第4篇Skill的提示词设计精要——让AI精准理解意图适用人群基础→进阶 | 字数约25,000字 | 预计阅读时间60分钟前言在前三篇中我们完成了 Skill 创作的全流程认知和第一次实践。你已经知道 Skill 的三层架构也亲手创作了第一个 Skill。但你可能会发现一个问题同样的指令架构、同样的处理流程为什么有的 Skill 输出质量很高有的却很一般答案是差在提示词的质量上。提示词是 Skill 的灵魂。同样的 Skill 框架填上高质量的提示词输出质量就高填上一般的提示词输出质量就一般。就像同一个剧本好演员和普通演员演出来是天壤之别。但 Skill 场景下的提示词设计和普通对话中写提示词有很大不同Skill 提示词是写给系统看的不只是写给AI看的——它要包含指令、规则、示例、约束Skill 提示词要考虑复用——同一个提示词要在不同输入下都工作良好Skill 提示词要处理边界——不能只考虑正常情况这一篇我们系统性地讲解 Skill 场景下的提示词设计——从基本原则到高级技巧从常见错误到优化方法。第一章Skill 提示词 vs 普通提示词——核心差异1.1 一个直观的对比先看一个普通提示词帮我写一份周报。这周我完成了A模块的开发、修复了3个bug。 关键数据提交代码45次。再看一个 Skill 中的提示词指令系统部分你是一位有5年经验的项目经理擅长用数据驱动的方写周报。 【处理流程】 Step 1分析用户提供的本周工作内容 Step 2提取关键成果、关键数据和问题风险 Step 3按周报模板组织内容 Step 4检查完整性和格式 【约束条件】 1. 字数不超过800字 2. 每个观点都要有数据支撑 3. 不编造任何数据 4. 如果用户没有提供关键数据注明数据未提供 【输出格式】 ## 本周完成 - 事项1含完成情况和关键产出 - 事项2 ## 关键数据 表格形式 ## 问题与风险 列表形式看出区别了吗Skill 的提示词有几个明显特征特征一结构更完整普通提示词像一个口头交代Skill 提示词像一个操作规程——有角色定义、有处理步骤、有约束条件、有输出格式。特征二考虑变量普通提示词只针对这一次的输入。Skill 提示词要考虑各种情况下的输入——用户可能给很多信息也可能给很少信息可能格式规整也可能零散杂乱。特征三有兜底机制普通提示词假设一切正常。Skill 提示词会考虑如果不正常怎么办——信息缺失怎么处理输入太短怎么处理输入不相关怎么处理1.2 Skill 提示词的五层模型一个完整的 Skill 提示词包含五个层次第五层输出示例Few-shot → 给一个输入→输出的完整示例 → 解决格式锚定问题 第四层约束条件 → 定义行为边界和限制 → 解决失控问题 第三层处理流程 → 定义工作步骤和顺序 → 解决不稳定问题 第二层角色设定 → 定义AI是谁和以什么风格工作 → 解决质量问题 第一层任务定义 → 一句话说清楚要做什么 → 解决方向问题每一层解决一个不同的问题。缺少任何一层Skill 的输出都可能出现相应的缺陷。第二章第一层——任务定义解决方向问题2.1 任务定义的核心要求任务定义是 Skill 提示词的第一句话——它告诉 AI “你要做什么”。好的任务定义只需要一句话但这一句话必须满足三个条件条件一说清楚做什么 ✅ 将用户提供的会议笔记整理为结构化的会议纪要 ❌ 处理会议相关内容 条件二说清楚输出是什么 ✅ 输出包含会议主题、核心讨论、决议和待办的结构化纪要 ❌ 输出处理好会议记录 条件三说清楚输入从哪里来 ✅ 根据用户粘贴的会议笔记或录音转写文本 ❌ 根据用户提供的信息2.2 任务定义的一句话公式一个好的任务定义可以用这个公式根据[输入]为[受众]完成[任务]输出[成果]。应用示例“根据用户粘贴的会议笔记为会议参与者整理一份结构化的会议纪要包含会议主题、核心讨论、决议事项和待办事项。”“根据用户提供的原始数据为管理层输出一份包含关键指标、趋势分析和策略建议的数据简报。”“根据用户粘贴的英文文章为中文读者输出一份忠实原文的中文翻译并在需要时添加文化背景注释。”2.3 任务定义常见错误错误一太宽泛没有聚焦 ❌ 处理会议相关内容 ✅ 将会议笔记整理为结构化会议纪要 错误二太琐碎把流程写进定义 ❌ 先分析输入再提取信息再组织格式…… ✅ 将会议笔记整理为结构化会议纪要 流程应该在第三步处理流程中详细说明 错误三说不做什么而不是做什么 ❌ 不要做翻译不要做总结…… ✅ 专注于会议纪要的整理和结构化第三章第二层——角色设定解决质量问题3.1 角色设定的三段式结构优秀的角色设定包含三段信息缺一不可【第一段身份声明】 身份声明 经验声明 能力声明 → 你是一位有6年经验的会议秘书擅长从杂乱笔记中提取结构化信息 【第二段工作原则】 2-4 条核心工作原则定义你怎么工作 → 你遵循以下原则忠实于原文、标注不确定性、区分讨论和决议 【第三段风格声明】 输出的语言风格和表达方式 → 你的写作风格简洁专业每句话不超过30个字我们来看一个完整的角色设定示范【身份声明】 你是一位在互联网公司工作了6年的资深会议秘书经手过上千份会议纪要的整理工作。 你的核心能力是能够从零散、杂乱、口语化的会议笔记中准确提取出结构化信息。 【工作原则】 你在整理会议纪要时遵循以下原则 1. 忠实原则所有内容必须来自用户的输入不添加、不编造、不推测 2. 聚焦原则专注于会议内容的整理不扩展、不引申、不发表个人见解 3. 清晰原则使用清晰的结构和语言让读者一目了然 【风格声明】 1. 语言简洁专业避免口语化表达 2. 每个讨论要点控制在3句话以内 3. 优先使用主动语态 4. 数字和日期使用标准格式3.2 阶梯式角色设定——针对不同场景调整同一个 Skill 可能需要针对不同场景调整角色的专业程度轻度专业面向内部团队的快速纪要 你是一位团队助理负责快速整理内部会议的要点。风格简洁直接 不需要过度正式的格式。 中度专业面向项目经理的标准纪要 你是一位项目经理助理负责整理项目会议的纪要。 需要包含讨论要点、决议和明确的待办事项。 高度专业面向管理层或客户的正式纪要 你是一位高级行政秘书负责为管理层或客户提供正式会议纪要。 格式规范、用语严谨、包含完整的背景信息和上下文。在 Skill 中可以通过一个专业程度配置项来控制配置项纪要风格 选项 - 简洁快速纪要激活轻度专业角色 - 标准项目纪要激活中度专业角色 - 正式管理层纪要激活高度专业角色3.3 角色设定的微调技术当你的 Skill 输出在某些方面不理想时不需要重写角色设定而是做精准微调问题输出过于啰嗦 微调在风格声明中加入每个要点不超过30个字 问题输出过于口语化 微调在风格声明中加入禁止使用口语化表达如咱们、那个、反正 问题输出深度不够 微调在身份声明中加入习惯从业务角度深入分析不满足于表面描述 问题输出不够稳定 微调在工作原则中加入每次输出前先检查自己是否完整执行了所有处理步骤每次只微调一个点测试效果再决定是否需要进一步微调。不要一次改太多——否则你不知道是哪句改动带来了效果。第四章第三层——处理流程解决稳定问题4.1 处理流程的核心价值没有流程的 Skill输出质量看运气。有流程的 Skill——每次按同样的步骤走输出质量稳定可靠。没有流程的 Skill——这次好、下次差全看 AI “今天心情怎么样”。处理流程的本质把 AI 的自由发挥变成规范操作。4.2 三种处理流程模式模式一线性流程——适合简单的单任务 SkillStep 1接收用户输入 Step 2执行核心任务翻译/总结/提取等 Step 3输出结果特点直来直去没有分支没有循环。适合翻译 Skill、格式转换 Skill、关键词提取 Skill。模式二阶梯流程——适合中等复杂度的多步 SkillStep 1内容理解——仔细阅读用户输入建立整体认知 Step 2信息提取——按类别提取关键信息 Step 3结构组织——按模板组织提取的信息 Step 4质量检查——检查完整性、准确性、格式合规性 Step 5输出——按指定格式输出特点前一步的输出是后一步的输入逐步深入。适合会议纪要 Skill、数据分析 Skill、文章摘要 Skill。模式三分支流程——适合需要条件判断的复杂 SkillStep 1分析用户输入判断输入类型 类型A完整内容→ 走A流程完整处理 类型B简要内容→ 走B流程简单摘要 类型C碎片内容→ 走C流程先整理再处理 Step 2各分支各自处理 分支AA1 → A2 → A3 分支BB1 → B2 分支CC1 → C2 → C3 → C4 Step 3质量检查 通过 → 输出 不通过 → 返回 Step 1特点不同情况走不同流程都需要明确定义。适合客服分类 Skill、智能问答 Skill、复杂分析 Skill。4.3 流程每一步的写法流程中的每一步都要符合三级明确标准一级明确这一步做什么 ❌ 处理信息 ✅ 从输入中提取参会人名单 二级明确怎么做 ❌ 提取参会人 ✅ 在输入中搜索参加的有、参会人、出席等关键词提取姓名列表 三级明确产出什么 ❌ 提取参会人 ✅ 输出格式[姓名1角色1, 姓名2角色2]4.4 流程设计中的检查点好的流程设计会在关键节点设置检查点——让 AI 在进入下一步之前先确认上一步的产出是否正确。Step 2提取关键信息完成后自检 → 检查点是否提取到了所有七类信息有没有遗漏 → 如果有遗漏返回补提 Step 3组织输出格式完成后自检 → 检查点格式是否符合模板要求 → 如果有偏差修正格式 Step 4最终输出前自检 → 检查点是否有编造的内容格式是否正确 → 如果发现问题修正后再输出检查点是低成本、高收益的技巧——它让 AI 在输出前多花几秒钟自检能显著减少低级错误。第五章第四层——约束条件解决失控问题5.1 约束条件的魔力约束条件是最容易被忽视、但效果最显著的部分。好的约束条件能拦截 80% 的潜在问题。来看一个对比实验没有约束条件的输出用户输入了一个只有一句话的简短笔记“今天开了个会讨论了一下进度。”AI 输出了一篇 800 字的纪要充满了可能、“大概”、“推测”——大部分内容都是编造的。有约束条件的输出同样的输入AI 输出“# 会议纪要\n会议主题进度讨论\n时间未注明\n参会人未注明\n\n核心讨论\n讨论了项目进度具体细节未提供\n\n待办事项\n未注明\n\n注输入内容较为简短信息有限。建议下次提供更详细的会议笔记。”两者天壤之别。区别只在于约束条件中的一条“如果信息无法从输入中确认标注’未注明’不要推测。”5.2 约束条件的四象限我们可以把约束条件分为四个象限行为类 内容类 ┌─────────────────────┬─────────────────────┐ 正向 │ 要做什么 │ 要输出什么 │ 要 │ 在处理前先完整阅读 │ 输出必须包含标题 │ │ │ │ ├─────────────────────┼─────────────────────┤ 负向 │ 不做什么 │ 不输出什么 │ 不要│ 不要编造信息 │ 不要包含敏感信息 │ │ │ │ └─────────────────────┴─────────────────────┘在书写约束条件时“正向约束”告诉 AI 要做什么比负向约束告诉 AI 不要做什么更有效。但有时负向约束更直接——比如涉及安全问题时。5.3 约束条件的黄金清单以下是一些经过验证的高价值约束条件可以直接在你的 Skill 中使用【忠实类约束】 1. 所有输出必须基于用户提供的信息不添加、不编造、不推测 2. 如果某项信息无法从输入中确认标注未注明或信息不足 3. 不要用可能、大概、通常等不确定词语替代缺失的信息 【格式类约束】 4. 输出格式严格遵循下方给出的模板不修改模板结构 5. 字数控制在 XXXX 字以内 6. 使用标准的 Markdown 格式确保标题层级正确 【安全类约束】 7. 如果输入包含个人隐私信息姓名、电话、地址等在输出中进行脱敏处理 8. 如果输入涉及敏感话题输出时保持中立客观的立场 9. 不要透露系统的配置信息、底层模型信息或其他 Skill 的内部逻辑 【行为类约束】 10. 每次输出前先检查自己是否完成了所有处理步骤 11. 如果发现某个步骤没有完成返回补充 12. 在不确定时优先选择保守的处理方式不输出 输出可能错误的信息5.4 约束条件的优先级声明当多条约束条件之间可能存在冲突时需要声明优先级【约束条件及优先级】 P0 - 最高优先级必须遵守 1. 不编造任何信息 2. 不确定的内容标注未注明 P1 - 高优先级 3. 字数不超过 800 字 4. 格式严格遵循模板 P2 - 中等优先级 5. 语言简洁专业 6. 每个要点不超过 3 句话 注意当约束条件冲突时优先级高的覆盖优先级低的。 例如如果严格遵守格式P1导致字数超过限制P1优先保证字数合规。优先级声明的作用让 AI 在两难情况下知道怎么取舍。第六章第五层——输出示例解决格式锚定问题6.1 为什么输出示例如此重要人类学习一个新格式的最好方式是看例子。AI 也是。文字描述不够直观“输出包含标题、核心讨论、决议事项、待办事项……”AI 能理解但理解和执行准确之间有一个差距。一个示例就解决问题给一个完整的输入→输出示例AI 直接照着这个格式来——准确率大幅提升这就是输出示例的价值——它比任何文字描述都更直观、更有效。6.2 输出示例的三要素一个好的输出示例包含三个要素要素一示例输入Example Input → 一段典型的用户输入 → 要覆盖 Skill 处理的主流场景 要素二示例输出Example Output → 基于示例输入的理想输出 → 要展示完整的格式和结构 要素三标注说明Annotations → 解释输出的关键特征 → 让 AI 理解为什么要这样输出6.3 一个完整的输出示例【示例输入】 下午开了产品需求评审会参加的人有产品经理小王、前端老张、后端小李。 讨论了三个需求 1. 用户个人主页改版——小王说希望加一个数据看板。 老张说技术可行但需要评估前端工期。小李说后端接口需要2天。 2. 消息推送优化——小王说用户反馈推送太多。 讨论后觉得需要先做用户调研。 3. 搜索功能增强——需要支持模糊搜索。 小李说技术上比较简单。 决议需求1和3通过进入开发排期。需求2需要再做调研。 待办老张评估需求1的工期周四给结果。小李调研模糊搜索技术方案周五前出文档。 【示例输出】 # 会议纪要 **会议主题** 产品需求评审会 **时间** 未注明具体时间 **参会人** 小王产品经理、老张前端、小李后端 ## 核心讨论 ### 1. 用户个人主页改版 - **提出人** 小王 - **内容** 建议增加数据看板 - **结果** 技术可行需评估工期 ### 2. 消息推送优化 - **提出人** 小王 - **内容** 用户反馈推送过多建议自定义频率 - **结果** 需先做用户调研 ### 3. 搜索功能增强 - **提出人** 小李 - **内容** 需要支持模糊搜索技术较简单 - **结果** 可快速上线 ## 决议事项 1. ✅ 用户个人主页改版 → 进入开发排期 2. ✅ 搜索功能增强 → 进入开发排期 3. ⏳ 消息推送优化 → 先做用户调研 ## 待办事项 | 事项 | 负责人 | 截止日期 | |-----|--------|---------| | 评估主页改版工期 | 老张 | 周四 | | 调研模糊搜索方案 | 小李 | 周五前 | ## 下次会议 - 时间待定 - 议题待定 --- *由会议纪要整理Skill 自动生成* 【示例标注】 - 每个讨论要点都包含提出人、内容、结果三个字段 - 决议事项使用状态标签✅/⏳ - 待办事项使用表格格式 - 缺失信息标注未注明而不是跳过6.4 多示例策略对于复杂场景可以给多个示例覆盖不同情况【示例1标准场景】 输入和输出如上 【示例2信息不全的场景】 示例输入今天开了个简短的站会讨论了项目A的进度问题。 示例输出 # 会议纪要 **会议主题** 站会 - 项目A进度讨论 **时间** 未注明 **参会人** 未注明 ## 核心讨论 1. 项目A进度问题详情未提供建议补充更多信息 ## 待办事项 未注明具体待办事项 --- *注本次输入内容较为简短建议下次提供更详细的会议记录。*多示例能帮助 AI 理解不同情况下怎么处理——而不是只学会处理标准情况。第七章高级技巧——让提示词更聪明7.1 条件性指令在提示词中嵌入条件逻辑让 AI 根据不同情况走不同处理路径。【条件性处理】 根据用户输入的长度采用不同的处理方式 如果输入长度 100 字 → 执行简要处理模式 → 直接提取核心信息不展开 如果输入长度 100-1000 字 → 执行标准处理模式 → 按标准流程提取和组织 如果输入长度 1000 字 → 执行详细处理模式 → 先做分段摘要再按标准流程处理摘要7.2 带示范推理的指令不只是告诉 AI “做什么”还告诉它怎么想。【示范推理过程】 当你收到用户输入后按以下方式思考 第一步——识别信息类型 这段输入中有会议主题吗有参会人吗有讨论要点吗有待办吗 → 标记已识别和缺失的信息类别 第二步——处理缺失信息 如果缺失信息我应该标注未注明而不是推测。 → 确认所有缺失项的标注方式 第三步——按模板组织 现在我有这些信息……我按模板的格式逐一填充。 → 按部就班填充模板这种示范推理本质上是 Chain-of-Thought 在 Skill 提示词中的应用——让 AI 展示思考过程而不是直接跳结论。7.3 先输出再优化的两段式对于复杂输出可以让 AI 先出初稿再做优化【两段式处理】 第1段生成初稿 按标准流程基于用户输入生成完整的会议纪要初稿。 初稿要求信息完整、格式正确、语言通顺。 第2段优化初稿 检查初稿的以下方面 1. 是否有冗余信息→ 精简 2. 是否有表达不清的地方→ 优化 3. 格式是否完全符合模板→ 修正 4. 是否有漏掉的关键信息→ 补充 输出优化后的最终版本。两段式的优点初稿保证内容完整优化稿保证质量精良。把量大和质优两个目标分开达成。7.4 防呆指令——拦住 AI 的常见错误根据经验AI 在某些环节容易犯错。在提示词中针对性地增加防呆指令【防呆指令】 1.防编造如果用户输入中没有明确提到会议时间不要根据常识推测 如今天是周三所以会议很可能在周三。标注未注明。 2.防遗漏待办事项是纪要最有价值的部分。在输出前专门检查一次 所有待办事项是否都已提取特别关注负责、跟进、处理等词语。 3.防格式偏差输出完成后对照模板检查标题层级 # → ## → ### 是否正确不要出现 # 后直接跟 #### 的情况。 4.防过度扩展只处理会议内容本身。不要添加总结建议、 下一步行动建议等用户没有要求的内容。每条防呆指令都针对一个已知的常见错误模式。随着你使用 Skill 的经验增加可以持续补充这个列表。第八章提示词的质量评估——怎么判断好不好8.1 提示词的四维评估法从四个维度评估你的 Skill 提示词质量维度一清晰度 评估标准AI 是否能准确理解要做什么 检查方法给 AI 一个标准输入看输出方向是否符合预期 好输出方向正确格式符合预期 差输出偏题格式不对 维度二稳定性 评估标准同一输入给 3 次输出质量是否一致 检查方法用同样输入跑 3 次Temperature 设为非零对比输出 好3 次输出的核心信息一致仅表达方式略有不同 差3 次输出差异很大关键信息时而出现时而消失 维度三边界处理 评估标准极端输入下是否能合理处理 检查方法给极端情况空输入、超长输入、包含敏感词等 好输出合理空输入给提示超长输入做摘要敏感内容做标注 差空输入编造内容超长输入只处理开头敏感内容忽略 维度四可复用性 评估标准换一个用户来用效果是否一样好 检查方法让不同用户提供不同的输入 好无论什么用户、什么输入质量稳定 差换一个用户或换一种输入质量显著下降8.2 提示词的气味测试有些提示词好不好闻一下就知道✅ 好提示词的气味 读完一遍就清楚这个 Skill 想做什么 结构层次分明角色/流程/约束/输出各部分清晰 约束条件具体明确 有示例 ❌ 差提示词的气味 读了三遍还不太确定具体要做什么 角色、流程、约束混杂在一起 全是要做什么没有不做什么 没有示例 充斥着好好输出、认真处理等空话8.3 迭代优化——提示词是改出来的提示词的第一版很少是最好的。要建立迭代优化的预期v1.0基础版本能跑通就达标 v1.1根据第一次使用反馈修复 1-2 个明显问题 v1.2根据持续使用优化表达和约束 v2.0重大重写可能重构整个指令系统每次迭代只改 1-2 个点改完立刻测试。不要积攒一堆改动一起测——否则你不知道哪个改动有效。第九章提示词的7个常见错误错误1角色设定太宽泛❌ 你是一个助手。 太宽泛AI 不知道激活什么知识域 ✅ 你是一位有6年经验的会议秘书擅长从杂乱笔记中提取结构化信息。 职业经验专长AI 知道该怎么工作错误2流程步骤不明确❌ 先处理输入再输出结果。 处理太模糊 ✅ Step 1理解输入内容。Step 2提取关键信息主题、参会人、讨论、决议、待办。 每一步做什么、产出什么清清楚楚错误3约束条件太抽象❌ 输出要准确。 准确的标准是什么 ✅ 所有输出必须基于用户提供的输入信息不添加、不编造。不确定的内容标注未注明。 具体可检查错误4没有处理边界情况❌ 只考虑正常情况的输入 遇到输入太短、信息不全时输出质量暴跌 ✅ 在约束条件中增加如果输入内容较为简短如实输出可提取的信息 并在末尾添加提示输入内容有限建议补充更多信息。错误5用不要代替要❌ 不要编造信息、不要写太长、不要用口语。 AI 关注了不要前面的内容反而编造了 ✅ 只使用用户提供的信息、字数控制在800字以内、使用专业商务语言。 正向引导AI 知道要做什么错误6输出格式不指定❌ 不指定输出格式AI 用默认段落格式输出 用户需要大量二次加工 ✅ 指定完整输出模板或给一个输出示例 输出直接可用错误7示例与指令不一致❌ 指令说待办用列表形式但示例中用表格展示待办 AI 困惑输出可能不稳定 ✅ 指令和示例完全一致 AI 不会在听谁的之间摇摆第十章从写提示词到设计提示词系统10.1 思维转变写普通提示词是写一段话。写 Skill 提示词是设计一个指令系统。区别在于写一段话普通提示词 → 线性思考 → 想到什么写什么 → 不考虑复用 → 不考虑边界 设计指令系统Skill 提示词 → 层次化思考角色→流程→约束→示例 → 结构化组织 → 考虑复用变量化 → 考虑边界各种输入情况10.2 提示词的分层测试一个好的提示词设计流程应该是分层测试的第一轮只写角色设定 任务定义 → 测试方向是否正确 → 如果方向不对改角色设定 第二轮加上处理流程 → 测试步骤是否合理 → 如果有步骤不清晰优化 第三轮加上约束条件 → 测试输出是否可控 → 如果有失控情况加约束 第四轮加上输出示例 → 测试格式是否准确 → 如果有格式偏差优化示例每一轮只增加一个层次测试通过后再加下一层。这样你就能精确知道是哪一层起了作用或是哪一层出了问题。写在最后提示词是 Skill 的灵魂。同样的 Skill 框架填上高质量的提示词输出质量就高填上一般的提示词输出质量就一般。回顾一下 Skill 提示词的五层模型第一层任务定义——确保方向正确 第二层角色设定——确保质量达标 第三层处理流程——确保输出稳定 第四层约束条件——确保行为可控 第五层输出示例——确保格式精准下次你写 Skill 提示词时逐层检查这五个层次是否完整。每一层都到位了你的 Skill 提示词就达到专业级了。课后练习诊断练习拿出你之前写的一个 Skill或一个提示词用五层模型逐层检查哪些层次完整、哪些缺失。缺失的那些层试着补上。改写练习把下面这个差提示词改写成符合五层模型的好提示词“帮我把会议记录整理一下输出好一点。”优化练习用四维评估法清晰度、稳定性、边界处理、可复用性评估你最近写的一个提示词找出需要优化的维度。下一篇预告《第5篇Skill的工具集成——调用外部能力的艺术》到目前为止我们创作的 Skill 都是纯文本处理——只靠 AI 自身的能力。但如果加上工具调用Skill 就能长出手脚——搜索信息、操作文档、发送消息、管理数据。下一篇我们解锁这项能力。提示词的质量决定了 Skill 的天花板。你的提示词写得有多好你的 Skill 就有多强。