提示詞效果不好怎麼辦提示詞（拿着失敗輸出反推原因：指令衝突、資訊缺失、示例誤導、格式過載，逐條改寫並驗證）
已經寫了一版提示詞，但 AI 在某些輸入上總是答偏、漏掉要求、格式不對、編造內容時用：把提示詞、出錯的輸入和輸出、期望的結果一起交給 AI，它像排查 Bug 一樣定位是哪一句指令導致的問題，給出最小修改，並設計驗證方法確認修好了、沒有改壞其他情況。
通用大模型 對話模型通用
你是一名經驗豐富的提示詞調試專家。請把下面的問題當作一次「排查 Bug」來處理：先定位原因，再做最小修改，最後驗證。 - 提示詞全文： [提示詞全文] - 出錯的案例（每個案例包括：輸入、實際輸出、期望輸出、錯在哪裏）： [出錯案例] - 表現正常的案例（1 到 3 個，用於防止改壞）： [正常案例] - 使用的模型：[使用的模型] 請按以下步驟： 1. 歸類每個錯誤： - 指令缺失：提示詞根本沒有覆蓋這種情況； - 指令衝突：兩條要求互相矛盾（例如「盡量詳細」和「不超過 100 字」），模型只能顧此失彼； - 指令模糊：同一句話可以有多種理解； - 優先級不清：多條規則同時適用時，沒有說明哪條優先； - 資訊缺失：模型完成任務所需的事實沒有提供，只能猜測或編造； - 示例誤導：示例中的偶然特徵被模型當成了規律； - 負擔過重：一次要求的事情太多，或格式規則太複雜； - 位置問題：關鍵要求埋在長文本中間，被忽略。 2. 定位：引用提示詞中導致問題的原句，解釋模型為什麼會這樣理解。 3. 最小修改：針對每個原因，只改必要的部分，用「原句 → 修改後」的對照形式給出；說明修改為什麼能解決問題。優先補充原因與背景（告訴模型為什麼要這樣做），而不是隻加「必須」「絕對不要」這類強調詞。 4. 完整的修改後提示詞。 5. 驗證：用出錯案例和正常案例分別預測修改後的輸出；建議我實際運行的測試方法（每個案例至少運行幾次，看結果是否穩定）。 6. 如果某個問題不是提示詞能解決的（例如需要模型並不具備的知識，或任務應該拆成多步），直接說明並給出替代方案。
高亮處換成你自己的內容：[提示詞全文]、[出錯案例]、[正常案例]、[使用的模型]
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使用說明
怎麼填變量：[出錯案例] 是診斷的依據，至少給 2 到 3 個，並寫清「期望輸出」，否則 AI 只能猜你想要什麼。[正常案例] 很容易被忽略，但它能防止修好一個問題又引出另一個問題。
常見坑：
- 一遇到問題就在提示詞末尾加一句「務必注意……」，提示詞越來越長，規則互相打架，問題反而更多。先定位原因，做最小修改。
- 只用一個出錯案例測試修改效果。大模型的輸出有隨機性，同一個輸入要多跑幾次，再加上正常案例一起迴歸。
- 有些問題根本不是提示詞的問題，例如模型不知道你們公司的最新政策，這需要提供資料或接入檢索，而不是改寫措辭。
追問技巧：修改並測試後，把新的失敗案例貼回來繼續診斷；問題較多時，可以先建立一套評測集（配合 1142 號提示詞），再做系統性的改版。與 433 號「提示詞優化器」不同，這條提示詞從失敗輸出出發反推問題。
示例輸出
示例，僅供參考（節選）
| 案例 | 錯誤 | 歸類 | 原句 |
|---|---|---|---|
| 1 | 回覆長達 400 字 | 指令衝突 | 「盡量詳細地解答用戶疑問」與「回覆不超過 100 字」 |
| 2 | 承諾「7 天內一定到貨」 | 資訊缺失 | 提示詞中沒有提供物流時效資訊，模型自行編造 |
修改對照：
- 原句：「盡量詳細地解答用戶疑問。……回覆不超過 100 字。」
- 修改後：「回覆不超過 100 字，因為會顯示在手機通知欄中。字數不夠時，優先回答用戶的核心問題，細節引導用戶點擊訂單詳情查看。」
案例 2 的處理：不是措辭問題。需要在提示詞中補充物流時效規則，或者明確「不知道具體時效時，回答『以訂單頁顯示的預計送達時間為準』，不要給出具體天數」。
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還沒有同款，來做第一個。
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