我們到底在優化什麼？

Chain-of-thought、few-shot、role prompting、structured output——兩年來我們發明了一百種 prompt 技巧。但核心問題一直沒變：

Prompt engineering 解決的是模型能力的表達問題，不是模型能力的本質問題。

三層次框架

  1. 第一層：格式正確——模型聽得懂你的指令（基本要求）
  2. 第二層：引導推理——讓模型多思考一步（CoT、ReAct）
  3. 第三層：突破極限——在能力邊界上擠出最後一滴性能

何時該停止優化 prompt？

當你發現自己寫了 500 字的 system prompt，裡面塞滿了「不要做 A」「不要做 B」「記得做 C」——

別優化 prompt 了。你的 prompt 在幫模型 debug。換一個更強的模型，或開始做 fine-tuning。

好的 prompt 是簡短的。冗長的 prompt 是需求文件沒寫好的症狀。

你打開 ChatGPT 時，第一句會怎麼寫？