AI 提示词工程刷题 / 做题核心注意事项
目录
一、审题阶段：先抓题干所有约束（最容易丢分）
二、提示词结构设计要点（答题标准框架）
三、做题高频踩坑点（考试极易扣分）
1. 幻觉问题（必考考点）
2. 输出不规范、格式混乱
3. 角色漂移、脱离任务
4. 指令模糊、多任务混杂
5. 忽略边界限制
6. 少样本 / 零样本选择错误
四、不同题型专属注意事项
1. 文本摘要 / 阅读理解
2. 数据抽取（实体、关键词、指标）
3. 分类打分题
4. 代码 / 技术类提示词
5. 多轮对话 / 客服类
6. 工具调用 / Function Calling 题型
五、答题得分技巧（笔试 / 作业通用）
六、合规类硬性注意（必看）
七、快速自检清单（写完提示词过一遍）
分审题、提示词设计、模型适配、避坑规范、答题得分要点五大块，适用于笔试、作业、竞赛类提示词题目。
一、审题阶段：先抓题干所有约束（最容易丢分）
- 明确任务目标看清是生成、分类、摘要、推理、角色扮演、工具调用、多模态、结构化输出哪一类，不要答非所问。 例：题目要求输出 JSON，你写自由文本直接扣分。
- 提取硬性限制条件
- 输出格式：JSON/Markdown/ 表格 / 纯文字 / 固定段落、不能有解释、只能返回结果
- 长度限制：字数、段落、条目数量、短句 / 长篇
- 身份约束：限定模型扮演专家、客服、学生、程序员，不能跳出人设
- 规则约束：禁止编造数据、禁止主观评价、必须依据给定材料、不能出现敏感词
- 区分输入素材题目给的原文 / 案例 / 数据是参考依据，提示词必须要求模型严格基于素材，禁止幻觉。
二、提示词结构设计要点（答题标准框架）
完整高分提示词一般包含 6 要素，做题尽量齐全：
- 角色定义（Role）精准指定身份 + 专业能力，不要模糊 “你是专家”，要细化： 差：你是文案专家 好：你是 5 年电商运营文案专家，擅长平价零食短视频短文案，熟悉下沉市场话术
- 核心任务（Task）一句话清晰说明要做什么，动词明确：总结、改写、打分、推理、提取、生成、纠错
- 上下文 / 参考资料（Context）把题目提供的材料嵌入提示词，强制模型仅以此为依据，加约束：禁止补充外部信息
- 详细规则与要求（Rules）逐条列出格式、语气、禁忌、逻辑标准，越具体越不容易出错； 涉及计算、判断类题目，必须写明判断标准。
- 输出格式规范（Output Format）题目有指定格式就严格照搬，无指定则给出标准化模板； 结构化题目直接给示例 JSON / 表格，降低模型出错概率。
- 示例示范（Few-shot）复杂题型（分类、抽取、逻辑推理）必须加 1~2 组输入输出样例，是刷题得分关键。
三、做题高频踩坑点（考试极易扣分）
1. 幻觉问题（必考考点）
- 题目给有限材料，提示词不加约束会让模型编造内容；
- 必加约束句：所有回答仅允许使用上文提供的信息，不得虚构、补充不存在的数据、案例、时间。
2. 输出不规范、格式混乱
- 题干要求 JSON，却附带多余说明文字；
- 数字、序号、换行不统一；
- 解决：提示词末尾强制：只返回目标格式内容，不输出任何解释、开场白、总结。
3. 角色漂移、脱离任务
角色扮演类题目，必须加兜底约束：全程保持设定身份，不切换视角、不跳出任务闲聊。
4. 指令模糊、多任务混杂
一道题同时要求 “总结 + 改写 + 打分”，不拆分指令会导致模型遗漏需求； 优化：分点罗列任务，按优先级排序。
5. 忽略边界限制
- 禁止负面词汇、禁止过长、禁止专业术语、必须口语化等要求遗漏；
- 敏感类题目：提示词主动约束不生成违规、暴力、主观煽动内容。
6. 少样本 / 零样本选择错误
- 简单提取、摘要：零样本即可；
- 细分分类、复杂逻辑判断、专业抽取：必须用 Few-shot 示例，否则答案偏差大，做题会判定方案不合格。
四、不同题型专属注意事项
1. 文本摘要 / 阅读理解
- 强制忠于原文，不引申观点；
- 明确字数、是否保留关键数字、人名、事件。
2. 数据抽取（实体、关键词、指标）
- 定义抽取字段，给出字段示例；
- 空值统一规定填写
null或 “无”。
3. 分类打分题
- 完整给出分级标准，不要只说 “1-5 分”；
- 每一档配样例，减少模型主观偏差。
4. 代码 / 技术类提示词
- 限定编程语言、框架、代码规范；
- 要求加注释、禁止冗余代码、输出可直接运行。
5. 多轮对话 / 客服类
- 设定对话立场、回复话术风格；
- 规定拒绝回答的场景话术。
6. 工具调用 / Function Calling 题型
- 严格区分思考过程与工具返回结果；
- 提示词明确何时调用工具、参数格式、禁止直接编造工具数据。
五、答题得分技巧（笔试 / 作业通用）
- 分层书写提示词用标题分割角色、任务、规则、输出样例，阅卷人一眼看清逻辑，更容易拿满分。
- 增加校验指令末尾加自检要求：输出完成后自查是否遵守全部规则，如有违规重新生成。
- 区分基础版与优化版（竞赛 / 大题）大题常要求：基础零样本提示词 + 进阶 Few-shot 优化方案，两者都要写。
- 说明设计思路答题不能只扔提示词，补充简短解释：为什么加角色、为什么用示例、如何解决幻觉、格式约束作用，踩分点全拿。
- 容错设计考虑模型输出偏差，增加兜底规则，例如：信息不足时统一回复 “材料无相关信息”，不自行猜测。
六、合规类硬性注意（必看）
- 提示词不能诱导模型生成色情、暴力、谣言、政治敏感、侵权内容；
- 涉及人物评价、隐私数据，必须要求客观中立，不主观抹黑；
- 做题若题目素材包含模糊敏感信息，提示词需增加过滤约束。
七、快速自检清单（写完提示词过一遍）
- 是否覆盖题干全部要求，无遗漏限制？
- 是否约束模型禁止幻觉、虚构信息？
- 输出格式是否和题目要求完全匹配？
- 复杂任务是否配备示例（Few-shot）？
- 是否明确禁止多余开场白、解释文字？
- 角色、语气、长度约束全部写入指令？
- 有无兜底规则处理信息缺失、边界异常场景？