要优化提示词设计以获得高效结果，请关注清晰度、具体性和结构。首先明确定义任务，并包含明确的指令以缩小模型的关注范围。例如，与其问“写一篇摘要”，不如具体说明“将这篇技术文章总结为三个要点，重点关注关键算法及其权衡取舍。”这减少了歧义，并指导模型产生所需的输出格式。包含字数限制、输出格式（例如 JSON、Markdown）或特定领域的术语等约束条件，确保模型优先考虑相关细节。例如，像“生成一个带有输入验证和错误处理的 Python 阶乘计算函数”这样的提示词直接概述了预期，减少了后续修正的需求。
接下来，使用迭代测试逐步完善提示词。从提示词的最小版本开始，并根据初始输出添加细节。例如，如果一个代码生成提示词返回了不完整的错误处理，则可以将其修改为“包含 try-except 块来处理非整数输入。”在提示词中将复杂任务分解为更小的步骤也很有帮助。不要让模型“编写一个带有认证的 REST API”，而是将其分解为几个阶段：“首先，概述一个用户认证 API 的端点。接下来，提供使用 JWT 的 /login 端点的 Flask 代码。”这种分步方法减少了错误，并确保模型系统地处理每个组件。测试不同的表达方式（例如，重新措辞或重新排序指令）可以揭示哪种措辞能产生最一致的结果。
最后，利用系统级设置和上下文来减少试错。许多大型语言模型（LLM） API 允许设置参数，例如 temperature（控制随机性）或 max_tokens（限制输出长度）。对于确定性输出设置 temperature=0.3，或对于简洁响应设置 max_tokens=500，可以预先调整模型的行为。此外，在提示词中预定义上下文——例如角色扮演（“你是一名资深开发者，正在审查代码”）——有助于调整模型的语气和专业知识。例如，以“作为一名数据工程师，解释如何优化大型数据集的 SQL 查询”开头，可以促使模型采用技术性的、以解决方案为导向的视角。结合这些技术，通过在最初的提示词设计中解决潜在的歧义和输出不一致性，可以最大限度地减少来回沟通。