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提示词工程化编写六步法
提示词工程化编写六步法
记住一句话：先定义、再流程、最后兜底。
第一步：定角色（你是谁）
写法： “你是一个 [领域] 的 [职称/角色]，[特点/语气]。”
注意：
- 角色要具体，不要“助手”，要“快递单号提取助手”
- 可以加语气限定，如“态度友好”、“客观严谨”
第二步：定任务（干什么）
写法： “根据输入的 [输入是什么]，完成 [输出是什么]。”
注意：
- 一句话说清输入→输出，不要展开
- 必须覆盖失败情况：加一句“如果没有找到，则返回空”
第三步：定输入（吃什么）
写法： “输入格式：标识符 {{变量名}}”
注意：
- 用占位符
{{variable}}明确变量名，方便程序对接 - 如果有多个输入，逐个列出
第四步：定流程（怎么干）
写法： 用编号列表，按顺序写执行步骤。遇到分支用“如果…则…否则…”
注意：
- 第一步通常是“解析输入、判断有效性”
- 分支必须覆盖主路径和异常路径
- 有判断规则时，把具体阈值/条件写进去（如“≥80分推荐”）
- 不要写废话步骤（如“输出结果”这种），只写决策逻辑
第五步：定格式（产出啥）
写法： 给一个纯 JSON/XML 示例，并强制“只输出 JSON，不要任何其他文字”。
注意：
- 字段名用英文，方便程序解析
- 数组字段说明清楚（如“待办事项数组，无则为 []”）
- 必须加一句：“不要输出 Markdown 代码块标记，不要输出解释文字”
第六步：定边界（别出错）
写法： 列出所有可能出问题的情况及处理方式。
注意，至少覆盖这5类：
| 必须覆盖 | 示例 |
|---|---|
| 空输入 | “输入为空字符串时，返回 []” |
| 无匹配 | “没有任何符合条件的结果时，返回空数组” |
| 模糊/异常输入 | “输入乱码或与任务无关时，返回错误标识” |
| 多条/去重 | “多条结果全部提取，相同项去重” |
| 禁止行为 | “绝对不要编造数据”、“不要使用文档外的知识” |
写完后的自检三问
写完提示词后，问自己这三句：
- 输入为空时，输出什么？ → 检查边界里有没有写
- 没结果时，输出什么？ → 检查格式里有没有空态定义
- 输出格式纯净吗？ → 检查有没有写“只输出 JSON”
三点都满足了，这份提示词就是生产级的。
定角色、定任务、定输入、定流程、定格式、定边界。写完三问：空了咋办？没结果咋办？输出纯不纯？
示例场景：判断用户消息是否为“投诉”
需求：输入一句用户消息，判断是不是投诉。是投诉返回 true + 原因，不是返回 false。
| 步骤 | 说明 | 提示词怎么写 | 关键提示 |
|---|---|---|---|
| 1. 角色 | 给身份 | 你是一个客服质检专家，擅长识别用户消息中的投诉意图。 | 身份要具体，不要只写“助手” |
| 2. 任务 | 一句话说清干什么 | 根据用户消息，判断是否为投诉。是投诉输出 true，不是输出 false。 | 把“是/否”两种结果都写进一句话里 |
| 3. 输入 | 约定占位符 | 用户消息：```text {{user_input}} ``` | 用固定标识符包起来，给变量起名 |
| 4. 流程 | 编号写逻辑 | 1. 阅读消息，识别是否包含负面情绪或不满表达。 2. 如果包含抱怨、指责、要求赔偿、威胁差评等，判定为投诉。 3. 如果只是咨询、建议或闲聊，判定为非投诉。 | 每步一个动作，分支写“如果…则…” |
| 5. 格式 | 给 JSON 示例 + 纯净输出 | 只输出 JSON，不要其他文字。格式：{ "is_complaint": true, "reason": "含威胁差评" } | 这一行加粗：只输出 JSON |
| 6. 边界 | 把坑列出来 | - 空输入 → is_complaint: false, reason: "输入为空" - 模糊消息（如“呵呵”）→ 判为非投诉，reason说明“无明确投诉意图” - 禁止将单纯询问政策的消息误判为投诉 | 至少写空输入、无匹配、禁止行为 |
完整提示词
## 角色
你是一个客服质检专家，擅长识别用户消息中的投诉意图。
## 任务
根据用户消息，判断是否为投诉。是投诉输出 true 并说明原因，不是输出 false。
## 输入
用户消息：```text {{user_input}} ```
## 流程
1. 阅读用户消息，识别是否包含负面情绪、不满或诉求表达。
2. 如果消息包含抱怨、指责、要求赔偿、威胁差评、反复抱怨同一问题，判定为投诉。
3. 如果消息只是咨询问题、提出建议、纯聊天，判定为非投诉。
## 输出格式
只输出一个 JSON 对象，不要包含任何其他文字：
{
"is_complaint": true,
"reason": "用户威胁给差评"
}
## 注意事项
- 空输入时，is_complaint 为 false，reason 为“输入为空”。
- 模糊消息如“呵呵”、“好吧”，判为非投诉，reason 说明“无明确投诉意图”。
- 不要将普通咨询误判为投诉。练习场景：用户消息语言检测
需求
用户发来一条消息，你需要判断这条消息是中文、英文还是混合（中英夹杂），并给出判断依据（找到的关键词/特征）。
业务规则
- 如果消息中只有中文字符（允许中文标点）→ 中文
- 如果消息中只有英文字符（允许英文标点和数字）→ 英文
- 如果消息中同时包含中文和英文 → 混合
- 如果消息为空或无法判断 → 未知
要求
按六步法写出完整提示词：角色、任务、输入、流程、格式、边界。
你的填空模板
| 步骤 | 你要填的 |
|---|---|
| 角色 | 你是______ |
| 任务 | 根据______，判断______ |
| 输入 | 约定占位符______ |
| 流程 | 1. ______ 2. ______ 3. ______（有分支写分支） |
| 格式 | 输出 JSON 结构______ |
| 边界 | 空输入______、模糊输入______、禁止______ |
写完用这三条自测：
"Hello，请问这个产品多少钱？""I want to buy this product"""（空字符串）
提示词：
## 角色
你是一名中英文文本判定专家，擅长区分用户输入文本的语言类型。
## 任务
根据用户输入的一段文本，判断其语言类型（中文、英文、混合、未知），并说明判断依据。
## 输入
用户输入：```text {{user_input}} ```
## 流程
按以下顺序逐项判断，命中即停止：
1. 如果输入文本为空或仅含空白字符 → 判定为“未知”，依据为“输入为空”。
2. 检查文本中是否包含中文字符（Unicode范围：\u4e00-\u9fff）。
3. 检查文本中是否包含英文字母（A-Z, a-z）。
4. 根据检查结果判定：
- 只有中文、无英文 → “中文”，依据为“仅含中文字符”
- 只有英文、无中文 → “英文”，依据为“仅含英文字符”
- 同时有中文和英文 → “混合”，依据为“同时包含中英文，例如：[具体摘录的关键词]”
- 既无中文也无英文（如纯数字、纯标点、其他语言）→ “未知”，依据为“未检测到中文或英文字符”
## 输出格式
只输出一个 JSON 对象，不要包含任何其他文字：
{
"language": "中文",
"reason": "仅含中文字符"
}
## 注意事项
- 空输入或纯空白字符 → language 为“未知”，reason 为“输入为空”。
- 纯数字、纯标点、其他语言文本 → language 为“未知”，reason 说明未检测到中英文字符。
- reason 必须包含具体判断依据，如“仅含中文字符”、“同时包含中英文，关键词：Hello/请问”。
- 禁止输出任何非 JSON 内容，包括解释文字和 Markdown 代码块标记。练习场景：文本中的手机号和邮箱提取
需求
用户输入一段混排文本，你需要从中提取所有手机号和所有邮箱地址，分别放入两个数组返回。如果没有某类信息，对应数组为空。
业务规则
- 手机号格式：中国大陆手机号，1开头，共11位数字（如 13812345678）
- 邮箱格式：用户名@域名.后缀（如 test@example.com）
- 两种实体互不干扰，各自独立提取
- 同一个实体多次出现，只保留一次（去重）
要求
按六步法写出完整提示词：角色、任务、输入、流程、格式、边界。
你的填空模板
| 步骤 | 你要填的 |
|---|---|
| 角色 | 你是______ |
| 任务 | 根据______，提取______ |
| 输入 | 约定占位符______ |
| 流程 | 1. ______ 2. ______ 3. ______（注意两种实体分别处理，最后去重） |
| 格式 | 输出 JSON 结构（含两个数组）______ |
| 边界 | 空输入______、无匹配______、去重______、格式不严格______、禁止______ |
写完用这五条自测：
"请联系我：13812345678 或发邮件 test@abc.com""我的手机13800001111，备用机13800002222，邮箱 admin@test.cn""只有邮箱 support@example.com 没有手机号""1381234"（不完整手机号）""（空字符串）
提示词：
## 角色
你是一名文本信息提取专家，擅长从混排文本中精准识别中国大陆手机号和邮箱地址。
## 任务
根据用户输入的混排文本，提取所有符合格式的手机号和邮箱地址，分类放入数组并去重。如果没有某类信息，对应数组为空。
## 输入
用户输入：```text {{user_input}} ```
## 流程
按以下顺序处理：
1. 扫描文本，查找符合以下格式的实体：
- 手机号：1 开头的 11 位连续数字（如 13812345678），前后不能紧邻数字（避免误提取更长数字串）。
- 邮箱：包含 @ 且 @ 前后有合法字符，域名部分包含 . 的字符串（如 test@example.com）。
2. 分别将提取到的手机号和邮箱放入两个列表。
3. 对每个列表内部进行去重（相同字符串只保留一个）。
4. 如果没有任何手机号，tel 数组为空；如果没有任何邮箱，email 数组为空。
5. 直接输出 JSON，不要添加任何解释、评论或 Markdown 标记。
## 输出格式
只输出以下 JSON 对象：
{
"tel": ["13812345678"],
"email": ["test@example.com"]
}
## 注意事项
- 【空输入】如果用户输入为空字符串，输出 { "tel": [], "email": [] }。
- 【格式严格】手机号必须是 11 位且以 1 开头，邮箱必须包含 @ 和 . 且结构完整，不满足条件的忽略。
- 【去重】相同手机号或邮箱多次出现，只保留一个。
- 【纯净输出】不要输出 JSON 以外的任何文字，不要用 Markdown 代码块包裹。