02提示词工程：把需求写成说明书

提示词工程的误解：以为存在某种“魔法咒语”。真相是：prompt 就是你写给一个记忆力很好但没有常识背景的实习生的任务说明书。 说明书含糊，产出就含糊。

四段式结构

# 角色
你是一家物流公司的客服质检员。

# 任务
判断下面的客服回复是否解决了客户的问题。

# 约束
- 只输出 JSON，不要任何解释
- 无法判断时输出 "uncertain"，不要猜

# 输出格式
{"resolved": true/false/"uncertain", "reason": "一句话理由"}

# 输入
客户：{customer_msg}
客服：{agent_msg}

两个要点：明确说“不知道怎么办”（防止模型硬编答案），把输出格式钉死（方便程序解析）。

让程序能用：JSON 输出

要求模型输出 JSON 之后，还要兜住解析失败：

import json

try:
    result = json.loads(resp.choices[0].message.content)
except json.JSONDecodeError:
    result = {"resolved": "uncertain", "reason": "parse_failed"}

更稳的做法是用 API 的 structured output / JSON mode，让 schema 由服务端保证。

迭代方式

prompt 是调出来的，不是写出来的。准备 20-30 条真实 case，每次改 prompt 后全量跑一遍，看 bad case 是变多还是变少。不要凭单次输出判断 prompt 好坏。

练习

选一个你工作里的分类任务，按四段式写 prompt，用 10 条真实样本验证准确率，记录哪类样本最容易错。

下一课讲 RAG：让模型回答它没学过的东西。