一、什么是 Prompt（从工程视角重新定义）

Prompt ≠ 提示语
Prompt = 人与模型之间的“契约 + 任务规范 + 约束系统”

从工程角度看，一个高质量 Prompt 至少承担 6 个职责：

1. 目标对齐（Objective Alignment）
2. 角色设定（Role / Persona）
3. 输入边界（Input Contract）
4. 输出规范（Output Schema）
5. 约束与风险控制（Constraints & Guardrails）
6. 推理方式控制（Reasoning Control）

一句话总结：

Prompt 是「把不确定的自然语言问题，压缩成可执行任务的中间层」。

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二、Prompt 的经典分层模型（强烈建议记住）

1️⃣ 指令层（Instruction Layer）

你要模型“做什么”

• 翻译 / 生成 / 设计 / 分析 / 重构
• 明确动作动词（Analyze / Design / Compare / Refactor）

❌ 错误

介绍一下 RAG

✅ 正确

系统性分析 RAG 的整体架构、核心组件、优缺点及适用场景

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2️⃣ 角色层（Role Layer）

你希望模型“以谁的身份思考”

这一步极其重要，直接影响输出深度与视角。

示例：

• “你是一名 大型互联网公司的首席架构师”
• “你是一名 资深运维与监控系统架构专家”
• “你是一名 编译原理方向的研究员”

👉 你之前问 RAG、编译、平台架构时，如果没有角色，模型默认是“百科模式”。

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3️⃣ 背景层（Context Layer）

让模型知道问题存在于什么系统、什么约束下

常见背景维度：

• 业务背景（企业级 / 开源 / 教学）
• 技术栈（Java / Vue / K8s / AI 平台）
• 约束（性能 / 安全 / 合规 / 可维护）

示例：

场景：面向企业研发团队，构建内部 AI 编程与分析平台

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4️⃣ 输入契约层（Input Contract）

明确告诉模型：哪些是输入、输入长什么样

尤其适用于：

• 文档翻译
• 代码分析
• 多段文本处理
• 批量任务

示例：

输入：
- 文本为 Markdown 格式
- 不得新增或删除章节
- 保留所有代码块

这一步是防止模型“自由发挥”的关键。

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5️⃣ 输出规范层（Output Schema）

这是 Prompt 成败的核心

你要明确告诉模型：

• 输出结构（标题 / 列表 / 表格 / JSON）
• 语言（中文 / 英文 / 双语）
• 风格（技术文档 / 架构设计 / 产品说明）
• 长度与粒度

示例：

输出要求：
1. 使用二级、三级标题
2. 每个概念必须给出工程示例
3. 不要泛泛而谈

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6️⃣ 约束与防偏移层（Constraints）

限制模型“不要做什么”

这一步在专业场景中非常重要：

• 不要虚构不存在的组件
• 不要使用营销语言
• 不要省略关键步骤
• 不要给初学者解释

示例：

不要使用“可能、通常、一般来说”等模糊表述

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三、Prompt 的“能力级别”分层

🟢 L1：描述型 Prompt（新手）

“介绍一下 XXX”

问题：

• 泛
• 浅
• 不可复用

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🔵 L2：结构型 Prompt（进阶）

“从定义、架构、流程、优缺点介绍 XXX”

优点：

• 结构稳定
• 可复用

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🟠 L3：约束型 Prompt（工程级）

“以架构师视角，在企业级约束下，输出可落地方案”

特点：

• 有边界
• 有角色
• 有输出规范

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🔴 L4：治理型 Prompt（平台级）

这是你当前正在接近的层级。

特征：

• Prompt 模板化
• Prompt 可版本化
• Prompt 可评估
• Prompt 可回放

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四、一个“工程级 Prompt 模板”（你可以直接用）

【角色】
你是一名 XXX 领域的资深 XXX

【目标】
需要你完成 XXX，目标是 XXX

【背景】
系统背景：XXX
技术约束：XXX

【输入】
以下是输入内容：
<<<
{{INPUT}}
>>>

【任务要求】
1. XXX
2. XXX
3. XXX

【输出要求】
- 使用 Markdown
- 分层结构清晰
- 偏向工程落地，不要泛化

【约束】
- 不要虚构
- 不要省略关键步骤
- 不要使用营销语言

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五、Prompt 与你当前关注主题的“强关联点”

结合你最近的关注点，其实 Prompt 正在成为：

1️⃣ AI 编程的“第二语言”

• Prompt ≈ DSL
• Prompt ≈ 需求规格说明书（SDD 的前身）

2️⃣ AI 平台的核心资产

• Prompt 本身需要：

  • 版本管理
  • 权限控制
  • 评测指标
  • 回滚能力

3️⃣ Prompt + 工具（MCP / Agent）

Prompt 决定“想做什么”，工具决定“能做什么”

你之前问：

AI 不是可以理解自然语言吗，为什么又回到语法树？

答案是一样的逻辑：

Prompt 是自然语言的“结构化入口”，
就像 AST 是代码的结构化入口。

参考资料

https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools