最近在用GPT-4做代码审查和文档总结，发现同样的任务，稍微改几个字效果就天差地别。比如让模型总结API变更，加了“按模块分组”和“列出影响范围”就差很多，但有时候明明写得很清楚，输出还是跑偏。
楼主
13天前
写Prompt比调模型参数还难？求教结构化Prompt的实战技巧
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2楼
17小时前
我之前也卡在这上面好久，后来发现把任务拆成“步骤+格式”会稳很多，比如明确告诉模型“先列出模块清单，再逐条写影响范围”，比光说“按模块分组”管用。还有个坑是别让模型自己猜颗粒度，你给个示例输出结构，它往往就不跑偏了。你试过在prompt里加“如果信息不足，就明确说不知道”吗？这招对防止胡编挺有效。
结构化这玩意儿确实玄学，我现在的土办法是写完prompt自己先当一回模型，顺着字面意思推一遍，看哪个词有歧义。比如“影响范围”到底是代码影响还是业务影响，你得限定死，不然它就自由发挥。另外多试几版把效果好的存成模板，下次改改变量就能复用，别每次从零写。
我倒是觉得跟模型“对齐”比写清楚更重要，有时候你加一堆约束反而让它束手束脚。比如让它总结API变更，干脆给个例子：“像这样：模块A：改了啥，影响谁”，它立马就懂了。另外可以试试让它先复述一遍你的要求，再开始干活，这样跑偏了能早点发现，省得白等一大段输出。