让模型整理一段用户访谈记录，它给了结构完整的摘要，却漏掉受访者反复提到的“登录后找不到入口”。这类偏差很常见。人们容易先怀疑模型理解力，再换一个模型；但指令里只写了“整理成摘要”，没有说明哪些信息必须保留、哪些要单独列出，输出自然只能靠猜。
先把问题说成可执行的任务
提示词设计并不神秘，它接近写一份给新同事的工作说明：材料是什么，任务边界在哪里，结果交付成什么样。只是这份说明写给模型看，需要明确，并减少对默契的依赖。
一个可用的指令通常包含几层信息：
- 输入范围：只根据给出的访谈记录，不引入外部信息。
- 任务动作：提炼主题、列出待办、标出原话依据。
- 约束条件：不确定的内容写“未提及”，不要补全。
- 输出格式：先给三段摘要，再用列表列待办，每条附一句原文线索。
这些条件看起来琐碎，却决定了结果能不能被快速检查。没有格式要求，模型可能写成流畅的散文；没有“依据”要求，读者很难判断某句话是总结还是推测。提示词设计的关键，不是把句子写长，而是把隐含期待摊开。
模板能省事，也会遮住任务差异
网上流传很多提示词模板，结构清楚，拿来就能用。问题在于，模板往往假设任务相似。整理用户反馈和撰写产品说明都需要“清晰”，但前者重在保留原始语气和频次线索，后者重在交代适用场景和限制。若直接套用同一套句式，模型可能输出一份看似规范、实际不对焦的内容。
一种做法，是先写一版基础指令，观察输出缺什么，再补约束。先只要求“按主题归纳并保留三条原话”，发现模型把抱怨和建议混在一起，再把“抱怨与建议分列”写进去。这种迭代不是反复堆词，而是把验收标准逐步写进指令。提示词设计在这里扮演的是接口：人把判断标准翻译成模型能执行的条件。
边界：它不替代判断，也不保证正确
指令写得很细，模型仍可能补全空白。一个实用习惯是，在容易含糊的地方写明“如果材料没有提到，就回答未提及”，并让输出带上可核对的线索，比如原文短句、章节位置或不确定标记。对需要对外发布的内容，人工复核仍不可省略。提示词设计能减少答非所问，却不能替代事实核查和业务判断。
回到开头那份访谈摘要。与其继续追问“为什么不懂”，不如先检查指令里有没有告诉它：哪些信息不能丢、用什么结构交付、遇到空白怎么处理。模型答非所问时，问题有时不在模型，而在我们尚未把问题说清楚。