提示词

你交给模型的任务说明，包含角色、任务、材料和输出格式，直接决定结果质量的上限。

同一个模型，换一份提示词，效果可能差出十倍。把提示词写清楚，是零基础用户最容易立刻拿到回报的少数技能之一。

像给新来的实习生派工单：说清背景、交付内容和验收标准，产出就能直接用；只说「随便写点」，就只能收到随便的东西。

在 Cursor 里改代码，与其说「优化一下这段代码」，不如说明「它处理空数组时会抛异常，请用 TypeScript 改成安全的空值处理，只改这个函数，并附一行原因说明」。

• 误解：提示词越长越好。 事实：冗余指令会稀释重点，关键是把任务、材料和验收标准说清楚，而不是堆形容词。

• 误解：提示词是某种咒语格式。 事实：它就是给同事看的任务说明，用写邮件的语感写就行，不必迷信排版玄学。

• 误解：换个新对话窗口就得重新教一遍。 事实：多数产品没有跨会话记忆，关键约束要你自己写进提示词或长期文档里。

• 误解：给出示例格式就一定不会跑偏。 事实：示例只是最强的参考，需求本身有歧义时，示例同样会被误读。

• 大模型用海量文本训练出的巨型神经网络，靠「看着上文预测下一个词」生成连贯自然的文字。
• 上下文窗口模型单次能同时「看到」的文本总量上限，含系统指令、历史对话和本轮输入，超出部分会被截断。
• 思维链让模型先输出推理步骤再给结论的方法，把中间过程外显出来，用于提升多步推理类任务的表现。
• 温度控制输出随机性的参数：越低越保守稳定，越高越发散有创意，但出错概率也随之上升。
• 幻觉模型用「看起来该这么答」代替「确认这是真的」，于是会一本正经地编造不存在的引用和数字。