搭配使用。

五、正向表达 vs 负向表达

• 不写"别太长"，写"控制在 150 字以内"。
• 不写"不要不像人一样"，写"用口语化风格"。
• 模型对正向指令的遵循率明显高于负向。

六、直接指令，不用礼貌用语

"请您""麻烦""辛苦""谢谢"对 AI 无效，反而稀释指令密度——直接动词开头效率更高。

七、Markdown 结构化

标题、列表、表格能帮助模型理解结构，输出也更规整。Prompt 本身的可读性≈模型的执行准确率。

进阶技巧组合拳

PM 怎么用 / 何时用

• 在五要素骨架上调优时，按场景从"组合拳"表挑技巧（复杂推理上 CoT+自检、风格迁移用 Few-Shot+XML、工程解析用 Format+XML+自检）。
• 写工程化 Prompt 时，默认用 XML 标签分层 + Markdown 结构、正向表达、直接指令，去掉礼貌用语以提升指令密度。
• 简单任务别滥用 CoT——它换来更长输出、更贵 token 和更高延迟，按收益决定是否开。

相关页面

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