什麼是提示詞最佳化工具？
提示詞最佳化工具是一款免費工具，能將粗略、不完整的提示詞轉換成清晰、結構化的提示詞，讓任何 AI 都能產生更好的結果。貼上你的粗略想法後，這款免費提示詞最佳化工具會重新撰寫內容，加入真正重要的部分 - AI 的角色、任務、背景資訊、你的要求，以及你想要的輸出格式。模糊請求與結構化提示詞之間的差異，就是一般化輸出與真正實用輸出之間的差異。
它也能作為提示詞增強器和ChatGPT 提示詞最佳化工具：它產生的結構化提示詞可攜至其他平台，因此你可以直接貼到 Claude、ChatGPT、Gemini 或任何 AI 聊天工具中。不需要提示詞工程知識 - 只要用日常語言描述你的需求，最佳化工具就會處理結構。
需要從頭開始建立提示詞嗎？切換至上方的生成提示詞：用一句話描述目標，提示詞生成器就會撰寫一份完整、可重複使用的提示詞，包含角色、逐步指示、限制條件、輸出格式，以及只有你知道的詳細資訊所需的 [placeholders]。
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你在 prompt 中放置內容的位置，會改變答案
位置是 prompt 結構中最少被討論、卻最容易測量的部分，而三大模型供應商中有兩家發布了相同的建議。
Anthropic 的 prompt 指南針對約 20,000 個 token 及以上的輸入，告訴你應「將長篇文件和輸入內容放在 prompt 的靠前位置，置於查詢、指示和範例之前」，並指出將查詢放在結尾「在測試中最多可提升 30% 的回應品質，尤其適用於複雜的多文件輸入」。應將這個百分比視為未公開方法的內部數據，但排序建議本身很明確。Google 對 Gemini 也給出相同指示：「提供大量背景資訊（例如文件、程式碼）時，先提供所有背景資訊。將具體指示或問題放在 prompt 的最末端」，並補充了一個實用的銜接技巧，例如使用「根據以上資訊……」這類過渡語。
這一直覺得合理的直覺背後有研究支持。Lost in the Middle（Liu 等人，arXiv:2307.03172）發現，模型表現「通常在相關資訊出現在輸入內容的開頭或結尾時最高；而當模型必須在長篇內容中存取位於中間的相關資訊時，即使是明確支援長內容的模型，表現也會顯著下降。」如果你需要的事實埋在貼上文件的中段，把它移動位置，比改寫問題更可靠。
OpenAI 目前的指南對開發者訊息採用不同的排序方式——身分、指示、範例，接著是背景資訊，並註明背景資訊「通常最好放在 prompt 的接近結尾處」。這與其說是矛盾，不如說是放置內容的性質不同：前者是特定請求的參考資料，後者則是大量文件。實際上的重點是，沒有唯一通用的配置方式，而在某個模型上依位置調整過的 prompt，換到另一個模型上時應重新檢查。
結構勝過形容詞
各家供應商實際記錄的技巧都是結構性的，而且沒有任何一項涉及告訴模型它是世界級專家。
Anthropic 提出的清晰度判準是一項測試，而不是規則：「在對任務只有最低限度背景資訊的情況下，把你的 prompt 給一位同事看，請他們照著執行。如果他們會感到困惑，Claude 也會。」同一份指南還建議，與其直接陳述某項限制，不如解釋它為什麼存在，理由是模型「足夠聰明，能從解釋中泛化」——附帶理由的指示，能套用到你未列舉的情況。
分隔符是另一項一致的建議。Anthropic 表示：XML 標籤「有助於 Claude 明確解析複雜的 prompts」，並建議將每一種內容都包在自己的標籤中，例如 <instructions>, <context>, <input> 「能減少誤解。」OpenAI 表示：「Markdown 標題和清單有助於標示 prompt 中的不同區段」，而且「XML 標籤有助於劃分一段內容……從哪裡開始、在哪裡結束。」Google 則從另一個方向提醒範例問題：少樣本範例之間的格式一致性很重要，而且「如果加入太多範例，模型可能會開始過度擬合範例中的回應。」Anthropic 建議使用三到五個範例，並包在 <example> 標籤。
角色設定的作用沒有網路上所暗示的那麼大，但並非毫無用處。Anthropic 的立場謹慎而具體：「在 system prompt 中設定角色，能針對你的使用情境聚焦 Claude 的行為和語氣。即使只有一句話，也會產生差異。」是在 system prompt 中寫一句話 - 而不是在 user message 中編造一大段人物傳記。
如今已經不正確的兩項標準 prompt 建議
Prompt 指南很容易過時，而其中兩項最常被重複的建議，已經被供應商自己的文件超越。
「總是叫它逐步思考。」 OpenAI 的推理指南對推理模型給出了相反的建議：「避免使用思維鏈 prompts：由於這些模型會在內部進行推理，要求它們『逐步思考』或『解釋你的推理』是不必要的」，並且在其他地方指出，這類技巧「可能無法提升效能（有時甚至會妨礙效能）」。同一頁也建議先嘗試零樣本，只有在需要時才加入範例。OpenAI 的比喻值得保留：推理模型「就像資深同事。你可以給他們一個要達成的目標，並相信他們會自行處理細節。GPT 模型則像初級同事。」思維鏈並沒有消失 - Anthropic 仍然記錄了使用 <thinking> 和 <answer> 標籤進行手動 CoT 的方法 - 但現在它被描述為內建推理功能關閉時的備用方案，而非預設做法。
了解原始論文主張了什麼，同樣很有價值。Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（Wei 等人，arXiv:2201.11903）報告指出，這類能力「會在足夠大型的語言模型中自然湧現」。「讓我們逐步思考」這個著名結果（Kojima 等人，arXiv:2205.11916）則是在 2022 年的模型上測得的。兩者都不是永恆不變的定律。
「預填 assistant 的第一句話。」 Anthropic 目前的文件指出，從近期的 Claude 模型開始，最後一輪中的預填 assistant 訊息「已不再支援」，包含這類訊息的請求「會回傳 400 錯誤」。文件所載的替代方案包括結構化輸出、直接指示模型不加前言地回應，或使用工具呼叫。任何仍將預填描述為格式化技巧的指南，所描述的都是目前會失敗的請求。
還有一項值得區分的概念：self-consistency（Wang 等人，arXiv:2203.11171）是一種解碼策略，會取樣多條推理路徑，並採用最常見的答案。它無法透過改寫 prompt 來實現，因為它需要多次生成。
這個最佳化工具無法做到的事
它無法提供模型不具備的知識。 OpenAI 說明加入上下文的原因，是讓模型「存取專有資料，或模型訓練資料集以外的任何其他資料」。缺少事實時，解決方法是貼上該事實，而不是更妥善地措辭問題。
它無法消除幻覺。 Anthropic 明確表示，即使是先進模型「有時仍會產生事實不正確的文字」；其緩解技術 - 允許模型回答「我不知道」、在回答長篇文件前逐字擷取引文、限制模型只能使用所提供的來源 - 「能大幅減少幻覺」，但「無法完全消除幻覺」。
它無法保護你免受 prompt injection。 Anthropic 指出兩種威脅模型：直接注入，即使用者就是對手；以及間接注入，即受信任使用者的 prompt 使模型處理帶有對抗性指令的第三方內容 - 網頁、電子郵件、文件、工具結果。措辭不是安全控制措施。
它無法設定你的取樣參數。 Temperature 和 top-p 位於 API 呼叫中，而不是 prompt 裡。另請注意，它們在不同供應商之間也不可直接比較：Anthropic 說明 0.0-1.0 的範圍，並警告「即使 temperature 為 0.0，結果也不會完全具備確定性」；OpenAI 則說明 0-2 的範圍，並建議「調整 temperature 或 top_p，但不要同時調整兩者」。
它無法告訴你輸出是否良好。 Anthropic 的 prompt 工程文件假設你已經具備成功的定義，以及一種可據此進行測試的方法。沒有這些，較長、結構更完善的 prompt 只會產生較長、結構更完善的猜測。
