要有效地为 GPT 模型构建提示语，应注重清晰度、具体性和上下文。首先明确说明任务、期望的格式和任何限制条件。例如，不要使用像“写一篇关于 AI 的文章”这样模糊的提示语，而应使用“使用简单的类比和项目符号列表解释机器学习中的监督学习和无监督学习之间的区别”。这种方法减少了歧义，并指导模型优先处理相关信息。如果可能，请包含示例——例如，“生成一个计算斐波那列数列直到 N 的 Python 函数，并附带解释参数和返回类型的 docstring”——以使输出符合您的期望。
接下来，提供足够的上下文，但不要使请求过于复杂。如果您需要代码，请指定要使用的编程语言、库或模式。对于像 API 集成这样的开发者任务，提示语可以是：“使用 async/await 编写一个 JavaScript 片段，从 [URL] 获取数据并处理 HTTP 错误。为每个步骤添加注释。”避免开放式措辞；相反，将复杂的任务分解为子问题。例如，询问“列出用户登录表单的三个常见边缘情况，然后为每个情况用 Jest 编写单元测试”比“测试此表单”更具操作性。如果输出需要特定结构（例如 JSON、Markdown 表格），请提前说明，以避免重新格式化工作。
最后，根据初始输出进行迭代和优化。如果模型的响应未能达到预期，可以通过添加限制或澄清范围来调整提示语。例如，如果请求“REST API 文档”返回过于冗长的文本，可以修改为：“为 /users 和 /posts endpoints 创建简洁的 API 参考。使用表格列出参数、示例请求 (curl) 和响应格式。”测试不同的措辞有助于确定哪种表述能获得一致的结果。此外，可以利用系统级指令（如果可用）来设定语调或风格，例如“用技术英语回复，避免营销术语”。通过结合精确的任务定义、结构化的格式提示和迭代调整，开发者可以可靠地引导 GPT 模型产生可用的输出。