“别跑偏！”、“不要乱加内容！”、“少用‘不是……而是……’！”
不知道大家有没有发现，让 AI 写东西时，我们的要求越来越多，Prompt 越写越长，可 AI 还是经常犯错。
于是，我们不断补充限制，甚至把提示词写成几十条规则。
但随着模型能力提升，这种做法可能需要改变了。
近期，OpenAI 发布了两份官方指南：
9月11日：《Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra》
10月2日：《A model guide for the GPT-6 family》
两份指南传递了一个值得关注的观点：过去为了防止 AI 出错而设置的繁琐指令，现在可能反而限制模型发挥。
结合官方建议，我整理了几个值得尝试的优化方法。
01｜删掉没必要的限制
过去，为了让 AI 听话，我们经常追加要求：
“必须按照固定步骤执行。”
“所有内容都要检查三遍。”
“每一步操作都要先问我。”
这些规则可能解决过某些问题，但未必适合现在的模型。
OpenAI 建议，模型升级后，应该重新检查旧 Prompt，删除重复、冲突或不再必要的规则。
02｜直接告诉 AI 想要什么结果
很多时候，AI 回答不理想，是因为需求不够明确。
例如，我们经常这样要求：
帮我精读这篇论文，分析研究背景、方法、创新点和实验结果。
看起来很完整，但得到的往往是一份通用的论文摘要。
如果我们真正想借鉴论文中的方法，可以改成：
我想复现这篇论文的方法。请重点分析模型结构、实验步骤和关键参数，区分论文明确交代的信息与尚缺的复现条件，并注明原文依据。
明确研究目的和预期成果，比单纯要求 AI 全面分析更有效。
03｜按需阅读，别什么都看
OpenAI 举过一个例子：有些开发者要求 AI 每次修改代码前，都必须阅读完整的架构、数据库和部署文档。
但如果只是修复拼写错误，有必要全部重读吗？
官方建议：根据任务决定需要阅读哪些材料。
测试材料： 一篇包含多组实验和消融实验的深度学习论文 PDF。
提示词一：
请完整阅读我提供的论文，从头到尾检查所有章节及实验内容，再分析消融实验中各个模块对最终性能的贡献。控制在500字以内，注明原文依据。
提示词二：
请分析论文消融实验中各个模块对最终性能的贡献。优先定位相关实验章节、表格和必要的方法说明，证据不足时再补读其他部分。控制在500字以内，注明原文依据。
对比一下，先定位消融实验相关章节和表格，分析各模块对结果的影响。按照仔细的需求去详细描述，可以减少无关内容，也有机会节省 Token 和执行时间。
当然，如果是整篇论文审查，仍然需要全面阅读相关材料。
04｜别把执行流程规定得太死
过去，我们习惯告诉 AI 第一步做什么、第二步做什么，甚至规定每个环节的输出格式。
但过于僵化的流程，可能限制模型选择更合适的方法。
测试材料： 三篇不同技术路线的音频分类论文。
提示词一：
请阅读这三篇音频分类论文，分别按照研究背景、创新点、研究方法、实验结果和局限性进行总结，最后比较它们的异同。总字数不超过800字，注明原文依据。
提示词二：
我正在研究音频分类。请结合这三篇论文，分析不同技术路线分别解决了哪些问题，有什么实验依据，各自的适用条件和局限是什么，以及还有哪些值得研究的问题。
同样限制800字，提示词一把篇幅用于“每篇做了什么”，提示词二把篇幅用于“不同路线为何有效、如何选择、还缺什么证据”。
过分的限制执行步骤会让AI误解我们的意思，所以不妨放开限制，我们负责明确研究问题，AI 负责选择合理的分析方式。
05｜提前定义完成标准
OpenAI 提到，GPT-6 Astra 在部分复杂任务中可能比较谨慎，有时还没完成全部工作，就停下来等待下一步指令。
因此，最好提前说明什么情况才算完成任务。
比如，让 Codex 分析一份医学数据。
如果只说：
帮我分析这份医学数据，生成统计图表。
AI 可能写完分析代码就结束了。
可以补充：
完成数据清洗、统计分析和图表生成后，实际运行代码，检查报错及结果合理性。最终交付分析报告、图表和可复现代码，说明数据及分析方法的局限。
这样，任务就从简单生成代码，变成了交付一套可以检查、复现的分析结果。
根据官方的两份指南，我整理了一份，高效、省token的、个性化的写提示词指南，后台私信回复【B933】，免费领取。
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