上周同事把一段需求发给我，说同样的模型、同样的账号，他那边出来的是散乱的段落，我这边是分条的结果。我对比了两段文字，差别只有一处：他把「帮我总结一下这份材料」写在了最前面，后面跟了五百字的背景；我把任务挪到了最后，并补了一句「按三条以内输出，每条不超过一行」。
这不是玄学，也不是什么咒语。它更像把一份含糊的委托，改成一份可以照做的说明书。很多人做提示词设计时，只写了「要什么」，没写「到什么程度算完成」。
任务、形态、判据，缺一件都不完整
拆开看，一段能稳定工作的提示词通常要交代三件事。任务边界：处理哪部分材料，忽略哪些，遇到没写清的地方是推测还是留空。输出形态：段落、列表，还是一句话，多长，用什么语气。判断标准：什么算合格，什么情况下该说「信息不足」。
- 只说任务，模型自由发挥格式；
- 只说格式，内容容易空转，条目漂亮但没信息；
- 判据缺席，模型倾向于给一个看起来完整的答案，哪怕材料里根本没写。
第三点最容易被忽略。让模型承认「这里没写」是需要明确授权的，否则它的默认行为是补齐。所以我会在提示词里留一句：材料未提及的部分直接标注缺失，不要推断。
形容词是最不可靠的约束
「简要」「专业」「口语化一点」，这些词在人和人之间都常有歧义，在模型这里同样。它们不是没作用，而是不可校验。可行的做法是换成可数的东西：不超过三句、不用专业名词、第一句就给结论。这也是提示词设计里最不讨巧的部分，不是找一句神奇的话，而是把要求写成能检查的条目。
示例也常被低估。给一组输入与期望输出，往往比写五行形容词有效。但示例有副作用：模型会连同样例里的无关特征一起学。比如你举的例子恰好是 Markdown 格式，它可能把所有输出都套上标题符号。所以示例最好只体现你真正在意的那个维度，其余的明确写清「格式不受示例限制」。
它解决不了的事
提示词设计有清晰的作用范围。模型本身不具备的能力、训练数据没覆盖的时间段、需要查外部资料才能确认的事实，写多长都补不回来。我见过一些讨论把它当成万能旋钮，反复调措辞去要一个模型根本给不出的东西，最后归因为「看运气」。
更实际的判断是：如果同一个需求反复调整三次措辞仍然不稳定，问题大概率不在措辞，而在任务本身超出了单次能承接的范围。这时候该做的是拆成两步，或者换一种交付方式，而不是继续在句子上打磨。
写到最后，它更像在写一份交接文档：接手的人不在场，不能追问，所有你以为对方本来就该知道的上下文，都得写进去。