提示词指南概览

高质量的提示词可显著提升模型输出的准确性与稳定性。建议从以下三个维度优化：

1. 结构化输入：明确目标、角色、约束与输出格式，减少模型揣测空间。
2. 示例驱动：提供高质量示例（Few-shot），帮助模型理解上下文与预期风格。
3. 反馈迭代：记录模型表现，通过评分与错误案例持续改写提示词。

常用模板

• 任务模板："你是[角色]，请在[约束]内完成[目标]，并使用[输出格式]"。
• 思考链：引导模型按步骤推理，例如"先列出假设，再选择最优方案"。
• 安全护栏：添加敏感信息屏蔽、拒绝策略与错误重试机制。

推荐资源

• OpenAI Prompt Engineering 指南
• Anthropic 提示词设计手册
• 社区最佳实践（Discord、Reddit 提示词论坛）

接下来可阅读 Lovable 官方提示词指南（中文翻译版），获取产品化场景的实战模板。