写实用型提示词需明确角色、拆解任务、限定格式、提供样例：如指定“环境政策研究员”身份，要求分三方面总结并标注数据来源；任务按步骤推理；输出用Markdown表格；给错题解析样例。

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写实用型提示词，关键不是堆字数，而是让Gemini“知道你是谁、要干什么、做到什么程度”。它不吃模棱两可的指令，但很吃结构清晰、逻辑前置、角色明确的表达。

给AI一个靠谱的身份

不加角色的提示词，就像让陌生人帮你修电脑——他可能懂点，也可能完全跑偏。加上身份，模型会自动调用对应领域的知识和表达习惯。

• 差：“总结一下气候变化的影响”
• 好：“你是一位专注环境政策研究十年的智库研究员，请用面向政策制定者的语言，分三方面总结气候变化对东亚粮食安全的中短期影响，并标注每项结论的数据来源倾向（如IPCC报告、FAO统计等）”

角色越具体，输出越聚焦。教育类用“初中物理老师”，技术类用“有K8s生产经验的SRE工程师”，写作类用“豆瓣高赞书评作者”，效果立竿见影。

任务必须拆解到可执行步骤

Gemini 3.0特别强调“推理先行”。它不希望你只说“写一篇公众号推文”，而期待你告诉它：先想目标、再找角度、然后搭骨架、最后润色。

• 在开头加一句：“在生成任何内容前，请按以下顺序思考：1. 明确本次推文的核心传播目标；2. 列出3个最能引发目标读者共鸣的现实痛点；3. 从中选择1个作为主线；4. 规划开头钩子、中间案例、结尾行动号召的节奏。”
• 这样你不仅能得到稿子，还能看到它的思路——哪一步卡住了、哪个假设不合理，都能及时干预。

格式和边界要提前钉死

模糊的指令换来的是自由发挥。你要表格就别只说“整理一下”，你要JSON就别等它自己决定字段名。

• 指定输出结构：“请以Markdown表格呈现，包含‘工具名称’‘核心优势’‘适用场景’‘学习门槛（1–5分）’四列，共6行，不加额外说明。”
• 设定内容边界：“不使用‘赋能’‘抓手’‘颗粒度’等管理黑话；所有案例必须来自2025年国内真实产品落地报道；避免出现英文缩写，首次出现需括号标注中文全称。”

这些约束不是限制AI，而是帮它过滤掉无效路径，把算力集中在你真正在意的地方。

用例子教它“像什么”

尤其当你要特定风格、语气或结构时，“少样本提示（Few-shot）”比千言万语都管用。给它1–3个高质量样例，等于直接喂了标准答案模板。

• 比如做错题解析：“请为高中数学函数题提供讲解，格式如下：【题目】……【错误原因】……【正确思路】……【同类提醒】…… 示例：【题目】已知f(x)是奇函数，且x>0时f(x)=x²−2x，求f(−1)。【错误原因】误将奇函数性质套用为f(−x)=f(x)。【正确思路】由奇函数定义f(−x)=−f(x)，得f(−1)=−f(1)=−(1−2)=1。【同类提醒】遇到分段定义的奇偶函数，务必先判断自变量正负，再代入对应表达式。”

它立刻明白这不是要答案，而是要教学级的拆解逻辑。

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