大模型提示词的 “迁移性”：在 A 模型有效的提示词能直接用在 B 模型吗？

随着大模型的普及，越来越多的人开始使用不同的 AI 工具完成工作，比如用 ChatGPT 写文案、用文心一言做数据分析、用 Claude 处理长文档。在这个过程中，很多人会遇到一个问题：在 A 模型中效果很好的提示词，直接用到 B 模型里，结果却不理想。这就涉及到大模型提示词的 “迁移性” 问题。本文将从基础概念出发，详细讲解提示词迁移性的影响因素、不同场景下的迁移表现、提升迁移性的方法，以及实际操作中的注意事项，帮助大家更好地跨模型使用提示词。

1. 理解大模型提示词的 “迁移性”

1.1 什么是提示词的 “迁移性”

简单来说，提示词的 “迁移性” 就是指在一个大模型（比如 A 模型）中能生成符合预期结果的提示词，放到另一个大模型（比如 B 模型）中，是否还能生成同样优质或接近优质的结果。如果能，说明这个提示词的迁移性强；如果不能，说明迁移性弱。

比如，在 ChatGPT 中，用提示词 “请生成一篇 200 字的小学生春季安全教育短文，包含出行安全、饮食安全两个要点，语言简单易懂” 能得到满意的内容。将这个提示词直接用到文心一言中，如果生成的短文也符合 “200 字、两个要点、语言简单” 的要求，就说明这个提示词在这两个模型间的迁移性强；如果文心一言生成的短文字数超标、遗漏要点，或者语言复杂，就说明迁移性弱。

1.2 为什么要关注提示词的 “迁移性”

首先，提高工作效率。如果提示词迁移性强，我们不需要为每个模型单独设计提示词，只需在原有提示词基础上稍作调整，就能在不同模型中使用，节省大量时间。比如，一个电商运营人员，用同一套产品文案提示词，既能在 ChatGPT 中生成初稿，又能在通义千问中优化细节，不用重复编写提示词。

其次，降低学习成本。不同大模型的提示词技巧可能存在差异，如果提示词迁移性强，我们不需要重新学习每个模型的提示词规则，只需掌握一套核心提示词方法，就能跨模型使用，减少学习负担。

最后，保证内容一致性。在需要多个模型协作完成任务的场景中，迁移性强的提示词能让不同模型生成的内容风格、核心信息保持一致。比如，用多个模型生成系列科普文章，统一的提示词能确保所有文章的结构、语言风格统一，提升整体质量。

1.3 提示词 “迁移性” 的两种常见情况

提示词在不同模型间的迁移，主要有两种情况：完全迁移和部分迁移。

完全迁移是指提示词直接从 A 模型用到 B 模型，无需任何修改，就能生成符合预期的结果。这种情况通常出现在提示词目标明确、逻辑简单，且两个模型对基础指令的理解能力相近时。比如，简单的信息查询类提示词 “请列出 3 种春季常见的花卉名称及花期”，在大多数主流模型中都能得到准确结果，迁移性接近完全迁移。

部分迁移是指提示词从 A 模型用到 B 模型时，需要进行一些修改（比如调整表述方式、补充细节），才能生成符合预期的结果。这种情况更为常见，因为不同模型的训练数据、理解逻辑存在差异，需要针对模型特点调整提示词。比如，在 Claude 中用提示词 “请分析这份 5000 字的产品用户反馈文档，总结用户最关心的 3 个问题，用表格呈现结果” 能得到清晰的表格。将这个提示词用到 ChatGPT 中，可能需要补充 “表格需包含‘问题类别’‘具体表现’两列”，才能得到同样结构清晰的结果，这就是部分迁移。

2. 影响提示词 “迁移性” 的核心因素

提示词的迁移性不是固定的，会受到多种因素影响。了解这些因素，能帮助我们判断一个提示词在不同模型间的迁移效果，提前做好调整准备。

2.1 模型本身的差异

这是影响提示词迁移性最核心的因素，主要体现在三个方面：

2.1.1 训练数据的差异

不同大模型的训练数据来源、领域侧重、时间范围都不同。比如，文心一言的训练数据中包含较多中文互联网信息和国内行业数据；ChatGPT 的训练数据则更侧重全球范围内的多语言信息，且更新时间有一定限制。

这种差异会导致提示词在不同模型中的效果不同。比如，提示词 “请总结 2024 年国内新能源汽车销量 TOP3 品牌及销量数据”，文心一言可能因为训练数据中包含最新的国内行业报告，能生成准确结果；而如果 ChatGPT 的训练数据未更新到 2024 年，就可能无法生成准确数据，导致提示词迁移失败。

2.1.2 指令理解能力的差异

不同模型对提示词中指令的理解深度、细节捕捉能力不同。有些模型能精准识别提示词中的隐含需求，有些则只能理解表面指令。

比如，提示词 “请为小学生写一篇关于‘蜜蜂’的科普短文，要求有趣味性，避免专业术语”。文心一言可能会加入 “蜜蜂采蜜时会跳‘8 字舞’” 这类生动的细节，符合 “趣味性” 需求；而另一个模型可能只简单介绍蜜蜂的外形、生活环境，忽略 “趣味性” 要求，导致迁移效果不佳。

2.1.3 输出风格的差异

不同模型有默认的输出风格，比如有的模型输出内容简洁，有的模型输出内容详细；有的模型语言偏正式，有的模型语言偏口语化。

比如，提示词 “请解释什么是‘人工智能’，用 3 句话说明”。ChatGPT 可能会生成简洁、偏学术的解释；而通义千问可能会用更口语化的表述，加入 “就像给机器装上‘大脑’” 这类比喻。如果用户期望的是学术风格，那么这个提示词从 ChatGPT 迁移到通义千问时，就需要调整，说明 “语言需正式、学术化”。

2.2 提示词自身的特点

提示词的结构、清晰度、细节丰富度，也会影响其迁移性。

2.2.1 提示词的清晰度

如果提示词指令模糊、需求不明确，迁移性通常较弱。因为不同模型对模糊指令的解读方向不同，很容易生成不符合预期的结果。

比如，模糊的提示词 “请写一篇关于‘环保’的文章”。A 模型可能写成环保政策分析，B 模型可能写成环保生活小贴士，C 模型可能写成环保科技发展，三个模型的输出差异大，提示词迁移性弱。

如果提示词明确：“请写一篇 800 字的环保生活小贴士文章，针对家庭场景，包含‘节约用水、垃圾分类、减少塑料使用’三个要点”，不同模型的输出方向会更统一，迁移性更强。

2.2.2 提示词的细节丰富度

细节丰富的提示词，能给模型更明确的指引，减少不同模型解读的差异，迁移性更强。反之，细节缺失的提示词，迁移性较弱。

比如，提示词 “请生成一份产品推广文案”。细节缺失，不同模型会按各自默认的风格生成，可能有的侧重产品功能，有的侧重用户评价，迁移效果差。

如果补充细节：“请生成一份针对 25-35 岁女性的护肤品推广文案，产品主打‘保湿、抗初老’，风格需温柔，包含‘熬夜后用也能让皮肤水润’的场景”，不同模型生成的文案会更贴近需求，迁移性更强。

2.2.3 提示词的领域专业性

如果提示词涉及特定领域（如医疗、金融、编程），专业性强，迁移性通常较弱。因为不同模型在特定领域的知识储备、专业术语理解能力不同。

比如，编程领域的提示词 “请用 Python 写一段代码，实现‘读取 Excel 文件中 A 列数据，筛选出大于 100 的数值，保存到新的 Excel 文件’”。GitHub Copilot（编程专用模型）能生成准确、可运行的代码；而通用模型可能会忽略 “保存到新 Excel 文件” 的细节，或使用已过时的库函数，导致迁移失败。

2.3 使用场景的差异

不同的使用场景，对提示词的要求不同，也会影响提示词的迁移性。

2.3.1 通用场景 vs 专业场景

通用场景（如日常对话、简单信息查询、基础文案生成）的提示词，迁移性通常较强。因为这类场景不需要深度专业知识，大多数主流模型都能处理。

比如，通用场景的提示词 “请列出 3 种缓解疲劳的方法”“请写一段生日祝福短信”，在不同模型中都能生成符合需求的结果，迁移性强。

专业场景（如医疗诊断建议、金融数据分析、复杂代码生成）的提示词，迁移性较弱。因为这类场景需要模型具备特定领域的专业知识，不同模型的专业能力差异大。

比如，医疗场景的提示词 “请分析‘血糖偏高、经常口渴、体重下降’这些症状可能的原因，给出建议”。专业医疗模型（如科大讯飞医疗大模型）能生成严谨、符合医学规范的分析；而通用模型可能会给出不全面或不严谨的建议，迁移效果差。

2.3.2 短内容生成 vs 长内容生成

短内容生成（如短信通知、标题创作、简单问答）的提示词，迁移性较强。因为短内容结构简单、需求明确，不同模型容易把握核心需求。

比如，提示词 “请为‘春季服装促销活动’写 3 个活动标题”，不同模型生成的标题可能风格略有差异，但都能符合 “春季、服装促销” 的核心需求，迁移性强。

长内容生成（如万字报告、长篇小说、复杂方案）的提示词，迁移性较弱。因为长内容需要模型具备逻辑连贯、细节把控、结构组织的能力，不同模型在这些方面的表现差异大。

比如，提示词 “请生成一份‘企业年度培训计划’，包含培训目标、培训内容、培训时间、培训预算四个部分，总字数 5000 字”。A 模型可能会详细规划每个月的培训内容，预算分配合理；B 模型可能培训内容笼统，预算部分缺失，迁移效果不佳。

3. 不同场景下提示词 “迁移性” 的实际表现

为了更直观地理解提示词的迁移性，我们结合常见的使用场景，分析提示词在不同模型间的迁移表现，包括 “表现好” 和 “表现差” 的情况，并说明原因。

3.1 场景 1：日常信息查询

日常信息查询是最基础的场景，主要需求是获取事实性信息，如 “某个概念的定义、某个事件的时间、某个事物的特点” 等。

3.1.1 迁移性好的情况

案例：提示词 “请说明‘碳中和’的定义，用 2 句话概括”。

• 在 ChatGPT 中的输出：“碳中和是指企业、团体或个人在一定时间内，通过植树造林、节能减排等方式，抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳‘零排放’。简单来说，就是让排放的二氧化碳和吸收的二氧化碳达到平衡。”

• 在文心一言中的输出：“碳中和是指通过人为手段减少温室气体排放，或通过植树等方式增加温室气体吸收，使排放与吸收相抵，实现温室气体净排放量为零的状态。通俗讲，就是‘收支平衡’，排放多少就抵消多少。”

• 在 Claude 中的输出：“碳中和是指在特定时期内，人类活动产生的二氧化碳等温室气体排放量，与通过碳汇（如森林吸收）、减排技术减少的排放量相等，实现整体温室气体净排放为零。简单说，就是让二氧化碳的‘产出’和‘消耗’持平。”

原因：“碳中和” 是通用概念，信息明确、无歧义，且所有主流模型都包含相关基础数据。提示词指令清晰（“2 句话概括定义”），不同模型能准确理解需求，所以迁移性好。

3.1.2 迁移性差的情况

案例：提示词 “请列出 2024 年 5 月国内上映的 3 部热门电影及导演”。

• 在文心一言中的输出：“1. 《XX》，导演张三；2. 《YY》，导演李四；3. 《ZZ》，导演王五（注：均为 2024 年 5 月国内正式上映影片）。”

• 在 ChatGPT 中的输出：“由于我的训练数据截止到 2023 年 10 月，无法获取 2024 年 5 月国内上映的电影信息，建议通过电影售票平台或最新娱乐资讯查询。”

• 在通义千问中的输出：“根据现有信息，2024 年 5 月可能上映的电影包括《AA》（导演赵六）、《BB》（导演孙七），但部分影片上映时间可能调整，建议以官方消息为准（注：仅提供 2 部，第三部暂未查询到明确信息）。”

原因：提示词涉及 “2024 年 5 月” 的最新信息，而不同模型的训练数据更新时间不同。文心一言可能更新到 2024 年，能提供准确结果；ChatGPT 训练数据未更新，无法回答；通义千问可能只获取到部分信息，结果不完整。模型训练数据的时间差异，导致提示词迁移性差。

3.2 场景 2：文案创作

文案创作是常见场景，包括产品文案、宣传文案、科普文案等，需求侧重内容风格、核心卖点呈现。

3.2.1 迁移性好的情况

案例：提示词 “请为‘儿童保温杯’写一段产品宣传文案，突出‘保温 12 小时、防烫杯盖、卡通图案’三个卖点，语言简洁，适合放在电商商品详情页”。

• 在 ChatGPT 中的输出：“儿童保温杯，守护孩子温暖每一刻！12 小时长效保温，冬天喝到热饮，夏天留住冷饮；防烫杯盖设计，孩子自己拿也安全；可爱卡通图案，孩子喜欢，妈妈放心！”

• 在文心一言中的输出：“给孩子选对保温杯！这款儿童保温杯，12 小时保温不降温，热牛奶、温水随时喝；杯盖防烫，小手抓握无压力；还有孩子爱的卡通造型，实用又好看，电商详情页必备！”

• 在 Claude 中的输出：“儿童保温杯推荐！核心卖点：①12 小时长效保温，温度不流失；②防烫杯盖，避免孩子烫伤；③卡通图案，颜值高，孩子爱用。简洁文案，适合电商详情页展示。”

原因：提示词需求明确（儿童保温杯、三个卖点、简洁风格、电商场景），且文案创作属于通用能力，不同模型都能把握核心需求。虽然输出语言略有差异，但都符合 “突出卖点、简洁” 的要求，迁移性好。

3.2.2 迁移性差的情况

案例：提示词 “请写一篇关于‘咖啡文化’的公众号推文，风格文艺，包含‘咖啡历史、不同咖啡种类特点’两个部分”。

• 在 ChatGPT 中的输出：“《一杯咖啡里的时光：关于咖啡文化的温柔叙事》……（开头用诗意语言引入，咖啡历史部分从埃塞俄比亚起源讲起，语言优美；咖啡种类部分用‘拿铁像云朵般柔和，美式像微风般清爽’这类比喻，文艺感强）。”

• 在文心一言中的输出：“《咖啡文化：从历史到种类，一篇读懂》……（开头直接介绍咖啡的流行，咖啡历史部分按时间线罗列关键事件，语言偏平实；咖啡种类部分详细说明原料比例，如‘拿铁由 1 份浓缩咖啡 + 2 份牛奶 + 1 份奶泡组成’，缺乏文艺感）。”

• 在通义千问中的输出：“《聊聊咖啡文化：那些你不知道的事》……（开头加入‘你每天喝的咖啡，背后有怎样的故事？’互动提问，咖啡历史部分简略，重点讲现代咖啡品牌；咖啡种类部分混合了制作方法，结构混乱，文艺风格不明显）。”

原因：提示词中的 “文艺风格” 是主观需求，不同模型对 “文艺” 的理解差异大。ChatGPT 能把握 “诗意语言、比喻” 等文艺元素；文心一言更侧重信息传递，忽略风格需求；通义千问结构混乱，未满足核心需求。主观风格需求的解读差异，导致提示词迁移性差。

3.3 场景 3：代码生成

代码生成场景需求明确（实现特定功能、使用指定语言），但对模型的编程能力、语法掌握程度要求高，迁移性受模型专业能力影响大。

3.3.1 迁移性好的情况

案例：提示词 “请用 Python 写一段代码，实现‘接收用户输入的两个整数，计算它们的和，并打印结果’，要求有注释，代码符合 PEP 8 规范”。

• 在 GitHub Copilot 中的输出：

# 接收用户输入的两个整数

num1 = int(input("请输入第一个整数："))

num2 = int(input("请输入第二个整数："))

# 计算两个整数的和

sum_result = num1 + num2

# 打印结果

print(f"两个整数的和为：{sum_result}")

• 在 ChatGPT 中的输出：

# 功能：计算</doubaocanvas>

两个整数的和并打印结果

接收用户输入，将输入转换为整数类型

first_num = int (input ("请输入第一个整数："))

second_num = int (input ("请输入第二个整数："))

计算两数之和

sum_value = first_num + second_num

打印最终结果，使用 f-string 格式化输出

print (f"您输入的两个整数之和为：{sum_value}")

- 在文心一言中的输出：

```python

# 步骤1：获取用户输入的两个整数

# 提示用户输入，并通过int()函数将字符串输入转为整数

num_a = int(input("请输入第一个整数："))

num_b = int(input("请输入第二个整数："))

# 步骤2：执行加法运算

total = num_a + num_b

# 步骤3：输出计算结果

print(f"两个整数{num_a}和{num_b}的和是：{total}")

原因：该提示词需求非常明确，包含 “功能（接收输入、计算和、打印结果）、语言（Python）、格式要求（注释、PEP 8 规范）”，且功能属于基础编程需求，所有支持代码生成的模型都能准确理解。三个模型生成的代码均能实现核心功能，符合注释和规范要求，迁移性好。

3.3.2 迁移性差的情况

案例：提示词 “请用 Python 写一段代码，实现‘读取本地 Excel 文件（路径为 C:/data.xlsx）中 “销售数据” 工作表的 A 列数据，筛选出 2024 年 3 月销售额大于 5000 的记录，将筛选后的数据保存到新 Excel 文件（C:/filtered_data.xlsx）的 “筛选结果” 工作表中’，要求使用 pandas 库，代码有详细注释”。

• 在 GitHub Copilot 中的输出：

# 导入pandas库，用于处理Excel文件

import pandas as pd

from datetime import datetime

# 1. 读取本地Excel文件

# 文件路径：C:/data.xlsx，工作表：销售数据，仅读取A列

file_path = "C:/data.xlsx"

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="销售数据", usecols=["A"])

# 2. 数据预处理与筛选

# 假设A列数据格式为“日期-销售额”（如2024-03-15-6800），先拆分数据

df[["日期", "销售额"]] = df["A"].str.split("-", expand=True)

# 将销售额转换为整数类型

df["销售额"] = df["销售额"].astype(int)

# 筛选2024年3月且销售额大于5000的记录

df_filtered = df[

(df["日期"].str.startswith("2024-03")) &

(df["销售额"] > 5000)

]

# 3. 保存筛选结果到新Excel文件

output_path = "C:/filtered_data.xlsx"

# 使用ExcelWriter保存到指定工作表“筛选结果”

with pd.ExcelWriter(output_path, engine="openpyxl") as writer:

df_filtered.to_excel(writer, sheet_name="筛选结果", index=False)

print(f"筛选完成！结果已保存至：{output_path}")

• 在 ChatGPT 中的输出：

# 导入pandas库

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定工作表和列

df = pd.read_excel("C:/data.xlsx", sheet_name="销售数据", usecols="A")

# 筛选条件：2024年3月销售额>5000（假设A列包含日期和销售额，格式为YYYY-MM-DD 销售额）

# 拆分A列数据

df[["日期", "销售额"]] = df["A"].str.split(" ", expand=True)

# 转换数据类型

df["销售额"] = pd.to_numeric(df["销售额"], errors="coerce")

# 筛选

filtered_df = df[

(df["日期"].between("2024-03-01", "2024-03-31")) &

(df["销售额"] > 5000)

]

# 保存结果

filtered_df.to_excel("C:/filtered_data.xlsx", sheet_name="筛选结果", index=False)

print("保存成功")

• 在文心一言中的输出：

# 导入需要的库

import pandas as pd

# 读取Excel文件

data = pd.read_excel("C:/data.xlsx", sheet_name="销售数据")

# 取A列数据

a_column = data.iloc[:, 0] # 用iloc取第一列（A列）

# 筛选2024年3月销售额大于5000的记录

# 假设A列是销售额，这里未处理日期（注：未明确A列数据格式，暂按销售额筛选）

result = a_column[a_column > 5000]

# 保存到新Excel文件

result.to_excel("C:/filtered_data.xlsx", sheet_name="筛选结果", index=False)

print("代码执行完成")

原因：提示词虽明确了功能和库，但未详细说明 A 列数据的具体格式（如 “日期和销售额是否在同一列”“分隔符是什么”），属于细节缺失。GitHub Copilot 和 ChatGPT 通过假设格式（如拆分字符）实现筛选，但处理逻辑有差异；文心一言则直接忽略日期条件，仅按销售额筛选，未满足核心需求。模型对 “模糊细节” 的处理差异，导致提示词迁移性差。

3.4 场景 4：数据分析

数据分析场景需模型具备数据解读、逻辑分析能力，输出需包含结论和依据，迁移性受模型数据分析逻辑影响大。

3.4.1 迁移性好的情况

案例：提示词 “请分析以下数据：某店铺一周的销售额分别为（单位：元）：周一 3000、周二 3500、周三 2800、周四 4200、周五 5000、周六 6800、周日 5500。要求：1. 计算一周总销售额；2. 找出销售额最高和最低的日期；3. 用简单语言总结结论”。

• 在 ChatGPT 中的输出：“1. 一周总销售额：3000+3500+2800+4200+5000+6800+5500=30800 元；2. 销售额最高的日期是周六（6800 元），最低的日期是周三（2800 元）；3. 结论：该店铺周末（周六、周日）销售额明显高于工作日，其中周六销售额最高，周三销售额最低，整体销售额呈现周末上升、周三下滑的趋势。”

• 在文心一言中的输出：“1. 一周总销售额计算：3000+3500=6500，6500+2800=9300，9300+4200=13500，13500+5000=18500，18500+6800=25300，25300+5500=30800 元；2. 最高销售额日期：周六（6800 元），最低销售额日期：周三（2800 元）；3. 总结：该店铺一周销售额总计 30800 元，周末销售额（周六 6800 元、周日 5500 元）高于工作日，周三销售额最低，建议在周三推出促销活动提升销量。”

• 在 Claude 中的输出：“1. 一周总销售额：3000+3500+2800+4200+5000+6800+5500=30800 元；2. 销售额最高日期：周六（6800 元），最低日期：周三（2800 元）；3. 结论：该店铺销售额在一周内波动明显，周末（周六、周日）表现最佳，周三表现最差，总销售额达到 30800 元。”

原因：数据明确、需求具体（计算总销售额、找最值、总结结论），且分析逻辑简单，无需复杂算法。三个模型均能准确完成计算，结论方向一致，仅总结细节略有差异，迁移性好。

3.4.2 迁移性差的情况

案例：提示词 “请分析某电商平台‘2024 年第一季度女装销售额’数据（注：数据包含‘连衣裙、T 恤、牛仔裤、外套’4 类商品，每类商品 1-3 月销售额分别为：连衣裙：15 万、22 万、28 万；T 恤：8 万、15 万、25 万；牛仔裤：12 万、18 万、20 万；外套：20 万、16 万、10 万）。要求：1. 分析各类商品销售额的季度变化趋势；2. 给出 2 季度备货建议”。

• 在 ChatGPT 中的输出：“1. 季度变化趋势：①连衣裙：1-3 月销售额持续增长（15 万→22 万→28 万），增长幅度稳定；②T 恤：1-3 月快速增长（8 万→15 万→25 万），3 月增速加快；③牛仔裤：1-3 月增长后趋稳（12 万→18 万→20 万），2-3 月增长放缓；④外套：1-3 月持续下降（20 万→16 万→10 万），降幅逐渐扩大。2. 2 季度备货建议：①重点增加连衣裙、T 恤备货量，二者增长趋势明显，2 季度进入春季末夏季初，需求可能继续上升；②牛仔裤适量备货，增长趋稳，按 3 月销量基础微调；③大幅减少外套备货，需求持续下降，2 季度气温升高，外套需求进一步降低。”

• 在文心一言中的输出：“1. 变化趋势：连衣裙、T 恤、牛仔裤销售额呈上升趋势，外套呈下降趋势。2. 备货建议：多备连衣裙和 T 恤，少备外套，牛仔裤正常备货。”

• 在通义千问中的输出：“1. 趋势分析：①连衣裙 3 月销售额最高（28 万），1 月最低（15 万）；②T 恤 3 月销售额最高（25 万），1 月最低（8 万）；③牛仔裤 2 月销售额 18 万，比 1 月高 6 万，3 月比 2 月高 2 万；④外套 1 月最高（20 万），3 月最低（10 万）。2. 备货建议：2 季度天气变暖，T 恤和连衣裙适合夏季，建议多备货；牛仔裤可以作为日常款备货；外套需求低，少备货。”

原因：提示词中 “趋势分析” 需要模型对 “增长幅度、增速变化” 进行解读，“备货建议” 需要结合季节与趋势关联。ChatGPT 能详细分析趋势细节（如增速加快、降幅扩大），建议具体；文心一言仅笼统描述趋势，建议简单；通义千问趋势分析碎片化，建议缺乏逻辑支撑。模型对 “深度分析” 的能力差异，导致提示词迁移性差。

4. 提升提示词 “迁移性” 的实用方法

了解了提示词迁移性的影响因素和场景表现后，我们需要掌握具体方法，提升提示词在不同模型间的迁移性，减少调整成本。

4.1 方法 1：让提示词 “更明确”，减少解读差异

模型对提示词的解读差异是迁移性差的主要原因之一，让提示词更明确，能减少这种差异。具体可从三个方面入手：

4.1.1 明确 “核心需求”，避免模糊表述

核心需求是提示词的核心目标，需用具体、无歧义的语言描述，避免 “大概”“可能”“相关” 等模糊词汇。

比如，模糊表述：“请写一篇关于‘健身’的文章，内容丰富一些”。核心需求不明确，模型可能写健身方法、健身器材、健身误区等，迁移性差。

明确表述：“请写一篇 800 字的健身入门文章，针对新手，包含‘新手适合的 3 种健身动作（附简单步骤）、健身前热身的重要性、健身后拉伸的 2 个方法’三个核心部分，语言通俗易懂”。核心需求清晰，模型解读方向统一，迁移性强。

4.1.2 明确 “输出要求”，包括格式、风格、篇幅

输出要求能规范模型的输出形式，减少因 “默认风格不同” 导致的迁移差异。需明确格式（如表格、列表、段落）、风格（如正式、口语化、文艺）、篇幅（如字数、段落数）。

比如，未明确输出要求：“请总结某产品的用户反馈”。模型可能用段落描述，也可能用列表，风格可能正式也可能口语化，迁移性差。

明确输出要求：“请总结某产品的用户反馈，输出要求：1. 格式：分点列表（每点不超过 20 字）；2. 风格：正式、客观，避免主观评价；3. 内容：包含‘优点（3 点）、缺点（2 点）、建议（2 点）’；4. 篇幅：共 7 点，总字数控制在 120 字以内”。输出要求具体，不同模型输出形式统一，迁移性强。

4.1.3 明确 “细节补充”，避免模型假设

对于可能存在歧义的细节（如数据格式、场景背景、专业术语定义），需提前补充说明，避免模型自行假设，导致结果偏差。

比如，未补充细节：“请用 Python 处理 Excel 数据，筛选出符合条件的记录”。模型可能假设数据格式、筛选条件，不同模型假设不同，迁移性差。

补充细节：“请用 Python 处理 Excel 数据，细节补充：1. 数据格式：Excel 文件路径为‘D:/user_feedback.xlsx’，工作表名为‘反馈数据’，‘购买时间’列格式为‘YYYY-MM-DD’，‘评分’列范围为 1-5 分；2. 筛选条件：2024 年 1 月 1 日至 2024 年 2 月 29 日期间购买，且评分≥4 分的记录；3. 输出：筛选后的数据保存为新 Excel 文件‘D:/high_score_feedback.xlsx’”。细节明确，模型无需假设，迁移性强。

4.2 方法 2：避免 “模型专属依赖”，用通用表述

不同模型有专属的指令或偏好（如某些模型支持特定关键词，某些模型对特定表述更敏感），提示词若依赖这些 “模型专属元素”，迁移性会大幅降低。需用通用表述，避免模型专属依赖。

4.2.1 避免 “专属指令词”，用通用指令

部分模型有专属指令词（如 ChatGPT 的 “请思考后回答”，文心一言的 “请用中文详细说明”），这些指令词在其他模型中可能无效或效果不佳。需用所有模型都能理解的通用指令。

比如，依赖专属指令：“请用 ChatGPT 的思考模式，分析某产品的市场竞争力”。该表述依赖 ChatGPT 专属概念，在其他模型中无法理解，迁移性差。

通用指令：“请分析某产品的市场竞争力，分析维度包括‘产品价格、功能特点、目标用户匹配度、竞争对手优势对比’，要求每个维度有具体说明，总字数 500 字左右”。无专属指令，所有模型都能理解，迁移性强。

4.2.2 避免 “专属格式要求”，用通用格式

部分模型支持专属格式（如 Claude 的长文档分段标记，GitHub Copilot 的代码注释风格），提示词若使用这些格式，在其他模型中可能无法识别。需用通用格式。

比如，依赖专属格式：“请用 Claude 的长文档分段标记‘### 段落 1 ###’‘### 段落 2 ###’，写一篇关于‘时间管理’的短文”。该格式仅 Claude 支持，其他模型可能直接输出标记，迁移性差。

通用格式：“请写一篇关于‘时间管理’的短文，分为‘时间管理的重要性、2 个实用时间管理方法’两个段落，每个段落不超过 200 字”。通用分段要求，所有模型都能执行，迁移性强。

4.2.3 避免 “专属知识依赖”，用通用知识

部分模型包含专属知识（如某模型训练了特定行业的最新数据，某模型有独家合作的知识库），提示词若依赖这些专属知识，在其他模型中无法生成准确结果。需用所有模型都具备的通用知识。

比如，依赖专属知识：“请基于某模型独家的‘2024 年国内新能源汽车用户画像数据’，分析用户购买偏好”。该数据仅特定模型有，其他模型无法获取，迁移性差。

通用知识：“请基于通用的新能源汽车用户画像特点（如年龄分布、购车关注点、使用场景），分析用户购买偏好，包含‘25-35 岁用户、36-45 岁用户’两个群体，每个群体给出 2 个偏好特点”。基于通用知识，所有模型都能分析，迁移性强。

4.3 方法 3：“分步骤” 设计提示词，降低理解难度

复杂需求的提示词，模型理解难度高，迁移性差。将复杂需求拆分为多个

简单步骤，让模型逐步理解需求，能降低理解难度，提升迁移性。具体可按 “先明确目标→再拆解任务→最后定输出” 的逻辑分步骤设计。

4.3.1 第一步：明确核心目标，让模型知道 “要做什么”

核心目标是提示词的最终方向，需用一句话清晰说明，避免一上来就堆砌细节，导致模型抓不住重点。

比如，复杂需求：“生成一份面向大学生的考研英语复习计划，包含复习阶段划分、各阶段重点任务、推荐资料、时间安排，还要避免过于密集的任务导致疲劳”。直接用这个需求作为提示词，模型可能会遗漏部分要点，不同模型的侧重点也会不同，迁移性差。

分步骤第一步（明确核心目标）：“核心目标：生成一份适合大学生的考研英语复习计划，帮助学生科学规划复习，兼顾效率和休息，避免疲劳。” 先让模型明确最终要达成的目标，后续步骤再补充细节，模型理解更清晰。

4.3.2 第二步：拆解具体任务，让模型知道 “要做哪些事”

将核心目标拆解为 2-4 个具体任务，每个任务对应一个子需求，让模型按任务顺序逐步处理，避免需求混乱。

延续上面考研英语复习计划的例子，第二步（拆解任务）：“具体任务拆解：1. 划分复习阶段（需包含阶段名称、时间范围，共 3-4 个阶段）；2. 明确每个阶段的重点任务（如词汇、语法、阅读、写作分别的任务）；3. 推荐适合的复习资料（每类任务推荐 1-2 种主流资料）；4. 给出每周时间安排建议（每天复习英语的时长、各任务的时间分配）。” 每个任务清晰独立，模型能按任务逐一完成，减少遗漏。

4.3.3 第三步：确定输出要求，让模型知道 “要输出什么形式”

明确输出的格式、风格、篇幅等要求，确保模型输出的结果符合预期，不同模型间的输出形式也能更统一。

还是考研英语复习计划的例子，第三步（确定输出要求）：“输出要求：1. 格式：分阶段用标题 + 列表呈现，每个阶段包含‘阶段名称、时间范围、重点任务、推荐资料、时间安排’5 个部分；2. 风格：语言简洁、实用，避免专业术语，适合大学生理解；3. 篇幅：总字数控制在 800-1000 字，每个阶段的描述不超过 300 字。” 输出要求具体，模型能按统一格式生成内容，迁移性强。

分步骤提示词的优势：无论模型的理解能力如何，都能按步骤逐步处理需求，不会因需求复杂而混乱。比如，将上述分步骤提示词分别用到 ChatGPT、文心一言、Claude 中，三个模型生成的复习计划都会包含 “阶段划分、重点任务、推荐资料、时间安排”，格式也会统一为 “标题 + 列表”，迁移效果远好于未分步骤的提示词。

4.4 方法 4：“小范围测试 + 调整”，适配不同模型

即使提示词设计得再完善，也可能因模型差异导致迁移效果不佳。通过 “小范围测试 + 调整”，能快速适配不同模型，提升迁移性。具体步骤如下：

4.4.1 第一步：选择核心需求进行小范围测试

不直接用完整提示词生成内容，而是选择其中 1-2 个核心需求进行测试，快速判断模型是否能理解需求。

比如，完整需求是 “生成一份电商平台 618 促销活动方案，包含活动主题、时间安排、优惠方式、推广渠道、预算分配”。小范围测试时，可先测试 “活动主题” 这一核心需求，提示词为 “请为电商平台 618 促销活动设计 3 个活动主题，风格需活泼，包含‘618’‘优惠’‘狂欢’等关键词”。

4.4.2 第二步：根据测试结果调整提示词

若测试结果符合预期（如生成的主题包含指定关键词、风格活泼），说明模型能理解该部分需求，可继续测试其他核心需求；若测试结果不符合预期（如主题未包含 “618” 关键词、风格正式），则需调整提示词。

比如，在某模型中测试 “活动主题” 时，生成的主题为 “电商平台 618 购物节活动”“618 电商优惠活动”，风格过于正式，未包含 “狂欢” 关键词。此时需调整提示词：“请为电商平台 618 促销活动设计 3 个活动主题，风格需活泼（可使用感叹号、网络流行词如‘冲鸭’‘薅羊毛’），每个主题必须包含‘618’‘优惠’‘狂欢’3 个关键词，字数控制在 10 字以内”。调整后再次测试，直到结果符合预期。

4.4.3 第三步：逐步扩展到完整需求

当所有核心需求的小范围测试都通过后，再将完整提示词输入模型，生成最终内容。此时提示词已适配该模型，能大幅提升迁移效果。

示例：将适配后的 618 促销活动方案提示词，从 ChatGPT 迁移到文心一言时，先测试 “优惠方式” 部分：“请列出 3 种 618 促销活动的优惠方式，适合电商平台，包含‘满减’‘折扣’‘赠品’类型”。若文心一言生成的优惠方式为 “满 200 减 50、全场 8 折、买就送小礼品”，符合需求，则继续测试 “推广渠道”；若不符合，调整提示词后再测试，最终确保完整提示词在文心一言中也能生成符合预期的方案。

5. 不同类型大模型的提示词迁移适配技巧

不同类型的大模型（如通用对话模型、专业领域模型、代码生成模型），其功能和特点差异大，提示词的迁移适配技巧也不同。以下针对常见的三类模型，给出具体的适配技巧。

5.1 通用对话模型（如 ChatGPT、文心一言、Claude）

5.1.1 模型特点

这类模型功能全面，支持日常对话、文案生成、信息查询、简单分析等，但在专业领域（如医疗、金融）的深度不足，对主观风格需求（如文艺、幽默）的解读差异大。

5.1.2 迁移适配技巧

1. 侧重 “明确细节”：对于主观风格需求，需明确说明 “具体表现形式”，避免模型自行解读。比如，要求 “风格幽默”，需补充 “可使用谐音梗、自嘲式表述、生活化例子”；要求 “风格文艺”，需补充 “可使用比喻、拟人修辞，引用诗句或散文句子”。

1. 避免 “专业深度需求”：若需求涉及专业领域，需将专业内容简化，或明确说明 “用通俗语言解释”。比如，金融领域的需求 “分析股票 K 线图”，需调整为 “用通俗语言解释股票 K 线图中的‘阳线’‘阴线’是什么意思，避免使用‘均线’‘MACD 指标’等专业术语”。

1. 控制 “需求复杂度”：单次需求不超过 3 个核心任务，避免模型遗漏。比如，需求 “写一篇科普文章 + 总结核心要点 + 设计标题”，可拆分为两次提示：第一次 “写科普文章”，第二次 “总结文章核心要点 + 设计标题”。

示例：将 ChatGPT 中有效的 “写一篇关于‘人工智能对日常生活影响’的科普短文” 提示词，迁移到文心一言时，调整为：“请写一篇 500 字关于‘人工智能对日常生活影响’的科普短文，细节要求：1. 包含‘智能语音助手（如 Siri）、人脸识别、推荐算法（如电商平台推荐商品）’3 个日常生活中的例子；2. 风格通俗（用‘就像我们每天用的 XXX’这类生活化表述）；3. 避免使用‘机器学习’‘神经网络’等专业术语；4. 结构：开头引入 + 中间 3 个例子 + 结尾简单总结。” 调整后，文心一言生成的短文与 ChatGPT 生成的内容结构、核心例子一致，迁移性强。

5.2 专业领域模型（如医疗大模型：科大讯飞医疗大模型；金融大模型：恒生电子金融大模型）

5.2.1 模型特点

这类模型在特定领域（医疗、金融）的知识储备丰富，能处理专业需求，但对通用领域需求（如日常文案）的表现可能不如通用模型，且对专业术语的依赖度高。

5.2.2 迁移适配技巧

1. 保留 “专业术语”，补充 “术语定义”：专业领域模型依赖专业术语，但不同模型对术语的理解可能存在细微差异，需补充术语定义。比如，医疗领域提示词 “分析‘高血压 1 级’患者的用药建议”，需补充 “高血压 1 级定义：收缩压 140-159mmHg 或舒张压 90-99mmHg，无其他并发症”。

1. 明确 “专业标准”，避免模型主观判断：专业领域有明确的行业标准（如医疗的《临床诊疗指南》、金融的《金融监管政策》），提示词中需明确参考标准，避免模型生成不符合标准的内容。比如，金融领域提示词 “分析某企业的融资方案是否符合监管要求”，需补充 “参考 2024 年《商业银行融资业务监管办法》”。

1. 避免 “跨领域需求”：专业模型仅擅长本领域内容，提示词中不要包含跨领域需求。比如，医疗模型的提示词中，不要包含 “为患者设计康复期间的理财方案” 这类金融需求；金融模型的提示词中，不要包含 “分析企业员工的健康状况” 这类医疗需求。

示例：将科大讯飞医疗大模型中有效的 “分析‘2 型糖尿病’患者的饮食建议” 提示词，迁移到其他医疗模型时，调整为：“请分析‘2 型糖尿病’患者的饮食建议，要求：1. 参考《中国 2 型糖尿病防治指南（2024 年版）》；2. 包含‘碳水化合物摄入比例、蛋白质选择、脂肪限制、禁忌食物’4 个部分；3. 专业术语定义：2 型糖尿病是指因胰岛素抵抗或胰岛素分泌不足导致的血糖升高，患者多为中老年人；4. 避免包含运动建议、用药建议等跨领域内容。” 调整后，其他医疗模型能按统一标准生成饮食建议，迁移性强。

5.3 代码生成模型（如 GitHub Copilot、CodeLlama、文心一言代码版）

5.3.1 模型特点

这类模型擅长生成代码，支持多种编程语言（Python、Java、JavaScript 等），对代码语法、库函数的掌握程度高，但对非代码需求（如文案生成）的表现差，且对 “代码功能细节” 的理解差异大。

5.3.2 迁移适配技巧

1. 明确 “代码功能细节”，包括输入输出、库版本、语法规范：代码生成对细节要求极高，需明确说明 “输入数据类型、输出结果格式、使用的库版本、语法规范”。比如，Python 代码提示词中，需明确 “使用 pandas 2.0 版本、符合 PEP 8 语法规范、输入为 CSV 文件、输出为 Excel 文件”。

1. “先写注释，再生成代码”：在提示词中先写代码注释，说明代码的功能、步骤，再让模型生成代码，能减少理解差异。比如，提示词：“# Python 代码功能：读取 CSV 文件（路径为‘D:/data.csv’）中的‘销售额’列，计算该列的平均值、最大值、最小值，将结果保存到‘D:/result.txt’文件中 # 步骤：1. 导入 pandas 库；2. 读取 CSV 文件；3. 计算统计指标；4. 保存结果到 txt 文件 # 要求：代码有详细注释，使用 pandas 2.0 版本，避免使用过时函数”。

1. 避免 “模糊的功能描述”：代码功能需用 “可量化、可执行” 的语言描述，避免 “大概”“差不多” 等模糊表述。比如，模糊表述：“写一段 Python 代码，处理一下数据”；明确表述：“写一段 Python 代码，读取 Excel 文件‘D:/user.csv’，删除‘年龄’列中为空的行，将‘性别’列中的‘男 / 女’转换为‘1/0’，保存到新 Excel 文件‘D:/processed_user.csv’”。

示例：将 GitHub Copilot 中有效的 “生成 Python 代码读取 MySQL 数据库数据” 提示词，迁移到 CodeLlama 时，调整为：“请生成 Python 代码，功能：读取 MySQL 数据库中的‘sales’表数据，要求：1. 使用 mysql-connector-python 库（版本 8.0.32）；2. 数据库连接信息：主机地址‘localhost’、端口‘3306’、用户名‘root’、密码‘123456’、数据库名‘company’；3. 读取‘sales’表中‘2024 年 5 月’的记录（‘sale_date’列格式为‘YYYY-MM-DD’）；4. 代码包含异常处理（如连接失败、查询无结果）；5. 符合 PEP 8 语法规范，有详细注释。” 调整后，CodeLlama 生成的代码能正常连接数据库、读取指定数据，迁移效果好。

6. 提示词迁移性的 “雷区”：这些错误不要犯

在提升提示词迁移性的过程中，很多人会因忽视细节而踩雷，导致迁移效果不佳。以下是常见的 “雷区” 及避免方法：

6.1 雷区 1：“默认所有模型都懂”，忽略模型认知差异

6.1.1 错误表现

认为 “自己能理解的需求，模型也一定能理解”，提示词中不补充基础信息，导致模型因认知差异无法理解。

比如，提示词 “请为‘Z 世代’设计一款饮料产品文案”。若不解释 “Z 世代” 的定义（通常指 1995-2009 年出生的群体，偏好个性化、潮流化产品），部分模型可能将 “Z 世代” 理解为 “某个地区的人群”，生成的文案不符合需求。

6.1.2 避免方法

在提示词中补充 “基础概念定义”，尤其是涉及特定群体、新兴词汇、专业术语时。比如，调整后的提示词：“请为‘Z 世代’（定义：1995-2009 年出生的群体，偏好个性化、潮流化、健康化产品）设计一款饮料产品文案，突出‘低糖、高颜值、便携’三个卖点，风格活泼。”

6.2 雷区 2：“过度依赖模型的‘默认设置’”，不明确输出要求

6.2.1 错误表现

认为 “模型会默认生成符合预期的格式和风格”，不明确输出要求，导致不同模型的输出差异大。

比如，提示词 “请总结某产品的用户反馈”。有的模型默认用段落总结，有的默认用列表总结；有的默认语言正式，有的默认语言口语化，迁移性差。

6.2.2 避免方法

无论需求是否简单，都明确 “输出格式、风格、篇幅”。比如，调整后的提示词：“请总结某产品的用户反馈，输出要求：1. 格式：分点列表（每点 15-20 字）；2. 风格：正式、客观，不使用主观评价词（如‘很好’‘很差’）；3. 内容：包含‘优点（2 点）、缺点（2 点）’；4. 篇幅：共 4 点，总字数 80 字以内。”

6.3 雷区 3：“一次性提太多需求”，导致模型遗漏

6.3.1 错误表现

在一个提示词中包含 5 个以上核心需求，模型因信息过载而遗漏部分需求，不同模型遗漏的需求还可能不同，迁移性差。

比如，提示词 “请写一篇关于‘绿色出行’的文章，包含绿色出行的意义、常见方式、对环境的影响、推广建议、国内外案例，还要有数据支撑，语言通俗易懂，字数 800 字左右”。该提示词包含 “意义、方式、环境影响、推广建议、国内外案例、数据支撑、语言风格、字数”8 个需求，模型很容易遗漏 “数据支撑” 或 “国内外案例”。

6.3.2 避免方法

将需求拆分为 2-3 个核心需求，分多次生成内容，或按 “分步骤提示词” 设计，每次处理 1-2 个需求。比如，调整后的提示词：“第一步：写一篇关于‘绿色出行’的文章，包含‘绿色出行的意义（200 字）、常见方式（3 种，每种 50 字）’，语言通俗易懂，包含 1 个数据（如‘每年绿色出行可减少 XX 吨碳排放’）；第二步：在第一步文章的基础上，补充‘绿色出行对环境的影响（200 字）、推广建议（3 点）’；第三步：补充‘国内外绿色出行案例（各 1 个，每个 100 字）’，最终文章总字数 800 字左右。”

6.4 雷区 4：“忽视模型的‘知识截止时间’”，导致信息过时

6.4.1 错误表现

提示词中包含模型 “知识截止时间” 之后的信息，模型无法获取该信息，导致迁移失败。

比如，ChatGPT 的知识截止时间为 2023 年 10 月，若提示词 “请分析 2024 年 3 月国内新能源汽车的销量数据及趋势”，ChatGPT 因无法获取 2024 年的信息，会提示 “无法提供该数据”；而若将同一提示词用到 2024 年更新过数据的文心一言中，能生成准确结果，导致提示词在两模型间迁移失败。

6.4.2 避免方法

在提示词中明确 “数据时间范围”，若涉及模型知识截止时间之后的信息，需补充说明 “若无法获取最新数据，可基于已有数据推测趋势”，或选择知识截止时间匹配的模型。比如，调整后的提示词：“请分析国内新能源汽车的销量数据及趋势，要求：1. 若能获取 2024 年 3 月数据，直接分析该月数据；2. 若无法获取 2024 年 3 月数据，可基于 2023 年 10 月前的历史数据，推测 2024 年第一季度可能的趋势；3. 输出时需注明数据来源或推测依据。”

6.5 雷区 5：“混用不同领域的术语”，导致模型混淆

6.5.1 错误表现

在提示词中混用不同领域的术语（如在文案生成中用编程术语，在代码生成中用医疗术语），模型无法准确识别核心需求，导致输出偏离预期，迁移性差。

比如，提示词 “请用‘模块化’的思路，写一篇关于‘健康饮食’的公众号推文，包含‘食材搭配’‘烹饪方法’两个模块”。“模块化” 是编程领域术语，部分文案生成模型可能无法理解其含义，生成的推文可能仅简单分段落，未体现 “模块独立且关联” 的逻辑；而若将该提示词用到编程模型中，模型可能会生成代码相关内容，完全偏离需求。

6.5.2 避免方法

根据需求场景使用 “对应领域的通用术语”，避免跨领域术语混用。比如，调整后的提示词：“请写一篇关于‘健康饮食’的公众号推文，采用‘分模块’结构：1. 模块 1：健康食材搭配（包含 3 种常见搭配及营养优势）；2. 模块 2：简单烹饪方法（包含 2 种低油烹饪方式及步骤）；3. 两个模块内容独立，开头有总起、结尾有总结，确保逻辑连贯。” 用 “分模块结构” 替代 “模块化”，所有文案生成模型都能理解，迁移性强。

7. 提示词迁移的实际案例分析：从 “迁移失败” 到 “迁移成功”

通过实际案例，我们能更直观地看到提示词迁移过程中遇到的问题及解决方法，掌握从 “迁移失败” 到 “迁移成功” 的调整思路。以下是两个不同场景的完整案例分析。

7.1 案例 1：文案生成场景（从 ChatGPT 迁移到文心一言）

7.1.1 初始需求与迁移失败情况

• 初始需求：生成一篇面向职场新人的 “职场沟通技巧” 短文，要求包含 “倾听、表达、反馈” 三个核心技巧，语言简洁实用。

• 初始提示词（在 ChatGPT 中有效）：“请写一篇 300 字左右的职场沟通技巧短文，面向职场新人，包含倾听、表达、反馈三个核心技巧，语言简洁实用。”

• ChatGPT 输出（符合预期）：“# 职场新人必备的 3 个沟通技巧

1. 学会倾听：与同事或领导沟通时，不随意打断对方，用点头、眼神交流表示关注，结束后可简单复述‘您的意思是 XX，对吗？’，避免误解。

1. 清晰表达：汇报工作时先讲结论，再补充原因和数据，比如‘本周项目进度完成 80%，因 A 任务提前交付，具体数据为 XX’，避免逻辑混乱。

1. 及时反馈：收到任务安排或建议后，需在 1 小时内回复‘已收到，将按要求执行’，若有疑问，需明确说明‘关于 XX 部分，想确认是否按 XX 方式处理’，避免延误。”

• 迁移到文心一言的输出（迁移失败）：“职场沟通很重要，新人刚进入职场，要多听、多说、多反馈。倾听时要认真，表达时要清楚，反馈时要及时。平时多和同事交流，积累沟通经验，慢慢就能掌握沟通技巧。”

• 失败原因：初始提示词未明确 “每个技巧的具体内容要求”（如倾听需包含 “不打断、复述确认”），文心一言仅笼统描述技巧，未展开细节，不符合 “简洁实用” 的需求。

7.1.2 调整思路

1. 补充 “每个技巧的具体内容要求”，避免模型笼统描述；

1. 明确 “输出格式”（如分点列表 + 小标题），确保结构清晰；

1. 保留 “面向职场新人、300 字左右、语言简洁” 的核心需求，不增加额外复杂度。

7.1.3 调整后的提示词

“请写一篇 300 字左右的职场沟通技巧短文，要求：1. 面向职场新人，语言简洁实用，避免专业术语；2. 包含‘倾听、表达、反馈’三个核心技巧，每个技巧需说明‘具体做法’（如倾听的做法、表达的做法）；3. 输出格式：有小标题，每个技巧用分点列出，每点不超过 50 字；4. 总字数控制在 300 字左右。”

7.1.4 迁移成功后的文心一言输出

“# 职场新人必学的 3 个沟通技巧

1. 倾听技巧：沟通时不打断对方，用点头回应，结束后复述‘您说的是 XX，对吗？’，确保理解准确。

1. 表达技巧：汇报工作先讲结论，再补数据，如‘本周项目完成 80%，因 A 任务提前交付’，逻辑更清晰。

1. 反馈技巧：收到任务 1 小时内回复‘已收到，将执行’，有疑问需说‘想确认 XX 部分的处理方式’，避免延误。”

• 成功原因：调整后的提示词明确了 “每个技巧的具体做法” 和 “输出格式”，文心一言能按要求展开细节，结构清晰，与 ChatGPT 输出质量一致，迁移成功。

7.2 案例 2：代码生成场景（从 GitHub Copilot 迁移到 CodeLlama）

7.2.1 初始需求与迁移失败情况

• 初始需求：生成一段 Python 代码，实现 “读取 CSV 文件中的‘用户 ID’和‘消费金额’列，筛选出消费金额大于 1000 的记录，将结果保存到新 CSV 文件”。

• 初始提示词（在 GitHub Copilot 中有效）：“请用 Python 写一段代码，读取 CSV 文件中的‘用户 ID’和‘消费金额’列，筛选消费金额> 1000 的记录，保存到新 CSV 文件。”

• GitHub Copilot 输出（符合预期）：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定列

df = pd.read_csv("user_data.csv", usecols=["用户ID", "消费金额"])

# 筛选消费金额大于1000的记录

df_filtered = df[df["消费金额"] > 1000]

# 保存到新CSV文件

df_filtered.to_csv("high_spend_users.csv", index=False)

print(f"筛选完成，共{len(df_filtered)}条符合条件的记录，已保存到high_spend_users.csv")

• 迁移到 CodeLlama 的输出（迁移失败）：

import csv

# 读取CSV文件

with open("user_data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:

reader = csv.DictReader(f)

# 筛选消费金额>1000的记录

filtered_data = []

for row in reader:

# 未处理数据类型转换，直接比较字符串

if row["消费金额"] > "1000":

filtered_data.append(row)

# 保存到新CSV文件

with open("high_spend_users.csv", "w", encoding="utf-8") as f:

writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["用户ID", "消费金额"])

writer.writeheader()

writer.writerows(filtered_data)

• 失败原因：初始提示词未明确 “使用的库（如 pandas）” 和 “数据类型处理（如消费金额需转为数值型）”，CodeLlama 使用了 csv 库且未转换数据类型，直接比较字符串（如 “120”>“1000” 会判定为 True，逻辑错误），代码无法正确运行。

7.2.2 调整思路

1. 明确 “使用的库（pandas）”，避免模型选择其他库导致代码差异；

1. 补充 “数据类型处理要求”（如消费金额需转为 int 或 float 类型），避免逻辑错误；

1. 明确 “文件路径占位符”（如 “user_data.csv”“high_spend_users.csv”），确保代码可复用；

1. 保留 “读取指定列、筛选条件、保存新文件” 的核心需求。

7.2.3 调整后的提示词

“请用 Python 写一段代码，实现以下功能，要求：1. 使用 pandas 库；2. 读取 CSV 文件（路径为‘user_data.csv’）中的‘用户 ID’和‘消费金额’列；3. 将‘消费金额’列转为 int 类型，筛选出消费金额> 1000 的记录；4. 将筛选结果保存到新 CSV 文件（路径为‘high_spend_users.csv’），不保留索引；5. 代码包含详细注释，符合 PEP 8 语法规范。”

7.2.4 迁移成功后的 CodeLlama 输出

# 导入pandas库，用于数据处理

import pandas as pd

# 1. 读取CSV文件，指定需要的列（用户ID、消费金额）

# 文件路径为"user_data.csv"，仅读取目标列，减少内存占用

df = pd.read_csv(

filepath_or_buffer="user_data.csv",

usecols=["用户ID", "消费金额"] # 指定读取的列

)

# 2. 数据类型转换：将"消费金额"列从字符串转为int类型

# 若转换失败（如存在非数字值），用errors="coerce"转为NaN，后续可过滤

df["消费金额"] = pd.to_numeric(df["消费金额"], errors="coerce")

# 3. 筛选消费金额大于1000的记录

# 同时过滤掉"消费金额"为NaN的行（避免转换失败的数据影响结果）

df_filtered = df[(df["消费金额"] > 1000) & (df["消费金额"].notna())]

# 4. 保存筛选结果到新CSV文件

# 路径为"high_spend_users.csv"，index=False表示不保留pandas默认索引

df_filtered.to_csv(

path_or_buf="high_spend_users.csv",

index=False # 不保存索引列

)

# 打印执行结果，提示用户筛选完成及符合条件的记录数

print(f"代码执行完成！共筛选出{len(df_filtered)}条消费金额>1000的记录，已保存到high_spend_users.csv")

• 成功原因：调整后的提示词明确了 “库选择、数据类型处理、文件路径、代码规范”，CodeLlama 生成的代码能正确实现功能，与 GitHub Copilot 输出的核心逻辑一致，且补充了异常处理（如过滤 NaN 值），迁移成功。

8. 不同场景下提示词迁移的 “通用模板”

为了让大家快速上手提示词迁移，结合前面的方法和案例，总结出不同场景下提示词迁移的 “通用模板”，只需根据具体需求修改模板中的 “[]” 部分，即可提升迁移性。

8.1 通用文案生成场景模板

“请生成一篇 [] 字左右的 []（文案类型，如科普短文、产品文案、公众号推文），要求：

1. 目标受众：[]（如小学生、职场新人、老年人），语言需 []（如通俗易懂、正式专业、活泼幽默），避免 []（如专业术语、生僻字、粗俗用语）；

1. 核心内容：包含 []（如 3 个核心要点、2 个案例、1 个结论），每个核心内容需说明 []（如具体做法、案例细节、结论依据）；

1. 输出格式：[]（如分点列表 + 小标题、段落式 + 开头总起、表格 + 文字说明）；

1. 其他要求：[]（如包含指定关键词、避免某类内容、符合某类风格）。”

使用示例：生成面向老年人的 “春季养生注意事项” 科普短文，修改模板为：

“请生成一篇 500 字左右的科普短文，要求：

1. 目标受众：老年人，语言需通俗易懂，避免专业术语（如 “糖化血红蛋白”）、生僻字（如 “旖旎”）；

1. 核心内容：包含 “饮食、运动、保暖”3 个核心要点，每个要点需说明具体做法（如饮食的具体食材、运动的具体项目）；

1. 输出格式：分点列表 + 小标题（每个要点一个小标题，用 “1. 饮食注意：” 这类格式）；

1. 其他要求：包含 “春季”“老年人” 关键词，避免推荐高强度运动（如跑步 5 公里）。”

8.2 专业领域内容生成场景（医疗 / 金融）模板

“请生成 []（内容类型，如医疗饮食建议、金融投资分析），要求：

1. 专业依据：参考 []（如《中国 2 型糖尿病防治指南 2024》、2024 年《商业银行融资业务监管办法》），确保内容符合行业规范；

1. 核心需求：针对 []（如 2 型糖尿病患者、小微企业融资），包含 []（如 4 个核心建议、3 个分析维度），每个核心内容需补充 []（如术语定义、数据支撑、适用场景）；

1. 输出要求：[]（如分点说明 + 风险提示、表格对比 + 文字解读），语言需 []（如严谨客观、通俗解释），避免 []（如夸大疗效、承诺保本、跨领域内容）；

1. 专业术语说明：对 []（如 “高血压 1 级”“年化收益率”）等术语，需用通俗语言解释，确保目标受众理解。”

使用示例：生成针对 2 型糖尿病患者的饮食建议，修改模板为：

“请生成医疗饮食建议，要求：

1. 专业依据：参考《中国 2 型糖尿病防治指南 2024》，确保内容符合医疗规范；

1. 核心需求：针对 2 型糖尿病患者，包含 “碳水摄入、蛋白质选择、脂肪限制、禁忌食物”4 个核心建议，每个建议需补充适用场景（如碳水摄入适合早餐的食材）；

1. 输出要求：分点说明 + 风险提示（每个建议后注明 “注意：需结合个人血糖情况调整”），语言需通俗解释，避免夸大疗效（如 “吃某食物能治愈糖尿病”）、跨领域内容（如运动建议）；

1. 专业术语说明：对 “碳水化合物” 术语，用 “日常吃的米饭、面条、馒头等主食都属于碳水化合物” 解释，确保患者理解。”

8.3 代码生成场景模板

“请用 []（编程语言，如 Python、Java）写一段代码，实现 []（核心功能，如读取 Excel 数据、筛选记录、保存文件），要求：

1. 依赖库与版本：使用 [] 库（如 pandas 2.0、mysql-connector-python 8.0），若需导入其他库，需注明用途；

1. 输入输出：输入为 []（如路径 “D:/data.csv”、数据格式 “CSV 文件，包含‘用户 ID’‘消费金额’列”），输出为 []（如路径 “D:/filtered_data.csv”、格式 “CSV 文件，仅保留消费金额 > 1000 的记录”）；

1. 核心逻辑：[]（如 “将‘消费金额’转为 int 类型→筛选金额> 1000 的记录→保存到新文件”“连接 MySQL 数据库→查询‘sales’表 2024 年 5 月数据→打印结果”）；

1. 代码规范：符合 []（如 PEP 8、Java 代码规范），包含详细注释（每个步骤需说明用途），包含 []（如异常处理、日志打印），避免 []（如过时函数、硬编码密码）。”

使用示例：生成 Python 代码读取 Excel 数据并筛选，修改模板为：

“请用 Python 写一段代码，实现读取 Excel 数据并筛选记录，要求：

1. 依赖库与版本：使用 pandas 2.0、openpyxl 库（用于读取 Excel），导入库时注明用途；

1. 输入输出：输入为路径 “D:/sales.xlsx”（Excel 文件，工作表 “2024 年数据”，包含 “日期”“销售额” 列），输出为路径 “D:/may_sales.xlsx”（Excel 文件，仅保留 2024 年 5 月销售额 > 5000 的记录）；

1. 核心逻辑：“读取 Excel 文件→将‘日期’转为‘YYYY-MM-DD’格式→筛选 2024 年 5 月且销售额> 5000 的记录→保存到新 Excel 文件”；

1. 代码规范：符合 PEP 8 规范，包含详细注释（每个步骤说明用途），包含异常处理（如文件不存在时提示错误），避免过时函数（如不使用 pandas 的 read_excel 旧版参数）、硬编码密码（若涉及数据库连接）。”

8.4 数据分析场景模板

“请分析 []（数据类型，如某店铺一周销售额、某产品用户反馈数据），要求：

1. 数据详情：[]（如 “某店铺一周销售额：周一 3000 元、周二 3500 元、周三 2800 元、周四 4200 元、周五 5000 元、周六 6800 元、周日 5500 元”“某产品用户反馈：好评 200 条、中评 50 条、差评 30 条，差评集中在‘物流慢’‘包装破损’”）；

1. 分析需求：完成 []（如 “计算总销售额 + 找出销售额最高 / 最低日期 + 总结趋势”“统计好评率 + 分析差评原因 + 给出改进建议”），每个分析任务需说明 []（如 “总销售额计算方式为一周数据相加”“差评原因需分类统计，至少分 2 类”）；

1. 输出要求：[]（如 “分点说明 + 数据表格”“文字总结 + 可视化建议”），语言需 []（如 “简洁客观、包含具体数据”“通俗易懂、避免专业分析术语”），避免 []（如 “主观猜测数据原因”“遗漏核心分析任务”）；

1. 其他补充：[]（如 “若数据存在异常值，需注明并排除后分析”“建议部分需具体可行，至少 2 条”）。”

使用示例：分析某产品用户反馈数据，修改模板为：

“请分析某产品用户反馈数据，要求：

1. 数据详情：某产品用户反馈共 280 条，其中好评 200 条、中评 50 条、差评 30 条；差评内容中，15 条提到 “物流慢”，10 条提到 “包装破损”，5 条提到 “产品功能不符”；

1. 分析需求：完成 “计算好评率 + 分类统计差评原因 + 给出改进建议”，分析任务说明：①好评率 = 好评数 / 总反馈数 ×100%；②差评原因按 “物流慢”“包装破损”“产品功能不符” 分类统计占比；③改进建议需针对差评原因提出，每条建议有具体措施；

1. 输出要求：分点说明 + 数据表格（表格包含 “反馈类型”“数量”“占比”），语言简洁客观、包含具体数据，避免主观猜测（如不推测 “物流慢是因为快递公司选择不当”，仅基于数据表述）；

1. 其他补充：若后续有新增反馈数据，可按此方法更新分析，建议部分至少 2 条。”

9. 提示词迁移过程中的 “效率提升技巧”

在实际工作中，我们可能需要频繁跨模型使用提示词，掌握效率提升技巧，能减少重复工作，快速完成提示词迁移。

9.1 技巧 1：建立 “提示词迁移清单”，避免遗漏调整项

9.1.1 清单内容

提前整理一份提示词迁移清单，包含 “必须检查的调整项”，每次迁移时逐一核对，确保不遗漏关键调整。清单可包含以下内容：

1. 模型知识截止时间：是否涉及模型知识截止时间之后的信息，是否需要补充 “推测说明”；

1. 提示词清晰度：核心需求是否明确，是否有模糊表述，是否需要补充细节；

1. 输出要求：格式、风格、篇幅是否明确，是否需要适配模型默认输出风格；

1. 专业术语：是否有跨领域术语，是否需要替换为通用术语；

1. 依赖库 / 工具：代码生成场景中，是否明确依赖库及版本，是否需要适配模型支持的库；

1. 数据细节：数据分析场景中，数据格式、来源是否明确，是否需要补充说明。

9.1.2 使用方法

以 “将 ChatGPT 的‘职场沟通技巧’提示词迁移到文心一言” 为例，核对清单：

1. 模型知识截止时间：不涉及最新信息，无需调整；

1. 提示词清晰度：初始提示词未明确 “每个技巧的具体做法”，需补充；

1. 输出要求：初始提示词未明确 “分点列表 + 小标题” 格式，需补充；

1. 专业术语：无跨领域术语，无需调整；

1. 依赖库 / 工具：非代码场景，无需调整；

1. 数据细节：非数据分析场景，无需调整。

通过清单核对，快速确定需要调整的两项内容，避免遗漏。

9.2 技巧 2：使用 “提示词片段复用”，减少重复编写

9.2.1 操作方法

将提示词中 “通用部分”（如输出格式要求、目标受众描述、避免内容说明）保存为 “提示词片段”，每次迁移时直接复用，仅修改 “模型专属调整部分”。

9.2.2 示例

通用提示词片段（文案生成场景）：“目标受众：职场新人，语言需简洁实用，避免专业术语；输出格式：有小标题，每个核心内容用分点列出，每点不超过 50 字；避免内容：不包含与核心需求无关的案例，不使用生僻字。”

迁移时，若生成 “职场时间管理技巧” 短文，只需补充 “核心内容：包含‘任务优先级划分、避免拖延、合理利用碎片时间’3 个技巧，每个技巧需说明具体做法”，再结合模型特点调整细节，无需重新编写 “目标受众、输出格式” 等通用部分。

9.3 技巧 3：利用 “模型批量测试工具”，快速对比迁移效果

9.3.1 工具选择

部分 AI 工具平台（如讯飞星火、通义千问开放平台）提供 “多模型对比测试” 功能，可同时将提示词输入多个模型，快速查看输出结果，对比迁移效果。

9.3.2 使用方法

以 “测试‘小学生春季安全教育短文’提示词” 为例：

1. 在多模型对比测试工具中，选择 “ChatGPT、文心一言、Claude” 三个模型；

1. 输入提示词：“请生成 200 字的小学生春季安全教育短文，包含‘出行安全、饮食安全’两个要点，语言简单易懂，避免恐怖案例”；

1. 点击 “生成”，工具同时输出三个模型的结果；

1. 对比结果：查看三个模型是否都包含 “两个要点”“无恐怖案例”“语言简单”，快速判断提示词迁移性，若某模型输出不符合，针对性调整。

9.4 技巧 4：记录 “模型适配偏好”，形成专属指南

9.4.1 记录内容

长期使用不同模型后，记录每个模型的 “适配偏好”，比如：

1. ChatGPT：擅长复杂逻辑分析，提示词可适当包含 “分步骤需求”，输出风格偏正式；

1. 文心一言：对中文语境理解更优，提示词可包含 “中文俗语、本土化案例”，输出风格偏平实；

1. GitHub Copilot：代码生成需明确 “库版本、语法规范”，对 “异常处理” 的提示更敏感；

1. 科大讯飞医疗大模型：医疗内容需明确 “参考指南版本”，对 “通俗解释专业术语” 的需求响应更好。

9.4.2 使用方法

当需要将提示词迁移到某模型时，查看该模型的适配偏好，针对性调整。比如，将 “医疗饮食建议” 提示词迁移到科大讯飞医疗大模型，根据偏好补充 “参考《中国 2 型糖尿病防治指南 2024》”“用通俗语言解释‘碳水化合物’”，提升迁移效率和效果。

10. 提示词迁移的 “未来趋势” 与 “应对建议”

随着大模型技术的发展，提示词迁移性可能会出现新的变化，提前了解未来趋势并做好应对，能更好地适应技术发展。

10.1 未来趋势

10.1.1 模型 “通用理解能力” 提升，迁移性逐渐增强

未来，大模型的训练数据会更全面，指令理解能力会进一步提升，不同模型对 “通用提示词” 的解读差异会缩小。比如，简单的文案生成、信息查询类提示词，可能无需调整就能在不同模型间直接迁移，迁移性大幅增强。

10.1.2 模型 “领域专业化” 加剧，专业场景迁移性仍较弱

同时，模型会向更细分的专业领域发展（如更精准的医疗模型、金融模型、编程模型），专业场景的提示词对 “领域知识深度” 要求更高，不同专业模型间的迁移性仍会较弱。比如，医疗模型的 “疾病诊断提示词”，难以直接迁移到金融模型中使用，甚至在不同医疗模型间，也需根据模型擅长的疾病领域调整。

10.1.3 “提示词标准化” 可能出现，降低迁移成本

随着大模型应用的普及，行业可能会出现 “提示词标准化规范”，明确不同场景下提示词的 “通用格式、核心要素、表述方式”。按标准化规范编写的提示词，能在不同模型间更顺畅地迁移，大幅降低迁移成本。

10.2 应对建议

10.2.1 基础场景：优先使用 “通用提示词”，减少调整

对于日常文案生成、简单信息查询等基础场景，按 “通用提示词” 标准编写（如明确核心需求、输出格式、目标受众），利用模型通用理解能力的提升，减少迁移调整。比如，生成 “生日祝福短信”，使用通用提示词：“请生成一条 50 字左右的生日祝福短信，目标受众为朋友，风格活泼，包含‘健康快乐’‘友谊长久’关键词”，无需针对每个模型调整。

10.2.2 专业场景：建立 “领域专属提示词库”，按模型分类

对于医疗、金融、编程等专业场景，建立领域专属提示词库，按模型分类存储调整后的提示词。比如，医疗场景下，分别存储 “科大讯飞医疗大模型提示词”“阿里健康大模型提示词”，每个提示词标注 “参考指南、术语解释、适配要点”，下次使用时直接调用，无需重新调整。

10.2.3 关注 “提示词标准化动态”，及时适配规范

关注行业内提示词标准化规范的发展，一旦出现通用规范，及时按规范调整现有提示词。比如，若行业明确 “代码生成提示词需包含‘库名称 + 版本 + 核心逻辑 + 异常处理要求’”，则按此规范优化现有代码提示词，提升跨模型迁移性。

11. 常见问题解答（FAQ）

在提示词迁移过程中，大家可能会遇到一些高频问题，以下是常见问题及解答，帮助快速解决疑惑。

11.1 问题 1：所有类型的提示词都需要迁移调整吗？有没有无需调整的情况？

解答：不是所有提示词都需要调整，以下情况可能无需调整：

1. 需求极简单的通用场景，如 “请列出 3 种常见的水果名称”“请解释‘天气’的定义”，这类提示词需求明确、无歧义，大多数模型都能准确理解，无需调整；

1. 按 “提示词标准化规范” 编写的通用提示词，若模型支持该规范，也可能无需调整；

1. 模型间 “通用理解能力” 差异小的场景，如简单的列表生成、短句创作，可能无需调整。

但对于复杂需求（如长文案、专业内容、代码生成），几乎都需要根据模型特点调整。

11.2 问题 2：提示词迁移时，如何判断 “调整幅度”？调整太多会导致偏离原需求吗？

解答：判断调整幅度可参考以下原则：

1. 核心需求不变：无论如何调整，都需保留原提示词的核心需求（如 “生成职场沟通技巧短文” 的核心需求是 “包含倾听、表达、反馈三个技巧”），调整的是 “实现核心需求的细节”（如补充技巧的具体做法、明确输出格式）；

1. 按模型差异调整：若模型仅在 “输出风格” 上有差异（如 ChatGPT 偏正式、文心一言偏平实），调整幅度小，只需补充 “风格要求”；若模型在 “核心能力” 上有差异（如 GitHub Copilot 擅长编程、ChatGPT 擅长文案），调整幅度大，需明确 “专业细节”（如代码生成的库版本、语法规范）；

1. 小范围测试验证：调整后先进行小范围测试（如测试一个核心技巧的生成效果），若符合核心需求，再扩展到完整提示词，避免调整过多偏离原需求。

11.3 问题 3：如果有多个模型需要迁移，按什么顺序调整效率最高？

解答：建议按 “模型理解能力从高到低” 的顺序调整，效率最高：

1. 先迁移到 “理解能力强的通用模型”（如 ChatGPT、文心一言），这类模型对提示词的包容性强，调整幅度小，可快速得到符合预期的结果；

1. 再迁移到 “领域专业模型”（如 GitHub Copilot、科大讯飞医疗大模型），这类模型需明确专业细节，可基于通用模型的调整结果，补充专业部分的调整；

1. 最后迁移到 “理解能力较弱的模型”，这类模型可能需要更细致的提示词（如更简单的句子、更明确的步骤），可基于前两类模型的调整结果，进一步简化和明确提示词。

比如，先将提示词迁移到 ChatGPT，再迁移到 GitHub Copilot（代码场景），最后迁移到理解能力较弱的小众模型。

11.4 问题 4：提示词迁移后，如何验证 “迁移成功”？有没有统一的验证标准？

解答：验证迁移成功可参考以下标准，这些标准适用于大多数场景：

1. 核心需求满足：生成的内容包含原提示词的所有核心需求，无遗漏；

1. 禁止内容排除：若原提示词有禁止内容（如 “避免专业术语”“无恐怖案例”），生成的内容中无禁止内容；

1. 输出质量一致：生成内容的质量（如准确性、完整性、实用性）与原模型（A 模型）的输出质量相近，无明显差距；

1. 适配模型特点：生成内容符合目标模型（B 模型）的输出习惯，无需额外修改即可使用。

验证时，可将原模型输出和目标模型输出对比，若满足以上 4 点，说明迁移成功。