玩转AI，总是避不开Prompt，Prompt就是人类与LLM大模型沟通的语言，直接影响LLM的输出，真正可控、可复现的工程级 Prompt 结构，不少人把 Prompt 当成“写给模型的咒语”。越写越长，越写越飘，越写越失控——结果模型一样乱跑、答非所问、风格错乱、无法复现。 但在工程实践中总结出一个共识：
能不能写好 Prompt，不是创意问题，是架构问题。Prompt 写得越“工程化”， 智能体就越稳定、越可控。
今天我会带你构建一套可直接用于工作流、智能体、API 项目的工程级 Prompt 标准结构，这是我认为每个准备做 AI 智能体的人，都必须掌握的一项基础能力。
🚧 1. 为什么普通人写 Prompt 会“乱跑”？
模型乱跑的根本原因有三个：
① 指令不结构化 → 模型无法理解你的“意图边界”
常见示例：
写一篇关于 AI 的文章
模型心里 OS：“你想写技术？写新闻？写科普？字数？场景？目标读者？ 好，那我随便写一个。”
② 缺少“约束条件” → 模型过度发挥
没有说明格式、语气、边界、不要写什么，LLM就会： 偶尔胡编数据 经常多说废话 风格不稳定
③ 任务太大 → 缺少拆解与步骤
例如：
“帮我做一份完整商业计划书。”
模型无法规划，就会直接生产一堆松散内容。
📌解决方法就是：结构化 Prompt + 工程化控制。
🚧 2. 工程级 Prompt 的核心结构（5 层）
智能体项目中使用的标准 Prompt 结构，经过大量实战，能极大提升稳定性与可复现性。完整结构：五层 → 角色 / 目标 / 约束 / 步骤 / 输出格式
🎯 Layer 1：角色 / Role（让模型知道“我应该用哪个思维框架”）
模型不是在“扮演角色”，而是在“切换思维方式”。 比如：
你是一名具有 10 年经验的 AI 系统设计工程师。
擅长将抽象需求拆解为可实现的架构与步骤。
一个好角色的作用：
- 限制模型的写作风格
- 限制模型的知识范围
- 强化它的推理模式
🎯 Layer 2：任务目标 / Goal（告诉模型你要的结果是什么）
这是 Prompt 中最重要的部分。好的目标必须：明确,可度量,可验证
你的目标是生产一篇面向初学者的技术文章，长度约 1200 字，
主题为“为什么普通 Prompt 容易失控”。
需要使用通俗语言，但保证技术正确性。
📌 注意：目标不是“请写 ×××”，而是“你需要完成 ×××”。
🎯 Layer 3：约束条件 / Constraints（决定模型是否会乱跑）
约束条件是工程级 Prompt 的灵魂。常见的约束：
- 写作风格
- 禁止事项
- 数据要求
- 逻辑边界
- 格式边界
- 内容范围
- 不得编造信息
- Markdown 排版规范 例如：
必须遵守以下约束：
1. 不要出现虚假引用。
2. 不要生成无法验证的数据。
3. 保持结构化表达（标题必须由二级标题组成）。
4. 每段内容不超过 120 字。
5. 不允许输出无关的示例。
📌 有了约束，模型几乎不会乱跑。
🎯 Layer 4：步骤 / Steps（让模型有“计划”）
模型是弱规划者。给它步骤，它会变得强很多。 例如：
请按照以下步骤完成任务：
步骤 1：分析输入内容，判断主题是否清晰。
步骤 2：生成文章结构大纲（不含正文）。
步骤 3：在大纲确认后，再生成正文。
步骤 4：最后生成可复制的 Markdown 文档。
📌 工程实践里，“分步请求 + 分步执行”能让质量提升巨大。
🎯 Layer 5：输出格式 / Output Format（让模型输出可直接使用的文档）
让模型严格按格式输出，而不是随意生成。最终输出必须使用以下 Markdown 格式
# 标题
## 一、大标题
内容
## 二、大标题
内容
📌 格式 = 可复现 也是让智能体能稳定运行的关键。
🎁 一个完整 Prompt 模板例子
你是一名具有 10 年经验的 AI 系统设计工程师。
擅长结构化表达、体系化分析与任务拆解。
你的目标是：根据用户输入内容，生成一个结构清晰、技术准确、面向初学者的技术文章。
文章长度 1000～1500 字。
必须遵守以下约束：
1. 不得编造事实或虚构技术细节。
2. 语言风格需专业但易懂。
3. 每个段落 ≤120 字。
4. 使用 Markdown 格式输出。
5. 内容必须与主题强关联，不得扩展无关信息。
6. 标题必须使用 #，小节标题必须使用 ##。
请严格按照以下步骤执行：
步骤 1：分析主题，判断信息是否完整。
步骤 2：生成 4～6 个小节的大纲。
步骤 3：基于大纲逐段生成正文，保持逻辑连贯。
步骤 4：输出最终 Markdown 文档（仅文档，无额外解释）。
如理解，请开始执行步骤 1。
📌 我在真实项目里使用这个结构 → 工程可控度提升至少 70%。
🧱3.为什么工程级结构是智能体的必备？
因为智能体不是“对话”，是“执行任务”。在流程化场景中：
- 任务拆解
- 工具调用
- 多步推理
- 状态管理
- 工具路由
- 结果验证
每一步都依赖 Prompt 的稳定性。简而言之：
智能体的上限 = 你的 Prompt 工程能力的上限。
