接上一篇Anthropic CPO提到的大语言模型基础指令的进阶心法后《Anthropic CPO 分享超越AI基础指令的七个进阶心法》。更多的朋友来问：

"同样一句话你一问就灵，我一问就跑偏，为什么？"
"网上提到很多prompt的技巧，为什么要定义角色（Role-Play），提供范例(Few-Shot)，结构化指令(Structured prompt)和划定禁区(constraints)？"

比如:

# 角色
资深社交媒体营销专家

# 任务
为一款新型智能水杯撰写推广帖子 

# 产品核心卖点 
1. 食品级环保材料 
2. 定时发光提醒饮水

# 要求 
- 平台：小红书 
- 风格：轻松、有趣，多用emoji 
- 字数：150字以内 
- 结尾：用一句话引导用户点击了解详情

先上观点：Prompt（提示词）就是在和模型的“概率大脑”做博弈。写得好，它就像精准导航；写不好，它就像关掉了 GPS 的盲开。

接下来，让我们试图理解Prompt的底层逻辑，并奉上我在实战里反复验证的 6 个高命中技巧。别担心，没有半行公式。（好吧，还是有一行公式！！）

要驾驭当前大语言模型的能力（为什么说当前是因为在可预见的将来，我觉得提示词工程大概率会消失），答案其实埋在三个核心机制里：

1. 重塑概率分布（Probability Shaping）

2. 约束生成路径（Path Planning）

3. 激活知识模块（Knowledge Triggering）

只要顺着这条主线理解，再把技巧嵌进去，你写的每一句 Prompt 都会像把钥匙，对准锁孔就能“咔嗒”打开。

01 重塑概率分布：先给模型戴一副“滤镜”

大模型生成下一个词，是在一整个概率表上下注。关键词就像滤镜，能瞬间调暗某些选项、提亮另一些选项。

情景	Prompt	首句示例
默认	写一句话描述猫	“猫是一种可爱的宠物”
加速器	写一句诗意的话描述猫	“夜色里流动的银影，如月光的精灵。”

“诗意” 这个词一下子把“宠物、动物”降权，把“月光、精灵”抬权。

实用做法

• 给场景加风格词：“科幻感 / 禅意 / 黑色幽默”

• 给受众加身份词：“写给 CFO / 写给六岁儿童”

• 给输出加质感词：“数据驱动的方法论 / 画面式的句子”

一句话：先想好你要哪种“滤镜”，再开口。

02 约束生成路径：给模型画路线，而不是留空地

仅仅调概率还不够，我们时常需要模型“按部就班”，否则它会在冗长推理里迷路。

2.1 分步骤指令

Prompt：请逐步计算 12 × 13，并说明每步理由。

比如：
输出：
1. 先把 12 拆成 10 + 2……
2. 10 × 13 = 130……
3. 汇总得 156。

加了“逐步”后，模型必须一步步写，不敢直接跳到答案。

2.2 输出模板 / 协议

把格式写清楚，相当于给它一张表格要它填空。

xml
Copy
<角色>经验丰富的数据科学家</角色>
<任务>用简单例子解释朴素贝叶斯</任务>
<格式>
  - 概念一句话
  - 生活化类比
  - 数学公式（可选）
</格式>

结果通常更紧凑、少跑题，因为路径被“模板”锁定。

03 激活知识模块：让正确的“人格”先上麦

大模型里埋着成千上万的知识簇。谁被唤醒，完全取决于你在 Prompt 里拨哪个号码。

问句	首行输出
如何处理数据？	“可以用Excel、SQL或Python......“ （含糊其词）
作为Pandas专家，如何处理数据？	”首先使用read_csv导入DataFrame，再用df.dropna()...“

加角色 = 精准拨号。还可以叠加多重角色，让模型切换到复合身份：

如：“你是儿科医生兼科普作家，用 200 字向家长解释…”

04 把三大机制落到实处：六招高命中技巧

#	技巧	对应机制	一句口诀
1	关键词滤镜	概率分布	少即是准，词要狠
2	强制分步骤	生成路径	复杂任务拆碎写
3	明确输出格式	生成路径	先画表再填空
4	角色设定	知识激活	让对的人回答
5	负面约束	概率 + 路径	告诉模型别做什么
6	示例示范	三者兼顾	给样本，它就对版

05 快速迭代：把 Prompt 当产品打磨

1. 建个人 Prompt 素材库

• 分类：技术、写作、运营……

• 每条记录：“触发词 + 场景 + 为什么有效”

2. A/B 测试

• 同一需求写 2-3 个版本，对比得分或输出质量。

3. 定期回顾失败案例

• 总结“信息熵太高 / 输出格式不清 / 角色不匹配”等归因。

Prompt ≠ 魔咒，而是精确翻译

优质 Prompt 本质上是把“人类意图 → 机器可执行指令”的翻译过程做到零歧义。归结成公式就是：

好的 Prompt = 明确意图×有效滤镜×路径规划×正确人格×持续迭代

当你能主动操纵这三大底层机制，AI 不再是“黑盒”，而是一台可控的协作引擎。记住：你不是在和AI聊天，你是在给它下达指令。欢迎分享你的心得。