我的经验：输入数据最好用分隔符明确标出来。比如用三个引号、三个反引号、或者「===数据开始===」这样的标记。这样AI能清楚地区分「这是你要处理的数据」和「这是我对你的要求」。
【输入数据】
"""
2024年Q3销售额：1200万
2024年Q2销售额：980万
2023年Q3销售额：850万
同比增长：41.2%
环比增长：22.4%
"""
【指令】
请根据以上数据，写一段200字以内的销售业绩总结。
要求：突出增长亮点，语气积极但不浮夸。
四、输出格式部分——告诉AI「把答案装进什么盒子里」
这是最容易被忽视的部分，但也是最能拉开Prompt质量差距的地方。
很多人写完指令和上下文，就觉得完事了。结果AI给你输出一大段散文，你想要的表格、列表、代码，全都没有。你还得手动整理。
为什么不一开始就说清楚？
输出格式的常见要求：
- 结构要求：Markdown格式？JSON格式？纯文本？
- 长度要求：多少字？多少条？多少段？
- 排序要求：按重要性排序？按时间排序？按字母排序？
- 样式要求：是否需要标题？是否需要加粗？是否需要列表？
一个完整的Prompt示例：
【指令】
请分析以下用户反馈数据，提取出Top 5的痛点问题。
【上下文】
你是一家SaaS公司的产品经理。
用户反馈来自近一个月的客服工单和App Store评论。
目标用户是中小企业的HR管理者。
【输入数据】
（此处省略具体反馈内容，共50条）
【输出格式】
请按以下格式输出：
1. 痛点名称（10字以内）
2. 出现频率（高/中/低）
3. 典型用户原话（1-2条）
4. 建议优先级（P0/P1/P2）
要求：用Markdown表格呈现，按出现频率从高到低排序。
你看，输出格式一明确，AI就知道该给你什么。你拿到结果直接就能用，不用二次加工。
我曾经踩过的坑：有一次我让AI输出JSON格式，但没指定字段名。结果AI自己发明了一套字段命名规则，我解析代码还得改半天。后来我学乖了——输出格式要具体到字段级别。比如「请输出JSON，包含name、age、score三个字段，score保留两位小数」。
五、四个部分的组合技巧
这四个部分不是孤立的。它们之间有个「黄金比例」。
我个人习惯的配比是：
- 指令：20%——简洁有力，说清楚干什么
- 上下文：30%——给够背景，让AI理解场景
- 输入数据：30%——材料要全，但别冗余
- 输出格式：20%——明确要求，省去后期整理
当然，这个比例不是死的。如果你在处理一个非常复杂的分析任务，上下文可能要占到50%。如果你只是让AI翻译一句话，指令和输入数据就够了，上下文和输出格式可以简化。
我的调试方法：写完后，自己先读一遍。问自己三个问题：
- AI知道它要干什么吗？（指令）
- AI知道在什么场景下干吗？（上下文）
- AI知道干完之后给我什么吗？（输出格式）
如果三个问题都能明确回答，这个Prompt基本合格了。
小结
好了，今天的内容就到这里。
总结一下：指令、上下文、输入数据、输出格式，这四个部分构成了一个完整的Prompt骨架。你写Prompt的时候，可以像填表格一样，一个一个部分往里填。填完了，再整体读一遍，看看有没有遗漏。
下一节，我会讲Prompt的「变量化设计」——如何让一个Prompt模板适配100种不同的场景。感兴趣的话，咱们接着聊。
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