Lovable Prompting 1.1 中文指南

Lovable 将 Prompting 定义为“通过文字与 AI 协作”。只要提示足够清晰，AI 就能更可靠地完成构建 UI、编写逻辑、排查问题等任务。本指南整理 Lovable 官方 Prompt Handbook 的核心内容，帮助你掌握提示结构、四个能力层级，以及在产品化场景中落地的高级策略。

什么是 Prompting？

“Prompting” 指的是你给 AI 系统的文本指令，用来执行任务。在 Lovable（一个由 AI 驱动的应用构建器）中，提示就是你“告诉” AI 要做什么——从创建 UI 到编写后端逻辑。Lovable 使用 LLM，因此清晰、精心设计的提示能大幅提升 AI 构建应用的效率和准确性。简而言之，提示越好，结果越佳。

Prompting 为什么重要？

大多数人以为提示就是随便敲一句话交给 AI，然后听天由命——事实并非如此。AI 能否给出糟糕或出色的回答，关键都在于你如何提示。无论你是否是开发者，只要学会在 Lovable 中掌握提示工程，就能：

• 通过精准指令让 AI 自动化重复任务。
• 借助 AI 生成的洞察和方案更快调试。
• 轻松构建并优化工作流，在正确引导下把繁重工作交给 AI。

最棒的是，你不需要成为资深工程师。掌握合适的提示技巧，就能避免反复试错，充分释放 Lovable 中 AI 的潜力。本手册将从基础概念出发，逐步带你进入高级提示策略，让你能高效与 AI 沟通，快速构建。

理解 AI 的“思考方式”

与传统编码不同，与 AI 协作的核心在于清楚表达意图。驱动 Lovable 的 LLM 并不像人类那样“理解”，它是根据训练数据中的模式预测输出。这意味着在提示时要注意：

• 给出充分的上下文与细节：模型没有常识，也不会凭空了解背景。始终提供相关信息或需求。例如，与其只说“构建一个登录页”，不如说明“用 React 创建一个带邮箱/密码认证并处理 JWT 的登录页”，并明确技术栈（如 “使用 Supabase 作为认证”）。
• 明确指令与约束：不要指望 AI 自行推断目标。若有特定限制或偏好，要直接说明。例如要求使用某个库、限制修改范围等。AI 会按字面执行，模糊的表达可能导致错误或“幻觉”（凭空编造信息）。
• 结构有序（强调顺序与重点）：Transformer 模型对提示开头与结尾尤为敏感。把最重要的信息放在开头，必要时在结尾重申关键要求。注意上下文窗口有限，提示或对话过长可能导致模型遗忘早先细节。保持提示聚焦，必要时在长会话中提醒要点。
• 了解模型边界：AI 的知识来自训练数据，不会知道最新事件或你未提供的私有信息。即使不确定，它也可能自信回答。需要事实或数据时，务必提供引用文本或做好验证。

把提示想象成你在向一个“非常字面理解的实习生”交代任务。指导越清晰、结构越完整，结果就越好。接下来我们会介绍让提示奏效的核心原则。

核心提示原则：CLEAR 框架

优秀的提示遵循简单的原则，可用 CLEAR（Concise、Logical、Explicit、Adaptive、Reflective）来记忆：

• Concise（简洁）：清楚直接地表达。多余或含糊的语言会让模型困惑。使用明确语句。例如：BAD：“你能不能写点关于科学的东西？”；GOOD：“请写一篇 200 字的文章，概述气候变迁对沿海城市的影响。”减少无用信息，精准描述需求。
• Logical（逻辑）：以条理分明的方式组织提示。把复杂请求拆成步骤或要点，便于 AI 依序处理。BAD：“帮我做一个用户注册功能，还要展示使用统计。”；GOOD：“1. 用 Supabase 实作用邮箱与密码的用户注册表单。2. 注册成功后展示用数量统计的仪表板。”有逻辑的流程能确保模型系统性回应。
• Explicit（明确）：具体说明想要与不想要的内容。如有格式或风格要求，尽量给出示例。BAD：“告诉我关于狗的事。”（过于宽泛）；GOOD：“请用项目符号列出 5 条关于黄金猎犬的冷知识。”假定模型什么都不懂，重要信息都要写明。
• Adaptive（自适应）：输出不理想时要迭代提示。Lovable（和其他 LLM）支持对话式交互，可通过补充说明或指出问题来引导模型。例如：“你给的方案缺少认证步骤，请补上用户认证的代码。”甚至可以请 AI 帮你改写提示（即元提示，后文详述）。
• Reflective（反思）：在每次与 AI 互动后，检视哪些提示奏效、哪些导致误解。这是提示工程师自身的学习过程。复杂任务结束后，可请 AI 总结方案或思路（稍后将谈到反向元提示）。持续反思有助于不断优化提示。

牢记 CLEAR 原则，能帮助你在编写提示时保持高质量。下一节我们会说明从基础到进阶的具体技巧，包括如何设计提示结构，并把 AI 当作合作伙伴。

提示的四个层级

随着练习增多，你的提示技巧会不断精进。下面按照掌握程度划分出四个层级，从结构化的“辅助轮”到高级的元提示技巧，可视需求搭配使用。

1. 结构化“辅助轮”提示（显式格式）

刚入门或面对复杂任务时，为提示加上标签式结构能避免遗漏重点。Lovable 常用的格式是：

• Context（背景）：设定 AI 的角色或背景（例：“你是一位世界级 Lovable AI 编码助手”）。
• Task（任务）：明确目标（例：“构建一个具有用户登录与实时同步的全栈待办应用”）。
• Guidelines（指引）：偏好的方法或风格（例：“前端用 React，样式用 Tailwind，认证与数据库用 Supabase”）。
• Constraints（约束）：硬性限制或禁止事项（例：“不要使用付费 API；应用需兼容桌面与移动端”）。

清楚标记每个部分能减少误解。例如：

Context: 你是一位 Lovable 的全栈开发专家。
Task: 使用 Supabase（邮箱/密码认证）创建一个安全的 React 登录页。
Guidelines: UI 要极简，遵循 Tailwind CSS 规范，并为每一步提供清晰的代码注释。
Constraints: 只能修改 LoginPage 组件；不要改动其他页面；确保最终输出可以在 Lovable 编辑器中运行。

这种详细程度能逐步引导 AI。对新手或多步骤复杂任务来说，“辅助轮”式提示能迫使你彻底思考需求，也方便模型理解。

2. 会话式提示（无需辅助轮）

熟练之后，未必需要如此严苛的结构。会话式提示更像与你的同事交流：语言更自然但仍保持清晰完整。例如：

这是更自由的表达，但仍按逻辑说明需求。会话式提示适合在已有上下文的持续对话中使用，或是处理较小的任务。即使采用会话风格，也可以用段落或项目符号来分隔重点，以保持清晰度。

3. 元提示（AI 协助改进提示）

元提示是指直接请 AI 帮你改写或优化提示，尤其在输出偏离预期时。这说明原提示可能不够清楚。例如：

• “请审查我上一个提示，指出其中的模糊之处或缺少的信息，并建议更简洁明确的写法。”
• “把这句提示改写得更具体详细：‘使用 Supabase 在 React 中创建安全的登录页，并确保基于角色的认证。’”

AI 会给出更结构化或补充细节的版本，帮助你发现疏漏。在 Lovable 中，可以在 Chat 模式安全地进行这类操作（不会直接修改项目）。元提示能把 AI 当作提示编辑器，快速提升你的提示工程能力。

4. 反向元提示（让 AI 变成文档工具）

反向元提示是指在完成任务后，请 AI 总结过程或生成可复用的提示模板，方便日后参考。例如在 Lovable 中排查完 JWT 认证问题后，可以这样提示：

AI 会给出简明扼要的复盘，并附上类似“Context: … Task: …”的模板。这样你就能累积一套可复用的提示与经验。下次遇到类似任务，只需套用这些模板或清单即可。

高级提示技巧

当你掌握基础后，可以进一步利用以下策略，使 Lovable 中的 AI 输出更可靠、更符合需求。

零样本（Zero-Shot）与少样本（Few-Shot）提示

• 零样本提示：不给示例，直接描述任务，依赖模型的通用能力。适用于常见或描述明确的任务，例如：“请把‘I am learning to code.’ 翻译成西班牙语。”
• 少样本提示：在提示中提供几个示例，教模型你想要的格式或风格。这对特殊格式或罕见任务特别有效。例如：

请纠正以下句子的语法：
输入：“the code not working good” → 输出：“The code is not working well.”
输入：“API give error in login” → 输出：“The API gives an error during login.”
现在输入：“user not found in database” → 输出：

给出样例能让 AI 按相同模式继续。少样本提示适用于 Lovable 中需要特定风格的产出（例如特定格式的代码注释或提交信息）。虽然会占用更多 tokens，但往往换来更稳定的结果。

使用建议：先尝试零样本。如果结果不符合预期，就添加示例转向少样本。比如你想要的函数风格不对，可以提供一个示例函数，再让 AI 仿照。少样本特别适合复杂输出，如生成测试案例：先给出一个样例测试，再请 AI 写更多。

控制幻觉并确保准确性

AI 的“幻觉”指它自信地捏造不存在的信息或代码。在 Lovable 这样的代码平台中，幻觉可能表现为调用不存在的函数、使用错误的 API 或编造摘要细节。完全避免很难，但可以通过提示降低风险：

• 提供可靠的上下文数据：上下文越充分，AI 猜测的空间就越小。善用项目的 Knowledge Base，把 PRD、用户流程、技术栈等都放进去，确保 AI 依据真实资料回答。
• 要求引用信息来源：在提示中要求 AI 引用来源或使用“基于上述文档”描述，有助于追溯答案出处。
• 进行结果校验：输出完成后，请 AI 或自己再次复核。例如：“请检查上述代码是否会引发潜在安全问题。”

分而治之的任务拆解

把复杂的需求拆分成多个明确步骤，让 AI 分阶段产出：

1. 先让 AI 制定计划或大纲。
2. 针对每一步请求详细实现。
3. 汇总结果并进行集成或测试。

这种方式能减少一次性长提示的上下文压力，也方便在各步骤之间插入人工判断。

提前设定评估标准

提示时可以直接写明评估标准，帮助 AI 对齐预期。例如：“请产出包含以下检查清单的代码审查报告：性能、可维护性、安全性、可读性。”

协同迭代与版本管理

使用 Lovable 时，可以把成功的提示存入项目文档或 Knowledge Base，并与团队共享。每次升级或调整提示时，写下修改原因和改动摘要，避免重复踩坑。

继续深入：

• 高效提示最佳实践
• 排错与调优技巧
• Lovable Prompt Library 模板