【笑小枫AI系列】Prompt工程避坑指南（建议收藏）

最近在做智能体开发，调过了很多的Prompt。

刚开始觉得挺简单，写Prompt就像和人聊天。结果呢？踩坑踩到怀疑人生。

后来才发现，Prompt工程是门手艺，写得好和写得差，效果天壤之别。

今天把这10个坑分享出来，看看你中了几个。

坑1：把Prompt当聊天写

我最早写Prompt是这样的：

帮我分析一下这段代码，看看有什么问题，给出改进建议，最好能详细一点，谢谢

写得挺客气对吧？问题在于——模型理解飘忽不定。

有时候它真就"详细一点"，给你输出三千字。有时候又敷衍两句完事。

Prompt并不是真的【同事.skill】，而是像写代码一样，要有规范。

下面给出一个简单的案例模版：

## 任务 分析代码问题 ## 输入 [代码内容] ## 要求 1. 找出性能瓶颈 2. 指出潜在bug 3. 给出优化建议 ## 输出格式 - 问题列表 - 优化建议

结构化、模块化，这样效果稳多了。

坑2：一个Prompt干所有事

不要以为一个Prompt真的就能搞定一切：

请分析这段代码，找出问题，给出优化建议，然后重构成更优雅的版本，最后写个单元测试

像上面这样，我真的这样干过…输出一塌糊涂。

Prompt也要遵循单一职责原则。

你可以这样拆分写：

Prompt 1: 分析代码问题 Prompt 2: 针对问题给优化建议 Prompt 3: 重构代码 Prompt 4: 生成单元测试

链式调用，每一步输出质量都高，而且方便调试——哪一步出问题，一目了然。

要有逻辑，一个方法干一件事，别整那一坨坨的。

坑3：疯狂加示例

Few-shot Learning很火，并不是示例越多越好。如果示例很多，模型反而会去模仿示例的格式和语气，而不是理解任务本身。

2-3个高质量示例，足够。

关键是示例要精准：

❌ 示例太长、太复杂、边界模糊
✅ 示例简短、典型、覆盖核心场景

坑4：输出格式全靠缘分

请总结一下这篇文章

你是不是也经常这样干？好的模型真的给你总结到位；差点的模型，它自己都不知道自己在说啥。

你可以这样试下，返回结果一目了然：

## 输出格式（JSON） { "summary": "一句话总结", "key_points": ["要点1", "要点2", "要点3"], "sentiment": "positive/neutral/negative" }

坑5：把模型当搜索引擎用

最近龙虾火了，你是不是也经常让它帮你整理"最近一周的科技新闻"。

记得打开搜索API，开启联网搜索，不然的话，嘿嘿，我的枫小虾会一本正经给我画饼讲故事。

坑6：Prompt写完不迭代

开发智能体时：写Prompt → 测试一下 → 感觉挺好 → 上线

上线后，智能体开始尬聊了，改了一版，感觉不错，上线后发现还不如第一版。

第一版呢？谁把我的第一版给吃了～

Prompt是代码，需要版本管理。

现在我的习惯：

• 每个Prompt都在Git里有版本
• 改之前先提issue记录问题
• 改完提交时写清楚改动原因

坑7：忽视System Prompt

System Prompt和User Prompt，你有没有区分开？是不是都堆在一个里面？

后来发现，同样一个User Prompt，System Prompt不同，输出完全两个风格。

System Prompt定人设，User Prompt定任务。

可以参考下：

System Prompt: 你是一个资深后端工程师，擅长代码优化和架构设计。 回答风格：简洁、专业、偏实战。 输出格式：优先用代码示例。 User Prompt: 帮我优化这段SQL查询

人设和规则放System，任务放User，清晰又稳定。

坑8：温度参数乱调

Temperature参数你有没有调过？做工作流智能体时，你是不是都是默认的0.7？

参考下面的值调优下吧～

坑9：复杂Prompt用中文写

一直都是使用中文写Prompt（笑小枫的英语差呀～）。

后来做对比测试，复杂的思维链任务，同样的Prompt，英文版输出质量明显更高。

索性，我还是支持国产吧（小哭包）～

现在的原则：

• 简单指令：中文，方便阅读
• 复杂任务：英文，追求效果
• 输出：中文（让模型输出中文或指定语言）

坑10：不会"引导式"提问

是不是经常这样问：

这段代码有什么问题？

在IDE的code编码插件里面你知道会把你的问题改写成什么样吗？

让模型根据问题去思考，而不是让它猜你的问题。

你可以复制下面的Prompt这样问：

请按以下步骤分析代码： 1. 先理解代码的整体功能和架构 2. 检查是否存在性能瓶颈 3. 检查是否存在安全隐患 4. 检查是否存在逻辑漏洞 5. 针对发现的问题，给出具体的优化建议

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