编写提示词的原则与方法

我在写 prompt 时的原则和方法大概是这样： 我的提示词原则 1. 做成模板，而不是固定提示词。 这样每个人都可以根据自己的场景自由发挥——输入自己喜欢的品牌、城市天气、公司股市、迷你店主题，甚至把文章做成信息图。核心是给用户一个“能玩”的框架，而不是规定他们必须怎么写。 2. 充分结合模型自身的能力（搜索、世界知识、理解能力）。 比如城市天气 prompt 可以让 Gemini 根据城市与日期检索天气；迷你 3D 公司股市图也是利用模型的实时金融检索；信息图 prompt 则依赖模型对文章内容的理解与提炼。 我写 Nano Banana Pro 的策略 1. 先用 AI 针对一种具体情况跑通原型。 2. 再把这个原型抽象成一个可扩展的提示词模板，让输入内容决定最终输出。 核心是让模型自动组合结构、自动适配场景，不去人为限制它。就像写程序，不 hardcode，而是留好接口灵活组合。 关于精简提示词 现在的模型能力很强，token 长一点或短一点影响不大。 所以我不会过度花时间去压缩 prompt，而是优先确保它“能用、能生长”。 等功能成熟后，必要时再考虑精简。 我主要使用的辅助工具是 GPT-5.1、GPT-4.5 和 Gemini 3 Pro，会把同一个任务同时发送给它们，让它们各自生成结果，再从中挑选表现最好的。