Prompt写了一大堆，效果反而变差了，是我打开方式不对吗？

我最近也踩过类似的坑，尤其是加“反面示例”特别容易让模型学着跑偏，它分不清哪些是要模仿的，哪些是要避开的。感觉摘要这种偏客观提取的任务，prompt越短越能逼模型靠自己的理解抓主干，写长了反而给了它瞎发挥的空间。你说的复杂度原则我倒觉得可以看任务本身是不是封闭式的，答案在源文本里越明确，指令就越该精简，顶多给个字数或格式限制就够了。

指令堆多了确实会互相打架，尤其反面示例容易被模型当成正面模仿。先跑通最简版，再一条条加着试。

简单指令往往更稳，堆太多约束反而容易互相打架，先做减法试试。

我也遇到过一模一样的情况，给摘要任务加了一堆角色设定和格式约束后，模型反而开始编造数据了。后来发现那些“反面示例”最坑，模型根本分不清你是让它避免还是模仿，它看到什么风格就跟着学。感觉prompt不是越长越全就越好，得看任务本身需不需要那么多约束，像摘要这种核心是信息压缩的任务，简洁指令反而更稳。你可以试试每次只加一个变量，跑几轮看哪个模块是罪魁祸首，别一次性全堆上去。

这个现象挺常见的，我也踩过类似的坑。你加的那些东西单独看都没问题，但叠在一起就变成“多个目标在打架”——角色设定让它端着，反面示例又给它注入了奇怪的风格，思维链还逼着它绕远路，最后摘要这个核心任务反而被淹没了。模型其实很敏感，你给它越多约束，它越容易在几个目标之间反复横跳，尤其摘要这种需要“做减法”的任务，指令本身就该克制。我的经验是，先判断任务类型：生成型任务加格式和角色可能有帮助，但提炼型任务基本越简单越稳，因为它的难点在理解而不是在表达。你要真想加东西，建议一次只加一个变量，跑几组对比看看是哪个在拖后腿，别一口气全塞进去。另外那几个反面示例，模型很容易把“不要这样写”理解成“可以参考这种风格”，尤其小模型更明显，能删就删。