文章系统地阐述了如何与大型语言模型进行高效沟通，从基础的“火花模式”到严谨的“工程模式”循序渐进。核心理念是将 LLM 视为“概率驱动的续写引擎”，而非读心专家。作者提出了五种非常规心智模型，帮助读者理解 LLM 的工作机制，并引入了“可验收规范（SPECS-V）”框架，即通过明确范围、受众、证据、约束、步骤和验收标准来构建高质量提示词。文章还提供了“任务卡”模板、MVP 提示词、迭代闭环等实用工具和方法，并深入探讨了上下文喂入、可验证性以及常见误区。最后，文章展示了如何将模糊问题转化为专家级答案，并总结了核心要点，旨在帮助用户显著提升 LLM 交互效率和输出质量。
以下内容由 lencx & GPT-5 Thinking 共同创作。
我之前就写过一篇 深度理解：提示词工程，自认为已经覆盖到了绝大多数 Prompt 场景。今天又尝试让 GPT-5 Thinking 站在非常规角度来聊聊 Prompt。内容大部分都是老生常谈的东西，不过也有些小亮点，整体读下来感觉不错，就整理成此文。
从一句话到工程规范
迁移规则：L1 → L2 → L3 逐级收缩自由度；每一轮只补“差异（Delta）”，不重来。
探索/灵感
L1｜15 秒“火花模式”
- 结构：【角色】+【目标】
- 模板：
你是{角色}。请给出围绕{目标}的 5 种不同思路，每种 ≤ 2句，并各自给 1 个可落地下一步。 - 何时用：不清楚要什么、先看方向盘。
轻交付
L2｜2 分钟“骨架模式”
- 结构：目标 + 输出格式 + 尺度
- 模板：
目标：{…}；输出：{大纲/表格/清单}；长度：{字数/项数}。先列计划，再出最小草稿。 - 何时用：要可用骨架，晚点再细化。
严肃交付
L3｜10 分钟“工程模式”
- 结构：SPECS-V 全量（范围/受众/证据/约束/步骤/验收）
- 模板：
沿用你版中的“任务卡”，并加证据与不确定标注。
0) 结论先行（BLUF）
- 把 LLM 当作概率驱动的“续写引擎 + 模式压缩器”，不是搜索引擎、也不是会读心的专家。
- 有效沟通的核心是把任务规格变成可被“续写”强力约束的上下文：明确输入、输出、质量准则、验证方式。
- 通过结构化上下文 + 验收标准 + 自检/对照/引用三板斧，显著降低幻觉与跑题。
- 你的“问法”= 模型的“优化目标”。好问题即规范；规范越清晰，模型越像专家。
1) 五个非常规心智模型（帮助你“像模型那样思考”）
1.1 概率续写机（Next-Token Engine）
- 模型工作是：在光标后逐 token 续写，每一步选取最可能的下一个 token。
- 你给的范式（示例、格式、语气、字段名）是“强特征”，能把分布压到你期望的模式上。
- 反面：空泛指令 ≈ 高熵提示 → 易跑题。降低熵的方法：结构化、枚举、边界、反例。
1.2 有限注意力的“短期工作记忆”
- 注意力 ≈ 暂存工作台；越靠近“光标”的内容影响越大（近因效应）。
- 稀疏而强信号胜过冗长背景：用标题、要点、标签、表格，减少叙事性口水。
- 锚点（例如：
Inputs: … / Output schema: … / Rubric: …）可提高被模型抓取到的概率。
1.3 指令分层与安全闸门
- 系统 > 开发 > 用户的优先级；违规内容触发拒答或改写。
- 绕不过就重构意图：换任务表述、改受众/场景、保留安全边界（如“仅做学术史回顾”）。
1.4 熵与确定性：让模型“自报不确定”
- 调参（温度/采样）常不可控，但你能在输出规格里要求置信度、备选方案、证据标注。
- 让模型先列可能路径→ 再打分择优→ 再合成定稿，以“程序化”降低偶然性。
1.5 工具与检索作为“外脑”
- LLM 天赋是模式压缩，不是知识时效或精确计算。
- 通过给定资料片段/数据表/接口规范来“喂上下文”，相当于临时插一个“记忆条”。
- 让模型先规划后调用：先列信息缺口与工具使用计划，再生成结果。
2) 把“问题”变成“可验收规范”（Spec-First）
高质量输出 = 清晰规范 × 结构化上下文 × 可验证性
规范的六要素（SPECS-V）
- Scope 范围：做什么、不做什么（排除项尤其重要）。
- Profile 受众与语域：谁看、已知水平、风格。
- Evidence 证据：数据源、引用格式、可核查性。
- Constraints 约束：长度、格式、字段、禁用词、合规边界。
- Steps 过程：先计划/再草稿/再自检/再定稿（强制阶段）。
- Validation 验收：Rubric（评分细则）、测试样例、反例检查。
经验法则：先要“能被检查”，再谈“多么精彩”。
3) 初学者可直接复用的“任务卡”模板（通用跨领域）
【角色与目标】
你是{角色/领域}。目标：{一句话明确目标}。非目标：{排除项 1,2,…}。
【输入材料】
- 事实/数据/摘录：<<<...粘贴你的资料（尽量短、要点化）...>>>
- 背景假设（若无则写无）：{...}
【输出规范】
- 形式：{报告/清单/代码/表格/JSON/图示说明}
- 结构：{章节/字段顺序}
- 尺度：{字数/段落/页数/复杂度}
- 语域：{受众是谁，口语/专业/教学}
- 约束：{禁用/必须、边界条件、合规点}
【思考与过程】
1) 先给“计划”：任务分解、信息缺口、风险点
2) 再给“草稿”
3) 自检清单（逐条勾选并修正）：
- 相关性/正确性/覆盖度/可验证/可执行
4) 给“定稿”
【验证与证据】
- Rubric：{打分维度与权重}
- 需要引用/来源：{格式要求；若无可说“未知/无来源”并标注不确定}
复制后只需把 {…} 填满，并把资料塞进 输入材料，你就已经完成了 70% 的沟通成本。
4) “最小可用提示”（MVP Prompt）与迭代闭环
4.1 MVP Prompt（任何任务都能跑起来）
目标：{一句话}
输入：<<<…关键资料（≤200 字要点化）…>>>
输出：{目标格式与字段}
规则：先列计划 → 再草稿 → 自检 → 定稿；标注不确定之处与待确认问题 ≤3 条。
4.2 迭代闭环（Spec-Delta Loop）
- 跑一次 → 看“和预期的差”在哪里（Delta）。
- 把 Delta 写回“输出规范/约束/Rubric”。
- 要求“只修正差异点，保留其他部分”。
- 每次循环都缩短自由度，直到可交付。
5) 上下文喂法：让模型“只看到关键”
- 抽取要点：把长材料压成“要点-证据”对；句子前加
•或-。 - 显式模式：给一个目标样例（哪怕半成品），模型会强拟合其结构。
- 分区隔离：用
<<<DATA>>>/<<<RULES>>>/<<<TASK>>>分块，避免混淆。 - 表头与模式词：
title: / summary: / risks:之类是“强锚点”。 - 时效与地区：写明绝对日期与地域（如：2025-08-14, Shanghai），避免默认错位。
6) 可验证性：把“幻觉”变成“显眼错误”
- 证据约束：要求每个关键结论后标注
[证据: …]/ 写“不确定”。 - 反例挑战：让模型自找“最可能反驳点”与“如何反证”。
- 对照生成：先给 3 个不同思路 → 自评打分 → 合成最终稿并解释取舍。
- 最小事实集：要求列出“若要推翻本结论，最少需要哪些关键信息”。
- 输出测试：为表格/代码/计划写校验项或样例输入/输出。
7) 反常见误区清单（新手最容易踩的坑）
- 坑1：一句空话扔过去 → 对策：先给交付形态 + Rubric。
- 坑2：把原始材料全量糊上 → 对策：提要点，只喂必要片段。
- 坑3：让模型自由发挥风格 → 对策：给样例/骨架/格式。
- 坑4：一次就想成稿 → 对策：计划→草稿→自检→定稿强制分段。
- 坑5：不允许“不知道” → 对策：允许并要求不确定标注 + 下一步核查。
- 坑6：边界不写 → 对策：加非目标/排除项，明确不做什么。
8) 三类高频任务的“专业片段”
8.1 研究与信息综合
任务：综合{主题}的关键观点。
输入：<<<摘录或链接摘要…>>>
输出：分层大纲 + 观点-证据对；列主要分歧与各自证据链。
验证：每条结论后标注来源/日期；列“仍不确定”的 3 点与下一步查证计划。
8.2 代码与技术设计
任务：实现{功能}（{语言/框架}）。
输入：接口/数据结构/约束/示例用例。
输出：代码 + README（安装/运行/测试步骤）+ 单元测试样例。
验证：列复杂度/边界条件/失败案例；给安全与性能注意事项。
8.3 商业写作与方案
任务：产出{文档类型，如：方案/邮件/SOP}。
受众：{角色/层级}；风格：{简洁/正式/数据驱动}。
结构：BLUF → 要点 → 证据/数据 → 风险 → 行动项（48h）。
Rubric：相关/清晰/可执行/可验证（各 0–5 分，权重可调）。
9) 当输出不理想时：诊断与急救
- 类型错配：确认“请求类型”（综述/创作/决策/实现）与“输出形态”一致。
- 信号太弱：补充样例、结构、字段名，减少背景叙述。
- 缺证据：把“需要证据”的要求写进规范；允许“不确定”。
- 范围漂移：加“非目标/排除项”、限定字数与层级深度。
- 质量波动：启用多案并行 + 自评打分 + 合成的程序化流程。
一条万能急救指令：
请仅基于我给的材料，先列任务计划与信息缺口，再给最小可用草稿；
随后按 Rubric 自评并修正，最后输出定稿。若某处无依据，请显式标注“不确定”。
10) 进阶：让模型“像专家团队那样工作”
- 角色分工：让模型在一次回复中模拟“研究员→法务→产品→评审”，每个角色出结论与冲突点，最后做合议定稿。
- 反方辩护：引入“唱反调”角色，对核心结论进行系统性反驳与压力测试。
- 资源约束：设定时间/算力/数据可得性的限制，迫使模型做现实可行的取舍。
- 成本-价值：要求给出选项 × 成本/收益/风险的对比表与决策准则。
11) 示例：从“模糊问题”到“专家级答案”（压缩演示）
差提示（常见）：
“帮我写个 AI 课程介绍，面向新人。”
优提示（按本文规范）：
目标：写一页 “AI 入门工作坊”介绍。
受众：第一次接触AI的大学生与职场新人。
非目标：不讲模型训练细节；不做产品推销。
输入材料：
- 课程时长 3 小时，含：认知框架/安全边界/动手体验/练习。
- 学员将完成：1 个研究摘要、1 个可验证提示、1 个自检清单。
输出规范：
- 形式：一页文案（≤600 字）+ 要点清单（5 条）+ 练习卡（3 题）
- 风格：清晰、可执行、无行话
- 验证：给出“学习成效 Rubric（0–5 分 ×4 项）”与“常见误区列表（≤5 条）”
过程：先列大纲与信息缺口 → 草稿 → Rubric 自评 → 修正定稿。
这样问，模型几乎不可能跑偏，还能给出可直接落地的成品。
12) 固定“提问片段”（Snippet）——一贴即灵（跨领域通用）
把下面这段保存为你的常用模板，按需填空即可：
【任务】{一句话目标}；【非目标】{排除项…}
【受众/语域】{谁看+风格}；【场景】{应用/渠道/时间/地域 (YYYY-MM-DD, City)}
【输入材料】<<<要点化事实/数据/引用（必要即止）>>>
【输出规范】形式{文档/表格/代码/JSON…}；结构{章节/字段顺序}；尺度{长度/深度}；约束{必须/禁用}
【过程要求】先计划 → 草稿 → 自检 (Rubric: 相关/正确/覆盖/可执行) → 定稿；显式标注不确定与待确认 ≤ 3 条
【验证】给证据/来源/日期；若缺资料，提出下一步核查清单与最小关键信息
13) 最后要点（记忆卡）
- LLM 不会读心：不要“你看着办”，要“按此规格办”。
- 结构胜过措辞：标题、字段、样例，让“强信号”压制随机性。
- 允许不确定：把“未知”显式化，避免自信幻觉。
- 程序化而非祈祷：多案→自评→合成，是“可重复的好结果管道”。
- 每次迭代都收缩自由度：把“差异”写回规范，直到可交付。
