OpenAI 官方 Prompt 工程指南详解
随着大语言模型（LLM）的普及，如何编写高质量的提示词（Prompt）成为了关键技能。网上充斥着各种所谓的 Prompt 框架和教程，往往良莠不齐。直到 OpenAI 在文档中上线了官方的 Prompt Engineering 指南，这标志着有了权威且有效的 Prompt 工程标准。
本文基于 OpenAI 官方文档，详细解读六大核心原则，并结合实际场景提供代码示例和最佳实践，帮助开发者更有效地利用大模型能力。
一、写出清晰的指令 (Write clear instructions)
这是 Prompt 工程中最核心的原则。任何技巧都不如清晰表达需求重要。就像人与人沟通一样，如果指令模糊，模型很难准确理解意图。OpenAI 给出了以下 6 条具体建议：
1. 把话说详细
尽量提供重要的详细信息和上下文，避免笼统的描述。
错误示例：
总结会议记录。
正确示例：
用一个段落总结会议记录。然后写下演讲者的 Markdown 列表以及他们的每个要点。最后，列出发言人建议的后续步骤或行动项目（如果有）。
2. 让模型充当某个角色
将大模型想象成一个演员，指定其角色可以让输出更专业、更符合预期。
示例：
你是一位喜欢讲笑话的喜剧演员。每当我请求帮助写一些东西时，你会回复一份文档，其中每个段落至少包含一个笑话或有趣的评论。
3. 使用分隔符清楚地指示输入的不同部分
三引号、XML 标签、节标题等分隔符可以帮助划分要区别对待的文本节，防止指令注入或混淆。
示例：
用 50 个字符总结由三引号分隔的文本。
"""
在此插入文字
"""
4. 指定完成任务所需的步骤
对于复杂任务，明确地写出步骤可以使模型更容易实现。
示例：
使用以下分步说明来响应用户输入。
步骤 1 - 用户将为您提供三引号中的文本。用一个句子总结这段文字，并加上前缀'Summary:'。
步骤 2 - 将步骤 1 中的摘要翻译成西班牙语，并添加前缀'翻译：'。
5. 提供例子 (Few-Shot Prompting)
经典的少样本提示，先给模型例子，让它模仿风格或逻辑。
示例：
按这句话的风格来写 XX 文章：
"""
落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。
渔舟唱晚，响穷彭蠡之滨。
"""
6. 指定所输出长度
可以要求模型生成给定目标长度的输出。中文效果可能不如英文精准，但指定段落数通常效果较好。
示例：
用两个段落、100 个字符概括由三引号分隔的文本。
"""
在此插入文字
"""
