提示词优化：缩短提问长度但不降低效果的 5 个技巧

1. 前言

在使用大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言）时，很多人会觉得 “提问越详细，结果越准确”，于是写提示词时会加入大量冗余信息。比如想让大模型写一篇产品介绍，会先铺垫 “我是做电商的，最近上架了一款新产品，之前写过类似文案但效果不好，现在需要一篇更吸引人的介绍”，再说明具体需求。

但实际上，过长的提示词会让大模型抓不住核心需求，反而可能输出偏离目标的结果。而且在工作中，我们需要快速获取答案，冗长的提示词会浪费大量编写时间。

通过优化提示词，在缩短提问长度的同时保持甚至提升效果，是提高大模型使用效率的关键。本文会先分析提示词冗长的常见问题，再详细讲解 5 个实用的缩短技巧，每个技巧都搭配实战案例，帮助大家快速掌握并应用。

2. 提示词冗长的常见问题与核心原因

2.1 常见问题

过长的提示词不仅编写耗时，还会导致两个核心问题，影响大模型的输出效果：

1. 核心需求模糊：大量冗余信息（如背景铺垫、无关细节）会掩盖真正的需求。比如想让大模型 “优化商品标题”，却花 300 字描述店铺运营情况，大模型可能会优先关注运营建议，而非标题优化。

1. 输出效率降低：大模型处理长提示词需要更多时间，尤其是超过 1000 字的提示词，响应速度会明显变慢。同时，长提示词可能导致大模型遗漏部分需求，需要反复调整，反而增加时间成本。

2.2 核心原因

大家编写冗长提示词，主要有两个原因：

1. 担心信息不足：总觉得 “少说一点，大模型就理解不了”，于是把能想到的信息都加上，比如写文案时，既说目标人群，又说品牌历史，还说之前的失败案例，导致提示词臃肿。

1. 表达缺乏聚焦：不知道哪些信息是核心，哪些是冗余，想到什么就写什么。比如想让大模型 “生成活动策划”，一会儿说活动时间，一会儿说预算，一会儿又说竞品情况，没有按逻辑梳理核心需求。

3. 技巧一：提取核心需求，删除冗余背景

3.1 技巧原理

大模型只需要 “能明确需求的关键信息”，不需要 “无关的背景铺垫”。提取核心需求，就是把提示词里的 “目标” 和 “必要条件” 挑出来，删除掉 “为什么要做这件事”“之前的相关经历” 等冗余背景，让提示词聚焦目标。

比如想让大模型 “写一条奶茶店夏季促销短信”，核心需求是 “奶茶店 + 夏季 + 促销短信”，冗余背景是 “我开奶茶店 3 年了，去年夏季促销效果一般，今年想换个方式”，这些背景完全可以删除。

3.2 操作步骤

1. 先问自己：“我最终想让大模型输出什么？”（如 “促销短信”“代码片段”“文案优化结果”），确定核心目标；

1. 再问自己：“实现这个目标，必须告诉大模型哪些信息？”（如写促销短信，必须告诉 “店铺类型、季节、活动内容”），筛选必要条件；

1. 删除掉 “目标” 和 “必要条件” 之外的所有信息，比如背景故事、无关细节。

3.3 实战案例

3.3.1 原始冗长提示词

“我是一家开在大学附近的炸鸡店，叫‘快乐炸鸡’，开店 1 年多了，之前做过开学季促销，当时是满 30 减 5，效果还不错，但这次想在暑假做一次促销，吸引学生和周边居民，促销时间是 7 月 1 日到 7 月 15 日，想让大模型帮我写 3 条朋友圈宣传文案，文案要活泼一点，突出优惠，还要有店铺地址，地址是 XX 大学南门向东 100 米。”

3.3.2 优化后的简短提示词

“为‘快乐炸鸡’（XX 大学南门向东 100 米）写 3 条暑假促销朋友圈文案：7 月 1 日 - 7 月 15 日活动，吸引学生和居民，风格活泼，突出优惠。”

3.3.3 效果对比

• 原始提示词：长度约 200 字，包含 “开店 1 年多、之前促销效果” 等冗余背景，大模型可能会分心关注 “之前的促销”，导致文案偏向重复过往风格；

• 优化后提示词：长度约 80 字，仅保留 “店铺名、地址、时间、人群、风格、目标” 等核心信息，大模型能快速聚焦需求，输出的文案更贴合暑假促销场景，且没有偏离目标。

3.3.4 大模型输出结果（优化后提示词）

1. 🍗暑假吃炸鸡，优惠享不停！快乐炸鸡（XX 大学南门东 100 米）7.1-7.15 促销，学生党、居民宝子们看过来：满 40 减 10，再送可乐！一口酥脆，暑假超快乐～

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4. 技巧二：用 “关键词 + 短句” 替代长句描述

4.1 技巧原理

大模型对 “关键词” 和 “短句” 的识别效率比长句高。很多人写提示词时习惯用长句描述需求，比如 “我希望文案的风格是那种比较活泼、能吸引年轻人、读起来很轻松的类型”，其实用 “风格：活泼、年轻化、轻松” 这样的关键词 + 短句，大模型就能准确理解，还能大幅缩短提示词长度。

4.2 操作步骤

1. 把长句描述的需求拆成 “维度 + 关键词” 的结构，比如 “风格维度：活泼、年轻化；内容维度：优惠、店铺地址”；

1. 用短句呈现每个维度，句子长度控制在 10 字以内，避免用 “因为… 所以…”“我希望… 这样…” 等复杂句式；

1. 按 “重要程度” 排列维度，核心维度（如目标、必要条件）放前面，次要维度（如细节要求）放后面。

4.3 实战案例

4.3.1 原始冗长提示词

“我需要大模型帮我生成一份员工考勤制度的文档，这份文档要包含员工的打卡时间规定，比如早上几点上班打卡、晚上几点下班打卡，还有迟到早退的处罚规则，比如迟到 5 分钟以内怎么处理、迟到 30 分钟以上怎么处理，另外还要有请假流程，比如请假需要提前几天申请、找谁审批，文档的语言风格要正式、简洁，不要太复杂，方便员工理解。”

4.3.2 优化后的简短提示词

“生成员工考勤制度文档：

1. 内容：打卡时间、迟到处罚、请假流程；

1. 风格：正式、简洁；

1. 要求：明确打卡时段、处罚标准、请假审批流程。”

4.3.3 效果对比

• 原始提示词：长度约 180 字，用长句详细描述每个内容模块，大模型需要逐句分析才能提取需求，可能会遗漏 “请假审批人” 等细节；

• 优化后提示词：长度约 60 字，用 “维度 + 关键词” 呈现需求，大模型能快速抓取 “内容、风格、要求” 三个核心模块，输出的文档结构清晰，所有要求都能覆盖。

4.3.4 大模型输出结果（优化后提示词）

员工考勤制度

一、打卡时间规定

1. 上班打卡：工作日 8:30 前；

1. 下班打卡：工作日 18:00 后；

1. 加班打卡：加班开始 / 结束时需分别打卡，作为加班时长核算依据。

二、迟到早退处罚规则

1. 迟到 5 分钟内（含 5 分钟）：当月累计 3 次以内不处罚，超过 3 次每次扣绩效分 1 分；

1. 迟到 5-30 分钟（含 30 分钟）：每次扣绩效分 2 分，扣当日半小时工资；

1. 迟到 30 分钟以上：按旷工半天处理，扣当日全额工资，扣绩效分 5 分。

三、请假流程

1. 申请时间：事假、病假需提前 1 天申请，婚假、产假需提前 7 天申请；

1. 审批流程：员工→部门负责人→人力资源部；

1. 材料要求：病假需附医院诊断证明，婚假需附结婚证复印件。

5. 技巧三：合并重复需求，避免多次表述

5.1 技巧原理

很多人写提示词时，会无意识地重复表述同一需求。比如想让大模型 “写电商产品标题”，一会儿说 “要包含产品型号”，一会儿又说 “标题里必须体现型号信息”，这种重复表述会增加提示词长度，还可能让大模型误以为是不同需求，导致输出混乱。

合并重复需求，就是把 “同一类、同一点” 的需求整合为一句话或一个关键词，避免反复提及。

5.2 操作步骤

1. 写完提示词后，通读一遍，标记出 “意思相同或相近” 的表述，比如 “包含产品型号” 和 “体现型号信息”；

1. 把重复表述合并为一个更简洁的表达，比如合并为 “标题含产品型号”；

1. 检查合并后的需求是否完整，确保没有遗漏关键信息。

5.3 实战案例

5.3.1 原始冗长提示词

“我需要为一款无线耳机写电商平台的产品标题，标题里要包含产品的品牌，品牌是‘SoundX’，还要包含产品型号，型号是‘Pro 3’，另外，产品的核心功能是主动降噪、续航 24 小时，这些功能也要在标题里体现，对了，标题里必须有品牌‘SoundX’，型号‘Pro 3’也不能少，还要突出主动降噪和 24 小时续航的功能，标题长度控制在 30 字以内。”

5.3.2 优化后的简短提示词

“写 SoundX Pro 3 无线耳机电商标题：含主动降噪、24 小时续航功能，30 字以内。”

5.3.3 效果对比

• 原始提示词：长度约 150 字，重复提及 “品牌 SoundX”“型号 Pro 3”“主动降噪”“24 小时续航”，大模型可能会过度强调重复内容，导致标题冗余；

• 优化后提示词：长度约 40 字，合并重复需求，仅用一句话呈现所有关键信息，大模型能均衡覆盖品牌、型号、功能和长度要求，输出的标题更简洁精准。

5.3.4 大模型输出结果（优化后提示词）

1. SoundX Pro 3 无线耳机 主动降噪 24 小时续航 高清音质

1. SoundX Pro 3 无线耳机 24h 长续航 主动降噪 便携佩戴

1. SoundX Pro 3 无线耳机 主动降噪 + 24 小时续航 学生党优选

6. 技巧四：用 “符号 + 格式” 简化逻辑表达

6.1 技巧原理

复杂的需求逻辑（如 “先做 A，再做 B，最后做 C”“A 和 B 必须包含，C 可选”）用文字描述会很冗长，而用简单的符号（如数字、箭头、括号）和格式（如分点、换行），能让逻辑更清晰，还能缩短提示词长度。

比如 “先分析代码错误，再修改代码，最后说明修改原因”，用 “1. 分析错误→2. 修改代码→3. 说明原因” 表述，既简洁又清晰。

6.2 常用符号与格式

1. 数字 / 字母：用于排序需求，如 “1. 内容要求；2. 风格要求”“A. 核心功能；B. 次要功能”；

1. 箭头（→）：用于表示流程或先后顺序，如 “输入数据→分析问题→输出方案”；

1. 括号（）：用于补充说明或标注可选 / 必选，如 “风格：活泼（必选）、带表情符号（可选）”；

1. 分点 / 换行：用于分隔不同模块的需求，避免所有内容挤在一起，大模型更容易识别。

6.3 实战案例

6.3.1 原始冗长提示词

“我有一段 Python 代码，想让大模型先看看这段代码有没有语法错误，如果有的话就把错误指出来，然后根据错误修改代码，修改完代码之后，还要简单说明一下为什么这么修改，也就是修改的原因，另外，修改后的代码要能正常运行，还要保持原来的功能逻辑，不能因为修改错误而改变代码原本要实现的功能。”

6.3.2 优化后的简短提示词

“处理 Python 代码：

1. 分析语法错误→2. 修改代码（保持原功能，可运行）→3. 说明修改原因。”

6.3.3 效果对比

• 原始提示词：长度约 160 字，用长句描述 “分析→修改→说明” 的流程，逻辑不够直观，大模型可能会跳过 “说明原因” 这一步；

• 优化后提示词：长度约 50 字，用 “数字 + 箭头” 呈现流程，逻辑清晰，大模型能严格按步骤处理，不会遗漏任何环节。

6.3.4 大模型输出结果（优化后提示词，假设输入代码为 “def add (a, b) print (a + b)”）

1. 分析语法错误：函数定义后缺少冒号（:），导致语法不完整，Python 解释器会报 “SyntaxError: invalid syntax” 错误；

1. 修改后代码：

def add(a, b):

print(a + b)

1. 修改原因：Python 函数定义的语法规则要求 “def 函数名 (参数):”，必须在参数列表后添加冒号，用于标识函数体的开始；添加冒号后，代码语法正确，能正常运行，且保持 “计算 a 和 b 的和并打印” 的原功能。

7. 技巧五：省略 “常识性要求”，只提 “特殊要求”

7.1 技巧原理

大模型具备一定的常识性认知，比如 “写文案要通顺”“代码要能运行”“总结要简洁” 这些常识性要求，不需要在提示词里特意说明。只需要提出 “特殊要求”（如 “文案要带网络热词”“代码要兼容 Python 3.8”“总结要分 3 点”），就能大幅缩短提示词长度，同时不影响效果。

比如让大模型 “总结一篇文章”，常识性要求是 “总结要涵盖核心内容”，不需要说明；特殊要求是 “分 3 点总结”，必须说明。

7.2 操作步骤

1. 区分 “常识性要求” 和 “特殊要求”：常识性要求是 “做这件事的基本准则”（如写报告要逻辑清晰），特殊要求是 “超出基本准则的额外要求”（如报告要加数据图表）；

1. 提示词里只保留 “特殊要求”，删除所有常识性要求；

1. 若担心大模型忽略常识，可在特殊要求里隐含常识，比如 “分 3 点总结（含核心内容）”。

7.3 实战案例

7.3.1 原始冗长提示词

“我有一段关于‘人工智能发展趋势’的文章，想让大模型帮我总结一下，总结的时候要包含文章里的核心内容，不能遗漏关键信息，语言要简洁，不要太啰嗦，读起来要通顺，不能有语法错误，另外，有一个特殊要求，就是总结要分 3 个要点，每个要点用一句话概括，总结的总字数不要超过 200 字。”

7.3.2 优化后的简短提示词

“总结‘人工智能发展趋势’文章：分 3 点（每点 1 句话），200 字以内。”

7.3.3 效果对比

• 原始提示词：长度约 150 字，包含 “含核心内容、语言简洁、通顺无错误” 等常识性要求，大模型本就会默认遵循，这些表述纯属冗余；

• 优化后提示词：长度约 30 字，只提 “分 3 点、每点 1 句话、200 字以内” 的特殊要求，大模型会在满足特殊要求的同时，默认保证总结的核心性和通顺性，输出效果不变。

7.3.4 大模型输出结果（优化后提示词，假设文章核心内容为 “技术突破、行业应用、伦理规范”）

1. 人工智能技术持续突破，大模型多模态能力（文本、图像、语音融合）显著提升，算力成本逐步下降；

1. 行业应用向纵深发展，医疗、教育、制造领域落地加快，如 AI 辅助诊断、智能备课系统、工业质检机器人；

   3. 伦理规范逐步完善，多国出台 AI 安全治理政策，数据隐私保护和算法透明度成为关注重点。

   8. 提示词优化后的效果评估方法

   优化提示词后，需要通过具体方法评估效果，确保 “缩短长度” 的同时 “不降低输出质量”。以下是 3 个核心评估维度和对应的操作方法。

   8.1 维度一：需求匹配度

   评估标准

   大模型的输出是否完整覆盖提示词中的核心需求，没有遗漏关键信息或偏离目标。

   操作方法

2. 列出提示词中的核心需求点（如 “写 3 条朋友圈文案、突出优惠、包含店铺地址”）；
3. 对照大模型输出结果，逐一检查每个需求点是否被满足；
4. 计算 “满足需求点数量 / 总需求点数量” 的比例，比例≥90% 即为达标。

5. 示例（以技巧一的炸鸡店案例为例）

6. 核心需求点：3 条文案、暑假促销、吸引学生和居民、风格活泼、含店铺地址、突出优惠（共 6 个）；
7. 输出结果检查：3 条文案均含暑假促销时间、学生 / 居民人群、活泼风格、店铺地址和优惠信息，满足 6 个需求点；
8. 匹配度：6/6=100%，达标。

9. 8.2 维度二：输出效率

   评估标准

   大模型处理优化后提示词的响应时间，以及是否需要反复调整提示词才能得到满意结果。

   操作方法

10. 记录优化前后提示词的 “编写时间”（从构思到写完的时长）和 “大模型响应时间”（提交提示词到输出结果的时长）；
11. 统计优化前后 “调整次数”（是否需要修改提示词重新提交）；
12. 若 “编写时间缩短 30% 以上”“响应时间缩短 20% 以上”“调整次数≤1 次”，即为达标。

13. 示例（以技巧四的 Python 代码案例为例）

14. 优化前：编写时间 120 秒，响应时间 15 秒，调整 2 次（因提示词逻辑模糊，第一次输出漏了 “说明修改原因”）；
15. 优化后：编写时间 30 秒，响应时间 8 秒，调整 0 次；
16. 效率提升：编写时间缩短 75%，响应时间缩短 47%，调整次数为 0，达标。

17. 8.3 维度三：内容质量

    评估标准

    大模型输出内容的质量是否符合预期，如文案是否吸引人、代码是否能运行、总结是否准确。

    操作方法

18. 根据场景设定质量标准：
19. • 文案类：是否符合风格要求、是否有吸引力（可通过 “是否包含关键词、语气是否贴合人群” 判断）；
20. • 代码类：是否能正常运行、是否保留原功能、是否符合语法规范；
21. • 总结类：是否涵盖核心信息、逻辑是否清晰、语言是否简洁；
22. 邀请 1-2 名同事或用户对输出内容打分（1-5 分，5 分为最优）；
23. 平均分≥4 分即为达标。

24. 示例（以技巧五的 AI 趋势总结案例为例）

25. 质量标准：3 点总结、每点 1 句话、含核心信息（技术、应用、伦理）、语言简洁；
26. 打分结果：同事 A 打 5 分（完全符合标准），同事 B 打 4 分（语言简洁度可轻微提升）；
27. 平均分：4.5 分，达标。

28. 9. 不同场景的提示词适配技巧

    5 个核心技巧在不同场景（技术开发、商务沟通、内容创作）的应用侧重点不同，需要根据场景特点调整优化策略，才能达到最佳效果。

    9.1 技术开发场景

    场景特点

    需求多涉及 “代码、逻辑、参数”，核心是 “精准、无歧义”，冗余信息会导致大模型理解偏差。

    适配技巧

29. 优先用 “技巧四（符号 + 格式）” 梳理逻辑，如 “1. 分析代码功能→2. 检查语法错误→3. 优化性能”；
30. 用 “技巧二（关键词 + 短句）” 明确参数要求，如 “语言：Python 3.8；功能：计算斐波那契数列；要求：递归实现、时间复杂度 O (n)”；
31. 省略 “技巧五（常识性要求）” 中的 “代码可运行、语法正确”，默认大模型会遵循。

32. 示例优化提示词

    “处理 Python 代码：

33. 功能分析→2. 语法检查→3. 性能优化；

34. 要求：语言 Python 3.8，实现斐波那契数列（递归），输出前 10 项。”

    9.2 商务沟通场景

    场景特点

    需求多涉及 “文案、方案、数据”，核心是 “专业、贴合场景”，冗余背景会掩盖核心目标。

    适配技巧

35. 优先用 “技巧一（提取核心需求）” 删除无关背景，如删除 “公司规模、过往合作经历” 等；
36. 用 “技巧三（合并重复需求）” 整合类似要求，如 “突出产品优势” 和 “强调核心卖点” 合并为 “突出产品核心优势”；
37. 用 “技巧二（关键词 + 短句）” 明确风格和数据要求，如 “风格：正式；数据：含 2024 年销售额、增长率 15%”。

38. 示例优化提示词

    “写产品合作邮件：

39. 内容：介绍 SoundX Pro 3 耳机（主动降噪、24h 续航）、2024 年销售额 1000 万（增长率 15%）；
40. 风格：正式；
41. 目标：邀请电商平台合作。”

42. 9.3 内容创作场景

    场景特点

    需求多涉及 “风格、受众、形式”，核心是 “吸引、贴合人群”，冗余描述会影响大模型的风格把控。

    适配技巧

43. 优先用 “技巧二（关键词 + 短句）” 明确风格和受众，如 “风格：活泼、网络热词；受众：18-25 岁学生”；
44. 用 “技巧四（符号 + 格式）” 规定输出形式，如 “1. 标题（含‘暑假’‘炸鸡’）→2. 正文（3 段，每段 50 字内）→3. 话题标签（2 个）”；
45. 省略 “技巧五（常识性要求）” 中的 “语言通顺、无错别字”，默认大模型会保证。

46. 示例优化提示词

    “写小红书炸鸡店笔记：

47. 风格：活泼、网络热词；受众：18-25 岁学生；
48. 结构：标题→正文（3 段 50 字内）→话题标签（2 个）；
49. 内容：含暑假促销（7.1-7.15 满 40 减 10）、店铺地址（XX 大学南门）。”

50. 10. 常见问题与解决方法

    在使用 5 个技巧优化提示词时，可能会遇到一些问题，以下是 3 个常见问题及对应的解决方法。

    10.1 问题一：过度缩短导致需求缺失

    问题描述

    为了缩短提示词长度，删除了必要的核心信息，导致大模型输出结果不完整。比如写电商标题时，只说 “写耳机标题”，没提品牌和功能，大模型输出的标题缺少关键信息。

    解决方法

51. 优化前先按 “技巧一” 的步骤，列出 “核心目标 + 必要条件”，确保不遗漏；
52. 缩短后通读提示词，问自己：“只看这段提示词，大模型能明确知道要输出什么吗？”；
53. 若不确定，可保留 “必要条件” 中的关键信息，如 “写 SoundX Pro 3 耳机标题（含主动降噪功能）”，避免过度删减。

54. 示例（错误与正确对比）

55. 错误提示词：“写耳机电商标题”（缺失品牌、功能，需求模糊）；
56. 正确提示词：“写 SoundX Pro 3 耳机电商标题（含主动降噪）”（保留核心信息，长度适中）。

57. 10.2 问题二：符号使用混乱导致逻辑不清

    问题描述

    使用 “技巧四” 时，符号和格式过于复杂（如同时用数字、字母、箭头、括号），反而让大模型理解混乱。比如 “处理代码：A. 分析错误（语法？逻辑？）→1. 修改→B. 说明原因”，大模型可能混淆步骤顺序。

    解决方法

58. 同一提示词中，符号使用不超过 2 种，优先用 “数字 + 箭头” 或 “数字 + 分点”；
59. 逻辑简单时，只用分点即可，不用复杂符号；
60. 示例（优化前后对比）：
61. • 混乱提示词：“处理代码：A. 分析错误（语法？逻辑？）→1. 修改→B. 说明原因”；
62. • 清晰提示词：“处理代码：1. 分析语法错误→2. 修改代码→3. 说明原因”。

63. 10.3 问题三：误将 “特殊要求” 当作 “常识” 省略

    问题描述

    使用 “技巧五” 时，错误地将 “特殊要求” 当作 “常识” 省略，导致大模型输出不符合预期。比如让大模型 “写英文产品说明书”，误将 “英文” 当作常识省略，大模型输出中文说明书。

    解决方法

64. 区分 “常识” 和 “特殊” 的核心：常识是 “做这件事的默认要求”（如写说明书要通顺），特殊是 “偏离默认的要求”（如写英文说明书，默认是中文）；
65. 若需求 “偏离默认情况”，必须明确说明，不能省略；
66. 示例（错误与正确对比）：
67. • 错误提示词：“写 SoundX Pro 3 耳机产品说明书（分 5 点）”（省略 “英文” 特殊要求，默认中文）；
68. • 正确提示词：“写 SoundX Pro 3 耳机英文产品说明书（分 5 点）”（明确特殊要求，避免偏差）。

69. 11. 不同大模型的适配调整

    不同大模型对简短提示词的理解能力略有差异，需要根据大模型特点调整优化策略，确保效果最佳。

    11.1 ChatGPT 的适配调整

    特点

    对简短提示词的理解能力强，能快速抓取关键词，但对 “逻辑顺序” 要求较高，混乱的逻辑会导致输出偏差。

    调整方法

70. 用 “技巧四” 的 “数字 + 箭头” 明确逻辑顺序，如 “1. 总结文章→2. 提取关键词→3. 制作对照表”；
71. 关键词之间用逗号分隔，避免用复杂句式，如 “写文案：风格活泼，受众学生，含暑假促销”；
72. 示例提示词：“处理 AI 发展文章：1. 分 3 点总结（每点 1 句话）→2. 提取 5 个关键词→3. 输出 200 字以内。”

73. 11.2 豆包的适配调整

    特点

    对中文简短提示词的适配性好，更贴合中文用户表达习惯，但需要明确 “场景”，避免需求模糊。

    调整方法

74. 用 “技巧一” 提取核心需求时，保留 “场景信息”，如 “写奶茶店（场景）暑假促销短信”；
75. 用 “技巧二” 的 “维度 + 关键词” 时，维度用中文表述，如 “内容：促销时间、优惠力度；风格：亲切”；
76. 示例提示词：“写奶茶店暑假促销短信：内容（7.1-7.15 满 20 减 5），风格亲切，1 条 50 字内。”

77. 11.3 文心一言的适配调整

    特点

    对 “结构化简短提示词” 响应更好，如分点、表格形式，能准确覆盖需求，但对模糊的简短提示词理解较弱。

    调整方法

78. 用 “技巧四” 的分点格式，明确每个点的需求，如 “1. 输出形式：3 条朋友圈文案；2. 内容要求：含炸鸡店地址、暑假优惠；3. 风格要求：活泼”；
79. 避免用一句话模糊表述，优先分点列出核心需求；
80. 示例提示词：“写快乐炸鸡店文案：
81. 数量：3 条；
82. 内容：含地址（XX 大学南门）、暑假优惠（7.1-7.15 满 40 减 10）；
83. 风格：活泼，含表情符号。”

    12. 多技巧组合使用实战案例

    单独使用一个技巧能缩短提示词长度，但在复杂场景中，将多个技巧组合使用，能达到 “长度更短、效果更好” 的效果。以下是 2 个跨场景的组合实战案例，详细说明技巧如何搭配应用。

    12.1 案例一：技术开发场景 —— 代码优化需求

    12.1.1 原始冗长提示词

    “我是一名 Java 程序员，最近在开发一个员工管理系统，现在遇到一段有问题的代码，这段代码的功能是查询员工信息并按部门分组。代码是这样的：‘public List queryEmployees() { List list = new ArrayList (); String sql = "select * from employee"; // 执行 SQL 查询并返回结果 return list;}’。我希望大模型先看看这段代码有什么问题，比如有没有 SQL 注入风险、有没有缺少异常处理，然后根据问题修改代码，修改后的代码要符合 Java 8 的规范，还要在关键步骤加中文注释，最后简单说明一下修改的原因，方便我理解。”

    12.1.2 技巧组合思路

84. 用 “技巧一（提取核心需求）”：删除 “程序员身份、开发系统背景” 等冗余信息，保留 “代码功能、问题检查、修改要求、注释、说明原因” 核心需求；
85. 用 “技巧二（关键词 + 短句）”：将 “问题检查（SQL 注入、异常处理）、修改要求（Java 8 规范、中文注释）” 用关键词呈现；
86. 用 “技巧四（符号 + 格式）”：用数字和箭头梳理 “检查→修改→注释→说明” 的逻辑顺序。

87. 12.1.3 优化后的简短提示词

    “处理 Java 员工查询代码：

88. 检查问题→2. 修改代码→3. 加关键步骤中文注释→4. 说明修改原因；

89. 代码：public List queryEmployees() { List list = new ArrayList (); String sql = "select * from employee"; return list;}；

    要求：检查 SQL 注入、异常处理；符合 Java 8 规范。”

    12.1.4 大模型输出结果

90. 检查问题：
91. • 存在 SQL 注入风险：使用字符串拼接 SQL（此处虽未拼接参数，但未用 PreparedStatement，后续若加参数易引发注入）；
92. • 缺少异常处理：未捕获 SQL 执行可能出现的 SQLException；
93. • 缺少资源关闭：未关闭数据库连接、Statement 等资源（代码中未体现，但查询逻辑需这些资源）；
94. • 未按 Java 8 规范：集合初始化可简化为钻石运算符，方法返回值可优化。
95. 修改后代码：

96. import java.sql.*;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    public class EmployeeDAO {

    // 查询员工信息并返回列表（按Java 8规范优化）

    public List<Employee> queryEmployees() {

    // 初始化集合，使用Java 8钻石运算符简化

    List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();

    // 定义数据库资源，放在try外部以便finally关闭

    Connection conn = null;

    PreparedStatement pstmt = null;

    ResultSet rs = null;

    try {

    // 1. 获取数据库连接（实际项目中建议用连接池，此处为简化示例）

    conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/emp_db", "root", "123456");

    // 2. 使用PreparedStatement避免SQL注入，预编译SQL

    String sql = "select * from employee";

    pstmt = conn.prepareStatement(sql);

    // 3. 执行查询，获取结果集

    rs = pstmt.executeQuery();

    // 4. 遍历结果集，封装员工对象

    while (rs.next()) {

    Employee emp = new Employee();

    emp.setId(rs.getInt("id"));

    emp.setName(rs.getString("name"));

    emp.setDept(rs.getString("dept"));

    emp.setSalary(rs.getDouble("salary"));

    employeeList.add(emp);

    }

    } catch (SQLException e) {

    // 捕获SQL异常，打印日志（实际项目建议用日志框架，此处简化）

    e.printStackTrace();

    } finally {

    // 5. 关闭资源，按ResultSet→PreparedStatement→Connection顺序关闭

    try {

    if (rs != null) rs.close();

    if (pstmt != null) pstmt.close();

    if (conn != null) conn.close();

    } catch (SQLException e) {

    e.printStackTrace();

    }

    }

    return employeeList;

    }

    }

97. 修改原因说明：
98. • 用 PreparedStatement 替代普通 Statement，避免 SQL 注入风险，符合安全规范；
99. • 添加 try-catch-finally 捕获并处理 SQLException，避免程序崩溃；
100. • 在 finally 中关闭数据库资源，防止资源泄漏；
101. • 集合初始化用ArrayList<>()（Java 8 钻石运算符），简化代码，符合 Java 8 规范；
102. • 加中文注释说明关键步骤，提升代码可读性。

103. 12.2 案例二：商务沟通场景 —— 活动方案需求

     12.2.1 原始冗长提示词

     “我是一家跨境电商公司的运营，负责下半年的促销活动策划，现在需要做一个‘双十一’的促销活动方案。公司主要卖美妆和护肤产品，目标客户是 25-35 岁的女性，活动时间计划在 11 月 1 日到 11 月 11 日，预算大概 50 万元。方案里需要包含活动主题、促销策略（比如满减、折扣、赠品）、推广渠道（比如抖音、小红书、淘宝直通车），还要预估一下活动的销售额和 ROI。之前公司做过‘618’活动，当时 ROI 是 1:3，希望这次‘双十一’能达到 1:3.5 以上。另外，方案的语言要专业一点，结构清晰，方便给领导汇报。”

     12.2.2 技巧组合思路

104. 用 “技巧一（提取核心需求）”：删除 “运营身份、618 活动历史” 等冗余信息，保留 “活动主题、促销策略、推广渠道、销售额 / ROI 预估” 核心内容；
105. 用 “技巧三（合并重复需求）”：将 “语言专业、结构清晰、方便汇报” 合并为 “专业结构，便于汇报”；
106. 用 “技巧四（符号 + 格式）”：用分点明确 “基础信息、方案内容、目标” 三个模块。

107. 12.2.3 优化后的简短提示词

     “写跨境电商双十一美妆活动方案：

108. 基础信息：25-35 岁女性、11.1-11.11、预算 50 万；
109. 方案内容：活动主题、促销策略（满减 / 折扣 / 赠品）、推广渠道（抖音 / 小红书 / 直通车）、销售额 + ROI 预估；
110. 要求：专业结构（便于汇报）、ROI≥1:3.5。”

111. 12.2.4 大模型输出结果

     跨境电商双十一美妆护肤促销活动方案

     一、基础信息

112. 目标人群：25-35 岁女性（关注肤质护理、追求性价比美妆产品）；
113. 活动时间：2024 年 11 月 1 日 00:00-2024 年 11 月 11 日 23:59；
114. 活动预算：50 万元（其中促销成本 30 万，推广成本 20 万）；
115. 核心目标：ROI≥1:3.5，预估销售额 175 万元以上。

116. 二、活动主题

     “双十一美妆狂欢季：焕新肌肤，限时宠粉”

     三、促销策略

117. 满减优惠：满 299 减 50、满 599 减 120、满 999 减 260（叠加平台优惠券）；
118. 折扣商品：爆款粉底液、保湿面霜享 7 折优惠，限购 2 件 / 人；
119. 赠品策略：实付满 399 送美妆蛋套装，满 699 送定制化妆箱，满 999 送品牌护手霜礼盒（赠品限量，先到先得）。

120. 四、推广渠道

121. 抖音：投放美妆达人短视频（粉丝量 50 万 - 100 万），展示产品使用效果，挂载活动链接；预算 8 万元，预估带来 60 万销售额；
122. 小红书：发起 “我的双十一美妆清单” 话题，鼓励用户晒单，优质内容返现；投放信息流广告，预算 6 万元，预估带来 45 万销售额；
123. 淘宝直通车：针对 “双十一美妆”“保湿面霜” 等关键词投放，优化关键词出价；预算 6 万元，预估带来 70 万销售额。

124. 五、效果预估

125. 销售额：总预估 175 万元（抖音 60 万 + 小红书 45 万 + 直通车 70 万）；
126. 成本：促销成本 30 万（满减 + 赠品）+ 推广成本 20 万 = 50 万；
127. ROI：175 万 ÷50 万 = 1:3.5，达成目标。

128. 13. 提示词优化的注意事项

     在使用 5 个核心技巧优化提示词时，还需要注意 3 个关键事项，避免因操作不当导致效果下降。

     13.1 注意事项一：不盲目追求 “短”，以 “需求明确” 为前提

     核心原则

     缩短提示词的目的是 “提高效率”，而不是 “越短越好”。如果为了缩短长度，导致需求模糊，反而需要反复调整，得不偿失。

     具体做法

129. 当需求涉及 “多模块、多逻辑” 时，适当保留必要的连接词或分点，比如 “写方案：含 A、B、C 三部分，A 部分需包含 XX，B 部分需注意 XX”，不要压缩成 “写方案 A+B+C”；
130. 若缩短后自己都无法清晰理解需求，说明提示词过短，需要补充关键信息，如 “写耳机标题” 补充为 “写 SoundX Pro 3 耳机标题（含主动降噪）”。

131. 13.2 注意事项二：根据需求复杂度调整技巧组合

     核心原则

     简单需求（如写一条短信、总结一句话）用 1-2 个技巧即可；复杂需求（如写方案、处理代码）需组合多个技巧，确保逻辑清晰。

     具体做法

132. 简单需求：优先用 “技巧二（关键词 + 短句）” 和 “技巧五（省略常识）”，如 “写奶茶店促销短信：7.1-7.15 满 20 减 5，风格亲切”；
133. 复杂需求：组合 “技巧一（提取核心）”“技巧三（合并重复）”“技巧四（符号 + 格式）”，如代码处理、活动方案等场景的提示词优化。

134. 13.3 注意事项三：测试后再固定优化模式

     核心原则

     不同需求、不同大模型对提示词的反应不同，不要固定一套优化模式，需测试后调整。

     具体做法

135. 优化后的提示词先提交一次，观察大模型输出结果；
136. 若结果符合预期，可固定该类需求的优化模式（如代码类用 “步骤 + 要求” 格式）；
137. 若结果不符合预期，分析原因：是 “需求缺失” 则补充信息，是 “逻辑混乱” 则调整符号格式，如将 “1. A→2. B” 改为 “1. 先做 A（要求 XX）→2. 再做 B（要求 XX）”。

     14. 提示词优化的工具辅助

     手动优化提示词时，可能会出现 “遗漏核心需求”“符号使用不规范” 等问题，借助一些工具能提升优化效率和准确性。以下是 3 类常用工具及使用方法。

     14.1 需求提取工具

     工具推荐

138. 石墨文档 / 腾讯文档（表格功能）：用于梳理提示词中的核心需求和冗余信息；
139. 思维导图工具（如 XMind、ProcessOn）：用于拆解复杂需求的逻辑结构。

140. 使用方法

141. 表格梳理法（适合简单需求）：
142. • 在表格中创建 “需求类型”“具体内容”“是否必要” 三列；
143. • 将原始提示词中的信息逐句填入表格，标记 “必要需求”（如目标、核心参数）和 “冗余信息”（如背景故事、重复表述）；
144. • 只保留 “必要需求”，按 “技巧二” 整理成关键词 + 短句，形成优化后的提示词。
145. • 示例表格：

146. 需求类型	具体内容	是否必要
     目标	写炸鸡店暑假促销朋友圈文案	是
     必要参数	店铺名（快乐炸鸡）、地址（XX 大学南门）	是
     冗余背景	开店 1 年多、去年促销效果	否

147. 思维导图拆解法（适合复杂需求）：
148. • 中心主题设为 “提示词优化目标”（如 “代码优化需求提示词”）；
149. • 分支设为 “核心需求”“必要条件”“输出要求”“冗余信息”；
150. • 在每个分支下填充具体内容，删除 “冗余信息” 分支下的内容，将 “核心需求”“必要条件”“输出要求” 按 “技巧四” 的符号格式整合，形成优化提示词。

151. 14.2 格式规范工具

     工具推荐

152. Markdown 编辑器（如 Typora、语雀）：用于规范提示词的分点、符号格式；
153. 在线文本格式化工具（如 TextFixer）：用于快速调整文本缩进、换行。

154. 使用方法

155. Markdown 分点优化：
156. • 用 “1. 、2.” 标记步骤类需求，用 “- ” 标记列表类需求；
157. • 用 “→” 表示流程顺序，用 “（）” 补充说明，如 “1. 分析代码错误→2. 修改代码（符合 Java 8 规范）”；
158. • 优化后的提示词复制到大模型输入框时，Markdown 格式会自动转换为清晰的文本结构，帮助大模型识别逻辑。
159. 文本格式化调整：
160. • 若原始提示词段落混乱，复制到 TextFixer 中，选择 “清除多余空格”“按句子换行” 功能；
161. • 调整后，按 “技巧四” 的格式补充符号，避免因文本杂乱导致大模型理解偏差。

162. 14.3 效果校验工具

     工具推荐

163. 大模型自带的 “历史记录” 功能：用于对比优化前后的输出结果；
164. 在线字数统计工具（如字数统计网）：用于统计提示词长度，确保缩短效果。

165. 使用方法

166. 长度对比校验：
167. • 用字数统计工具分别统计原始提示词和优化后提示词的字符数；
168. • 计算 “（原始长度 - 优化后长度）/ 原始长度 ×100%”，确保长度缩短 30% 以上（简单需求）或 50% 以上（复杂需求），同时按 “8. 提示词优化后的效果评估方法” 确认需求匹配度达标。
169. 输出结果对比：
170. • 在大模型历史记录中，同时打开原始提示词和优化提示词的输出结果；
171. • 按 “需求匹配度”“内容质量” 两个维度对比，若优化后的输出结果不逊色于原始结果，且长度更短，说明优化有效。

172. 15. 实战练习与效果复盘

     掌握技巧后，需要通过实战练习巩固，并定期复盘优化效果，形成个人的提示词优化方法论。以下是具体的练习计划和复盘方法。

     15.1 实战练习计划

     练习周期

     建议以 “1 周” 为一个周期，每周针对 3 个不同场景（技术、商务、内容）各练习 1 次，共 3 次练习。

     练习步骤

173. 第 1 天：场景选择与原始提示词编写：
174. • 选择当天的练习场景（如 “技术开发 - 写 Python 数据处理代码”）；
175. • 按日常习惯编写原始提示词，不刻意缩短，记录编写时间和字数。
176. 第 2 天：提示词优化：
177. • 运用 5 个核心技巧优化第 1 天的原始提示词，记录优化后的字数和编写时间；
178. • 将优化后的提示词输入大模型，保存输出结果。
179. 第 3 天：效果评估与调整：
180. • 按 “8. 提示词优化后的效果评估方法”，从 “需求匹配度”“输出效率”“内容质量” 评估输出结果；
181. • 若不达标，分析原因（如 “需求缺失” 则补充参数），重新优化并提交，直到结果达标。

182. 练习示例（技术开发场景）

183. 第 1 天原始提示词（字数 180 字，编写时间 120 秒）：“我是一名数据分析师，需要用 Python 处理一份销售数据，数据包含日期、产品名、销售额、地区字段，希望大模型写一段代码，能按地区分组计算销售额总和，还要生成销售额排名，代码要加中文注释，方便我理解，另外代码要兼容 Python 3.7 版本，避免用太复杂的库，只用 pandas 就可以。”
184. 第 2 天优化提示词（字数 60 字，编写时间 40 秒）：“写 Python 销售数据处理代码：1. pandas 分组计算地区销售额总和→2. 生成排名；要求：加中文注释、兼容 Python 3.7。”
185. 第 3 天评估：输出代码符合分组计算和排名需求，注释清晰，兼容 Python 3.7，需求匹配度 100%，优化有效。

186. 15.2 效果复盘方法

     复盘周期

     每完成 1 周练习后，进行 1 次复盘，总结经验和改进方向。

     复盘步骤

187. 数据整理：
188. • 制作复盘表格，记录 3 次练习的 “场景”“原始提示词字数 / 时间”“优化后字数 / 时间”“需求匹配度”“内容质量评分”；
189. • 示例表格：

190. 场景	原始字数 / 时间	优化后字数 / 时间	需求匹配度	质量评分
     技术开发	180 字 / 120 秒	60 字 / 40 秒	100%	5 分
     商务沟通	200 字 / 150 秒	70 字 / 50 秒	90%	4 分
     内容创作	150 字 / 100 秒	50 字 / 30 秒	100%	5 分

191. 问题分析：
192. • 找出 “需求匹配度低于 90%” 或 “质量评分低于 4 分” 的练习案例；
193. • 分析原因：是 “过度缩短导致需求缺失”（如商务场景漏了预算参数），还是 “符号格式混乱”（如用了过多复杂符号）；
194. • 记录改进措施，如 “商务场景优化时，必须保留‘预算、时间’等核心参数”。
195. 经验总结：
196. • 归纳不同场景的优化技巧组合：如 “技术场景优先用技巧四（符号 + 格式）+ 技巧二（关键词）”“内容场景优先用技巧一（提取核心）+ 技巧五（省略常识）”；
197. • 将总结的经验整理成 “个人提示词优化手册”，后续练习直接参考，逐步形成固定方法论。

198. 15.3 长期提升建议

199. 积累场景模板：针对高频场景（如 “写朋友圈文案”“代码错误修改”“活动方案”），整理优化后的提示词模板，下次使用时直接替换参数，节省时间；
200. • 示例 “朋友圈文案模板”：“写 [店铺类型] 促销朋友圈文案：1. 内容（[时间]+[优惠]+[地址]）；2. 风格（[活泼 / 正式]）；3. 数量（[X 条]）。”
201. 关注大模型更新：不同大模型会定期更新对提示词的理解能力，如 ChatGPT 4 增强了对简短逻辑提示词的支持，定期测试新功能，调整优化技巧；
202. 交流学习：在 CSDN、知乎等平台分享自己的优化案例，学习其他博主的技巧，补充个人方法论中的不足。