这次我们来看一个关于提示词设计的新观点在 GPT-5.6 和 Fable 5 这类更强大的模型出现后提示词工程的核心思路可能需要从“做加法”转向“做减法”。过去我们习惯于堆砌大量指令、角色设定、格式要求和示例来“驯服”AI但面对理解力、推理能力和上下文窗口都大幅提升的新模型过于冗长和复杂的提示词反而可能成为枷锁限制其能力的充分发挥。这篇文章将深入探讨“提示词减法”的理念、背后的原理并提供一套可立即上手的实践方法。无论你是开发者、内容创作者还是日常用户理解这一点都能让你更高效地与新一代 AI 模型协作用更少的指令获得更优质、更符合预期的输出。我们将从核心概念讲起通过对比实验展示“多”与“少”的差异并给出在不同场景下的精简策略和最佳实践。1. 核心能力速览新模型 vs. 旧提示习惯在深入探讨“减法”之前我们先快速梳理一下新一代大模型以 GPT-5.6、Fable 5 等为概念代表带来的关键变化以及传统提示词工程面临的挑战。能力项新一代大模型的特点对提示词工程的影响理解与推理能力更强的指令跟随、上下文关联和逻辑推理能力。能理解更隐晦的意图。无需事无巨细地解释背景和逻辑模型可以自行补全。过度详细的指令可能产生冗余甚至干扰。上下文窗口上下文长度Context Length极大扩展可处理数十万甚至百万 token 的输入。提示词长度不再是首要瓶颈但低信息密度的提示会浪费宝贵的上下文资源并可能引入噪声。多模态与任务泛化原生支持文本、图像、音频等多模态输入输出任务边界模糊通用性更强。单一功能的、刻板的“角色扮演”提示词可能限制模型发挥其跨领域能力。需要更开放、更具引导性的指令。指令遵循精度对复杂、分层指令的解析和执行更加精准。过去用于纠正模型偏差的“安全指令”或“负面提示”可能不再必要甚至会产生反作用。涌现能力在未经专门训练的任务上表现出色具备一定的“常识”和“创造力”。过于具体的约束如严格的格式、固定的思考步骤可能会扼杀模型的涌现能力导致输出僵化。核心结论是当模型能力足够强时一个简洁、清晰、目标明确的提示词往往比一个冗长、复杂、充满约束的提示词效果更好。我们的目标从“控制模型每一步”转变为“为模型指明方向并赋予其发挥空间”。2. 为什么需要做“减法”过多提示词的三大限制为什么说在新时代过多的提示词反而会限制 AI我们可以从三个维度来理解。2.1 限制一信息过载与焦点模糊当你给模型一段长达数百字、包含角色设定、任务描述、格式要求、示例、禁忌列表和风格指示的提示词时模型需要消耗大量的计算资源来解析和理解所有这些信息。虽然新模型上下文窗口大但核心的“注意力”资源仍然是有限的。过多的次要信息会稀释核心指令的权重导致模型抓不住重点输出可能变得平庸或偏离主要目标。对比实验“加法”提示词“你是一位拥有10年经验的资深技术作家擅长撰写CSDN风格的博客。请以‘GPT-5.6时代提示词工程新范式’为主题写一篇约2000字的技术文章。文章需要包含摘要、核心观点、实操案例和总结。使用Markdown格式包含H2和H3标题。避免使用‘随着技术发展’等套话。语言要生动、专业。请先列出大纲再展开写作。参考风格某某博主的文章。”“减法”提示词“写一篇CSDN风格的技术博客主题是‘GPT-5.6时代为什么提示词应该做减法’。要求观点鲜明有实操案例避免空话。”在实际测试中“减法”提示词往往能更快地激发模型产生结构清晰、重点突出的初稿而“加法”提示词有时会让输出变得模板化为了满足所有约束而牺牲了文章的灵感和流畅度。2.2 限制二过度约束与创造力扼杀复杂的提示词本质上是试图用人类的思维框架去严格约束模型的输出空间。这对于确保输出符合特定、安全的格式如生成JSON是有效的。但对于创造性任务如写作、构思、设计过多的规则“必须包含A不能出现B要像C一样”就像给画家戴上了过多的镣铐限制了模型基于其海量训练数据迸发新颖联想和解决方案的能力。案例设计一个App图标。过度约束“设计一个代表‘阅读’的App图标。必须是扁平化风格主色调为蓝色包含一本书的抽象图形书要打开要有光影效果不要出现人物圆形背景要有现代感。”适度引导“设计一个简洁、现代、令人印象深刻的‘阅读’类App图标。” 后者给予模型的设计空间更大有时能产生令人惊喜的、超出预设风格的方案。2.3 限制三维护成本与泛化性差一个极其精细的提示词往往是针对某个特定任务、特定场景高度定制的。一旦任务稍有变化例如从写博客变成写产品说明书整个提示词可能就需要推倒重来。而一个更通用、更核心的提示词通过简单的迭代和微调如在对话中补充要求就能适应更广泛的任务可维护性和泛化性更强。3. 如何实践“提示词减法”核心原则与策略“做减法”不是一味地追求简短而是追求“高效”。以下是实施减法的核心原则和具体策略。3.1 核心原则从“详细说明书”到“清晰目标与边界”将你的角色从一个事无巨细的“监工”转变为一个提出明确问题和需求的“合作伙伴”。告诉模型“要什么”目标和“不要什么”关键边界而不是“具体每一步怎么做”。3.2 策略一提炼核心指令Before“请扮演一位数学老师用通俗易懂的语言分步骤地向我解释什么是微积分中的链式法则。首先给出定义然后举一个简单的例子比如求 sin(x²) 的导数并详细展示每一步。最后总结一下链式法则的应用场景。请确保解释能让高中生理解。”After“用高中生能懂的方式解释微积分中的链式法则并举例说明。” 后者的指令更直接赋予了模型组织内容和选择示例的自由通常能得到结构合理、讲解清晰的回答。3.3 策略二使用更强大的“元指令”新一代模型能更好地理解高层次的目标。尝试使用这些“元指令”“深入思考” / “逐步推理”对于复杂问题这比规定具体的思考步骤更有效。“从多角度分析”比列出所有要求的角度更简洁。“确保专业且易懂”涵盖了风格和受众要求。“输出格式为规范的JSON”对于格式要求直接明确即可无需额外解释。3.4 策略三利用上下文而非提示词如果有一些背景信息或参考案例需要提供不要把它们全部塞进系统提示词或初始提示里。可以利用对话上下文第一轮提供背景资料。“这是关于项目X的需求文档[粘贴文档]”第二轮基于上文提出简洁任务。“基于上面的需求起草一份API接口设计草案。” 这种方式更符合人类协作的习惯也让模型能更动态地利用上下文信息。3.5 策略四迭代优化而非一次到位接受“提示词工程”是一个对话和迭代的过程。与其在第一次就试图写出完美的、包含所有可能性的长提示词不如从一个简洁的核心提示开始。根据模型的输出在后续对话中逐步增加约束或调整方向。 例如“这个方向不错但请更侧重于技术实现细节。”“例子很好能否再补充一个反面案例” 这种方法更灵活也更能发挥模型在交互中的适应性。4. 不同场景下的“减法”实战案例让我们在不同任务类型中看看如何应用“减法”策略。4.1 场景一技术博客写作加法范式旧角色资深全栈开发工程师 任务撰写一篇关于“使用Node.js构建高性能RESTful API”的教程 要求 1. 面向中级开发者。 2. 包含以下章节引言、项目初始化、Express框架设置、路由设计、中间件认证、日志、错误处理、数据库连接MongoDB、性能优化缓存、压缩、测试、部署、总结。 3. 每个章节要有代码示例代码需有注释。 4. 语言风格专业、清晰、循序渐进。 5. 避免使用有争议的技术选型。 6. 文章长度约3000字。 请开始撰写。减法范式新写一篇面向中级开发者的实战教程主题是“用Node.js和Express构建一个高性能、可维护的RESTful API”。要求结构完整包含核心代码示例和关键优化点。效果对比减法提示能产生涵盖大部分要点的文章且行文更自然。如果对某个部分如“错误处理”不满意可以在后续迭代中专门要求加强“请对错误处理中间件部分进行更详细的展开给出最佳实践。”4.2 场景二代码生成与审查加法范式旧# 提示词 请用Python编写一个函数功能是从一个包含字典的列表中根据‘id’字段提取出所有唯一的‘category’字段值并统计每个category出现的次数。要求 1. 函数名为 count_categories。 2. 输入参数为 data_list。 3. 返回一个字典键为category值为出现次数。 4. 使用标准库无需第三方包。 5. 处理可能的异常如字典缺少‘category’键。 6. 代码效率要高时间复杂度尽量低。 7. 加上详细的函数文档字符串docstring。减法范式新# 提示词 写一个Python函数统计字典列表中每个‘category’的出现次数。要求健壮且高效。效果对比对于GPT-5.6级别的模型减法提示生成的代码通常已经包含了合理的函数名、异常处理和文档字符串。如果对返回格式有特定要求可以补充“函数返回一个Dict[str, int]。”4.3 场景三创意与头脑风暴加法范式旧“为一家名为‘绿野’的有机茶品牌构思5个社交媒体短视频创意。要求每个创意包含主题、核心情节、目标受众、拍摄亮点。创意要新颖贴合‘自然、健康、放松’的品牌调性避免同质化。时长在15-30秒。”减法范式新“为‘绿野’有机茶品牌 brainstorm 5个新颖的、能体现‘自然健康’感的短视频创意点子。”效果对比减法提示给出的创意点子往往更天马行空范围更广。你可以从中挑选感兴趣的方向再进行深化“针对第三个‘茶园晨曦’的创意扩展成一个包含分镜脚本的详细方案。”5. “减法”的边界何时仍需“加法”强调“减法”并非全盘否定结构化的提示词。在以下场景中清晰、具体的提示仍然是必要的严格格式化输出当需要模型输出严格遵循特定Schema的JSON、XML、YAML或代码时必须提供清晰的结构定义或示例。安全与合规性约束涉及内容安全、隐私、版权、事实准确性时明确的边界指令至关重要。例如“在回答中不得编造未经证实的数据或事件。”模仿特定风格或角色如果需要高度模仿某位作家的文风、某种特定的技术文档格式如Man Page提供详细的样例或风格描述是有效的。复杂、多步骤的任务对于逻辑链条极长、步骤间依赖强的任务如模拟一个软件安装故障排查流程提供一个清晰的步骤框架有助于模型保持逻辑一致性。核心区别在于“加法”增加的是对输出质量和形式的必要约束而不是对模型思考过程的微观管理。我们应该减少的是后者。6. 效果验证如何评估“减法”提示词如何判断你的“减法”提示词是否有效可以从以下几个维度进行验证输出质量生成的文本/代码/方案是否准确回答了核心问题是否具有创造性和洞察力与长提示词的结果相比是更优、持平还是更差意图对齐度模型输出是否与你内心的真实目标一致是否出现了因为提示过于简略而导致的严重偏离交互效率为了达到满意结果你需要进行多少轮后续对话和修正总体的token消耗输入输出是增加了还是减少了泛化能力将这个简洁提示词稍作修改应用于一个类似但不同的任务是否依然能快速产生合格的结果建议建立一个简单的测试集对同一任务分别使用“加法”和“减法”提示词从以上几个角度进行对比记录。7. 高级技巧结合系统提示System Prompt与用户消息在API调用或ChatBot定制中我们可以将“减法”思想融入系统提示的设计传统的“全能型”系统提示冗长试图定义一切。“减法”后的系统提示精炼只定义最核心的身份和原则。例如“你是一个乐于助人且见解深刻的AI助手。你的回答应力求准确、清晰。对于不确定的信息请明确说明。” 然后在具体的用户消息User Message中再给出简洁的任务指令。这种“核心原则系统 具体任务用户”的分层方式既保持了灵活性又提供了一定的引导。8. 常见问题与排查思路在实践“提示词减法”过程中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因排查与解决思路输出过于笼统或空泛提示词减得太多核心指令模糊缺乏关键边界。在核心指令中补充1-2个最关键的限制词或目标词。例如将“写一份总结”改为“写一份侧重于技术挑战和解决方案的项目总结”。输出完全偏离预期模型对简洁提示的理解产生了歧义。进行一轮迭代澄清。先肯定其部分工作再纠正方向“你提到的A点不错但我的核心需求其实是B请围绕B重新组织。”格式不符合要求未在提示中明确关键格式需求。对于格式仍需明确说明。将格式要求单独作为一点简洁提出。如“请用Markdown列表输出”。感觉失去了控制从“加法”切换到“减法”后不适应担心输出不可控。调整心态将AI视为合作伙伴而非工具。通过迭代对话来引导而不是一次性预设所有细节。从小任务开始尝试建立信任。在某些专业领域效果差该领域需要非常精确的术语或固定流程。这不是“减法”的失败而是任务性质决定。此时应在提示中包含必要的专业术语或标准步骤名称。减法针对的是“管理思维过程”而非“提供专业词汇”。9. 最佳实践与工具建议从简开始逐步增加永远以你能想到的最简洁版本提示词开始。只有在输出不满意时才逐步增加约束。分离“目标”与“约束”在构思提示时先问自己我的核心目标是什么必须遵守的硬性约束有哪些将两者清晰分开。建立你的提示词库将经过验证的、高效的“减法”提示词保存下来按场景分类。注意记录其适用模型版本如“适用于GPT-5.6级别模型”。利用提示词优化工具一些AI工具本身可以帮助你优化提示词。你可以将你的长提示词输入并要求它“请将这段提示词精简到只保留最核心的指令和不可省略的约束。”持续迭代与评估提示词工程是经验性的。随着模型更新和你对任务理解的深入定期回顾和优化你的提示词策略。10. 总结进入以 GPT-5.6、Fable 5 等为代表的大模型“后时代”提示词工程的范式正在悄然转变。模型能力的跃升使得我们能够与其进行更接近人类之间的高效协作——提出清晰的问题而非编写冗长的程序。“做减法”的本质是信任模型的能力将精力从繁琐的过程控制转向精准的目标定义和关键边界划定。这不仅能解放我们的生产力往往还能激发出AI更令人惊喜的创造力和解决问题的能力。下次当你准备与AI协作时不妨先试试用一句话告诉它你想要什么。