作为一名长期在一线负责需求梳理、跨团队协作和输出落地的产品经理，我最怕两件事：一句话说不清、一件事做不稳。
近期在内容产品的时候我测试了多模型对比，这两个问题被 AI 放大了：同一个任务，GPT 表现不错，换Claude 就是不对劲，放 Gemini 又像在另一个星球；
到了 O3、O4 mini 这种推理模型，官方还提醒你别用传统提示词技巧，更是让人抓耳挠腮。
现在用AI干活感受是：上下文工程再强，提示词工程也不会消失。
它们不在一个层级，上下文是数据基础设施，而提示词是沟通协议。
模型越来越聪明，反而更需要我们更准确地表达。
我把提示词当成产品，不是魔法，而是工程化的规范。
下面这套我测试了上千遍通用提示词工程框架，是我在多个模型、多个业务场景里反复测试出的稳定方法：一套提示词，跨平台可适配，输出来得稳、改起来不痛苦。
提示词工程是沟通协议，不是咒语
总有人喜欢把一段提示词说成是「咒语」，而我把提示词写成一个结构化协议。
协议的优势有三点：
信息可维护：像 PRD 一样拆分组件，谁改什么一目了然。
跨模型迁移容易：同一「信息结构」换不同「适配参数」。
质量可度量：每个组件都能对应输出指标，支持 A/B 迭代。
更重要的是，它让你从「会用某个模型的土法」升级为「会搭一个跨模型的工作流」。
像写 PRD 一样写提示词
我把提示词拆成七个组件，并分为三层：
身份与方向层
Role（角色）：模型是谁、为谁服务、该怎么说。尽量具体，例如「面向非技术团队的高级技术写作工程师」，比「技术写作工程师」更能暗示思维方式和受众。
Task（任务）：用动词开头，拆成 2–4 个子目标。不是让模型按步骤执行，而是给它明确的思考路径。
Context（上下文）：把所有必需资料集中在一个地方，尽量不要让模型去猜。单一信息源比模糊先验更稳。
输出规格层
Examples（示例）：少样本学习的利器，给 2–3 个高质量案例，输出一致性会显著提升。对格式化、代码、文档尤其有效。
Output（输出格式）：规格要具体，「三列 Markdown 表格」比「一个表格」有效得多。字数、结构、格式都写清。
Constraints（约束）：风格、内容边界、安全护栏。约束不是削弱创造力，而是减少不确定性。
元认知层
Instructions（指令）：对思维过程的引导，例如「先规划再输出」「信息不确定时请说明」。它直接影响幻觉率和可靠性。
我习惯用简单的标签封装这些组件（类似 XML），便于维护与版本化：
你是【具体角色】，受众是【目标用户】，风格：【正式/亲切/技术性】
【动词】【主要目标】
子目标：
1. 【子任务一】
2. 【子任务二】
3. 【子任务三】
【所有必要信息、文档、数据】
输入/输出示例各 2–3 个
- 【风格约束】 - 【内容限制】 - 【安全/质量标准】
1. 先规划 2. 不确定则说明 3. 按请求格式输出模型差异化
统一框架不等于一个模板走天下。不同模型对组件的敏感度差异很大。
我的做法是设一组「适配拨盘」，按模型类型调权重。
GPT-4/5：上下文能力强，角色持久
Role 可以详细，长对话能保持身份。
Task 不必太啰嗦，隐含意图也能读懂。
Examples、Instructions 能提升一致性与可解释性。
O3 / O4 mini 等推理模型：简约主义
跳过 Examples，过多示例会干扰内置推理。
Instructions 只说「做什么」，不讲「怎么做」。移除思维链类提示。
Context 只保留必需信息，精简到骨。
Claude 3.5/4：正向表达更有效
角色要具体到场景与受众，提升明显。
少用「不要做 X」，多用「请做 Y」的正向约束。
Gemini：多模态友好，清晰分解更稳
把图片、表格、图表直接塞进 Context，能被很好地整合。
明确子目标列表，它会逐项系统处理。
Perplexity：检索增强，先让「能搜到」
Context 用关键词密集的描述，搜索友好。
跳过 Examples，避免检索层被示例误导。
Instructions 里明确时间范围与检索边界。
这些差异的底层逻辑是什么？本质上是模型架构与训练目标的不同。标准语言模型追求上下文连贯性，推理模型优化逻辑推导过程，检索增强模型侧重信息召回精度。框架的七个组件是通用的，但各组件的"权重"需要根据模型类型动态调整。
高级技术
在掌握基础框架后，两个高级技术能将输出质量推向新高度。
验证链（Chain of Verification）
- 识别不确定点（至少 3 个）。
- 用上下文交叉验证（找支持或反驳证据）。
- 据验证结果修订初稿。
- 只呈现修订后的最终版本。
这套流程对 GPT、Claude、Gemini 很有效，能显著降低幻觉率。
注意：对 O3/O4 mini、DeepSeek 等推理模型慎用，它们已有内部验证，外置验证链可能造成重复计算；
对 Perplexity 采用「后置验证」，先拿初答，再用新提示触发验证，避免干扰检索。
反向提示（Reverse Prompting）
让 AI 设计最优提示词，思路是把提示词设计权交给模型：你描述目标，让模型按最佳实践产出「最优提示词」，再用该提示词执行或由你审查后执行。
它有效的原因很简单，模型知道自己偏好什么样的输入结构。
实际体验里，竞品分析、技术写作、数据说明书这类任务，反向提示能补齐我们容易遗漏的维度、格式与约束。
实战案例：一位产品经理需要分析竞品功能，直接写提示词可能遗漏关键要素。使用反向提示后，GPT-4 生成的提示词包含了详细的对比维度（功能完整度、用户体验、技术架构、定价策略）、输出格式（对比表格+评分矩阵）、约束条件（基于公开信息、避免主观臆断）——这些都是人类可能忽略的细节。
从方法到工作流实战指南
将框架从理论转化为可执行的工作流，需要系统化的实施路径。
初始化模板与配置
建立基础模板（如上标签结构），再为模型创建适配配置：
创建一个基础模板文件（prompt_template.txt），内容如下：
你是【具体角色】专家，
你的受众是【目标用户】，
沟通风格：【正式/亲切/技术性】
【动作动词】【主要目标】
子目标：
1. 【子任务一】
2. 【子任务二】
3. 【子任务三】
【提供所有相关信息、文档、数据】
示例 1：
输入：【示例输入】
输出：【期望输出】
示例 2：
...
- 【风格约束】
- 【内容限制】
- 【质量标准】
1. 逐步思考你的方法
2. 如果信息不确定，明确说明
3. 以请求格式提供最终答案
这个模板是模型无关的——你可以直接用于任何 AI 平台。
根据目标模型调整模板。创建一个配置文件（model_config.yaml）：
GPT-4:
context_max: 128000 # 充分利用上下文窗口
examples_count: 3-5 # 推荐示例数量
instructions: "详细" # 可以使用思维链（CoT）
O3-mini:
context_max: 16000 # 精简上下文
examples_count: 0 # 不使用示例
instructions: "简洁" # 移除思维链（CoT）
Claude-4:
role_emphasis: "高" # 强化角色定义
constraint_style: "正向" # 使用"做什么"而非"不做什么"
Perplexity:
context_style: "关键词" # 搜索友好
examples_count: 0 # 跳过示例
instructions: "包含时间范围" # 明确搜索边界真实场景验证
以"生成技术文档"任务为例，完整流程如下：
你是资深技术文档工程师，
你的受众是初级开发者，
沟通风格：清晰、结构化、避免行话
创建接口（API）端点的技术文档
子目标：
1. 解释端点的功能和用途
2. 列出所有参数及其类型
3. 提供请求和响应示例
4. 说明常见错误及解决方案
端点：POST /api/v2/users
功能：创建新用户账户
参数：username（字符串）, email（字符串）, role（枚举类型：admin/user）
认证：需要承载令牌（Bearer Token）
- 每个参数必须包含类型和是否必需
- 示例代码使用 curl 和 Python
- 错误码必须包含 HTTP 状态和错误消息
1. 先规划文档结构
2. 确保所有参数都有明确说明
3. 示例代码必须可直接运行
如果使用 O3-mini，调整为：
技术文档工程师，受众：初级开发者
创建 /api/v2/users 端点的完整文档，包含参数、示例、错误处理
POST /api/v2/users - 创建用户
参数：username（字符串）, email（字符串）, role（admin/user）
认证：承载令牌（Bearer Token）
- 参数说明必须包含类型和必需性
- 示例使用 curl 和 Python
注意：移除了示例（Examples）组件和详细的指令（Instructions）组件。
迭代与质检
运行提示词后，检查三个关键指标：
完整性：是否覆盖了所有子目标？
格式一致性：输出是否符合输出格式（Output）定义？
质量：是否满足约束（Constraints）的要求？
如果输出不理想，不要立即修改整个提示词，而是单点优化：
-
输出格式错误 → 调整 的具体性 -
内容遗漏 → 细化 的子目标 -
语气不符 → 强化 的描述
别一上来重写提示词，先做「单点微调」：格式问题→改 Output 的具体性；内容遗漏→细化 Task 的子目标；语气不符→强化 Role 的风格说明。每次改动只动一个组件，便于归因与复盘。
把提示词库当版本化来优化
这部分是我做 PM 的「职业病」，但确实管用：
- 版本管理：提示词按组件拆分版本，记录适配参数与输出指标；上线新模型时只改配置。
- 评测与 A/B：定义任务级 KPI（覆盖率、错误率、格式一致性、验证成功率），每次迭代做对照实验。
- 权限与合规：在 Constraints 中固化红线（隐私、敏感内容、合规措辞），把风险前置到协议里。
- 知识回流：把好的 Context 做成可复用片段（RAG 索引、内部知识库），减少重复供料。
- 团队习惯：把「先框架后输出、先验证后发布」写进流程，变成组织的「肌肉记忆」。
提示词工程 vs 上下文工程
2025 年技术圈出现一个误导性的说法："上下文工程（Context Engineering）会取代提示词工程（Prompt Engineering）"。这就像说"自动驾驶会让学驾照变得没用"——表面有道理，实际是混淆了层次。
上下文工程是导航系统，提示词工程是驾驶技能。
导航再好，指令不清也会「迷路」。常见误区是以为「数据多」自然等于「理解好」。
事实恰恰相反：AI 拿到更多上下文后，反而更需要你明确提取维度、分析方法与交付规格，否则会在信息海里失速。
我的原则是：上下文工程解决「知道什么」，提示词工程解决「要做什么、怎么交付」。两者一起，才是可落地的生产力。
结语
跨平台 AI 应用的核心挑战不是掌握每个模型的独特技巧，而是建立统一的思维框架。
这套七组件协议的价值，是把不同模型共同需要的信息结构抽象出来，再用适配拨盘去调权重。
对 GPT、Claude、Gemini 用完整框架并善用示例；对 O3/O4 mini 精简到角色、任务、输出；对 Perplexity 优化上下文的搜索友好性。
验证链能显著降低幻觉，反向提示能借力模型的「自知之明」。
从今天起，把提示词当产品规格，把提示词库当组织资产。
下一个模型发布时，你不需要重学一门方言，只要调整几颗拨盘。
产品经理最重要的能力，是把不确定性变成可控的流程，提示词工程也应如此。
参考资料
OpenAI 平台文档 - 提示词工程指南（Prompt Engineering Guide）(https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) Anthropic Claude 文档 - 提示词设计（Prompt Design）(https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-design) Google AI 开发者文档 - Gemini 提示词指南（Gemini Prompting Guide）(https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-intro) 验证链降低大语言模型幻觉（Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models）(https://arxiv.org/abs/2309.11495) 少样本提示可能导致推理模型性能意外下降（Few-shot Prompting May Cause Unexpected Degradation in Reasoning Models）（OpenAI 研究博客） 2025 年上下文工程的崛起（The Rise of Context Engineering in 2025）- AI 工程趋势报告