豆包提示词怎么写？零基础掌握高效提示词技巧

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《豆包提示词怎么写？从零掌握高效提示词思路》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

构建高质量提示词需五步：一明确任务目标，二设定角色语境，三提供示例与约束，四分步拆解复杂指令，五迭代优化提示词。

如果您希望让豆包准确理解并执行您的指令，但不确定如何组织语言，则可能是由于提示词缺乏明确性与结构性。以下是构建高质量提示词的具体步骤：

一、明确任务目标

清晰定义您期望豆包完成的核心动作，避免模糊表述，确保模型能识别主谓宾结构和输出类型。目标越具体，响应越聚焦。

1、用一句话写出您最想得到的结果，例如“生成一段50字以内、适合小学生阅读的春天描写”。

2、剔除主观形容词如“好”“优秀”“精彩”，替换为可衡量的标准，如“包含两个拟人句”“使用‘嫩绿’‘轻拂’两个指定词语”。

3、确认输出格式要求，例如“以表格形式列出”“用中文分点陈述”“不使用任何标点符号”。

二、设定角色与语境

为豆包赋予临时身份和使用场景，能显著提升响应的专业性与适配度，减少通用化表达。

1、在提示词开头加入角色声明，例如“你是一位有10年教龄的小学语文老师”。

2、补充现实约束条件，例如“面向三年级学生课堂讲解”“用于微信公众号推文首段”。

3、限定知识边界，例如“仅依据部编版三年级下册语文教材内容作答”“不引用2020年以后的研究数据”。

三、提供示例与约束

通过正向样例引导模型模仿输出风格与结构，配合硬性限制防止偏离预期方向。

1、给出一个完整且符合要求的输出样本，例如：“示例输出：小草从泥土里探出头，伸了个懒腰。”

2、添加禁止项清单，例如“禁用‘仿佛’‘宛如’等比喻词”“不得出现‘我们’‘大家’等人称代词”。

3、设置长度控制机制，例如“严格控制在45–55字之间”“每行不超过12个汉字，共三行”。

四、分步拆解复杂指令

当任务涉及多个逻辑环节时，将整体目标分解为有序子任务，降低模型推理负担。

1、用“第一步”“第二步”等显性标记划分阶段，例如“第一步：提取原文中所有动物名称；第二步：按出现频次降序排列”。

2、为每个步骤指定输入来源，例如“以上一步生成的表格为依据”“参照用户最新发送的图片描述文字”。

3、对关键判断点加入验证条件，例如“仅当名词后紧跟动词时才计入结果”“若数字大于100，自动替换为‘多位’”。

五、迭代优化提示词

初次响应未达预期时，不修改答案本身，而是回溯提示词中可能引发歧义的表述进行针对性调整。

1、对比模型输出与目标差异，定位问题类型：是信息遗漏、格式错乱，还是逻辑错位。

2、针对问题类型强化对应约束，例如输出过长则增加“总字数不得超过60字，超限部分自动截断”。

3、替换模糊动词，例如将“整理”改为“按时间顺序重排，保留原始措辞，不增删字词”。

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