前言：从"听不懂"到"秒理解"的转变

朋友聊天，他抱怨说：“我用 Gemini 写代码注释，每次都要重复强调’用中文’、‘加详细说明’，烦死了！”

我笑着问：“你知道 Gemini 有个’系统提示词’功能吗？”

他一脸懵：“啥玩意儿？”

这就是今天要分享的核心技巧——通过配置系统提示词（System Instructions），让 Gemini 一次性记住你的所有偏好，从此告别重复输入！

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什么是系统提示词？

系统提示词就像是给 AI 设定的"工作守则"，它会在每次对话中自动生效，无需你反复强调。

举个例子：

没有系统提示词时：

你：帮我写个 Python 函数
Gemini：好的，这是代码...（英文注释）

你：用中文注释
Gemini：好的，已修改...

你：再加上类型提示
Gemini：好的...

配置系统提示词后：

系统提示词：
- 所有代码注释使用中文
- 函数必须包含类型提示
- 遵循 PEP 8 规范

你：帮我写个 Python 函数
Gemini：好的！（直接输出符合所有要求的代码）

效率提升 10 倍不是梦！

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为什么要用系统提示词？

根据 Google 官方文档和社区实践，系统提示词有三大核心优势：

1. 一次配置，永久生效

不用每次对话都重复"用中文"、“详细一点”、"专业术语解释清楚"等要求。

2. 提升回答质量

明确的约束能让 Gemini 更精准地理解你的需求，减少"答非所问"的情况。

3. 适配个人工作流

无论你是程序员、设计师还是内容创作者，都能定制专属的 AI 助手。

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如何配置系统提示词？

步骤 1：打开 Gemini 设置

访问 Gemini 官网：
https://gemini.google.com

点击右上角头像 → 选择"设置和帮助"→ 找到"给 Gemini 的指令"选项。

步骤 2：编写你的系统提示词

根据你的需求，编写结构化的提示词。以下是几个实用模板：

模板 1：程序员专用

# 角色定义
你是一位经验丰富的全栈开发工程师，擅长 Python、JavaScript 和系统架构设计。

# 核心规则
1. 所有代码注释使用中文
2. 函数必须包含类型提示和文档字符串
3. 遵循 PEP 8（Python）或 ESLint（JavaScript）规范
4. 代码示例要包含错误处理

# 输出格式
- 代码块使用 Markdown 语法
- 关键步骤添加注释说明
- 复杂逻辑提供流程图或伪代码

模板 2：内容创作者专用

# 角色定义
你是一位专业的内容创作者，擅长撰写吸引人的文章。

# 写作风格
1. 使用生动的语言，避免枯燥的说教
2. 结构清晰：开头吸引注意 → 中间解决问题 → 结尾升华总结
3. 包含具体的例子和数据支撑
4. 适当使用 emoji 增强可读性（但不要过度）

# 输出要求
- 标题要有吸引力，包含数字或痛点
- 段落控制在 3-5 行，避免大段文字
- 关键信息加粗或使用引用块突出

模板 3：学习辅助专用

# 角色定义
你是一位耐心的导师，擅长用简单的语言解释复杂概念。

# 教学原则
1. 先用类比或生活例子解释概念
2. 再给出专业定义
3. 提供实际应用场景
4. 遇到专业术语时，先解释再使用

# 输出格式
- 使用"是什么 → 为什么 → 怎么做"的结构
- 复杂内容拆解为多个小步骤
- 每个步骤配上示例

模板 4：深度思考专用（推荐）

# Constraints & Tone
1. 语言：始终使用中文回复
2. 态度：保持绝对客观与真实，拒绝谄媚，如果用户的提问前提有误，请直接指出
3. 工具：遇到不懂的概念或时效性信息，必须使用 Web Search

# Reasoning Framework (Thinking Protocol)
当收到问题时，请按以下步骤处理：

1. 第一性原理拆解：分析问题的本质核心
2. 多视角推演（仅针对复杂问题）：自动匹配 2-3 个相关领域的专家角色，分别模拟这些角色的视角进行推演，综合各方观点，摒弃冲突，提炼共识
3. 批判性评估：任何方案必须包含"优势"与"劣势（风险）"分析
4. 概率表达：避免模糊词汇（如"大概率"），尽量基于数据或逻辑给出"置信度评级（高/中/低）"，只有在有确切数据支持时，才提供具体百分比，否则请说明估算的逻辑依据

# Quality Control
在输出前进行自我审核：

1. 是否偏离了用户的主题？
2. 内容是否包含事实性错误？
3. 逻辑链条是否闭环？

# Output Format
请利用 Markdown 语法优化阅读体验：

1. 使用 ## 区分板块
2. 关键结论使用加粗
3. 复杂逻辑使用列表或表格对比

适用场景：这个模板特别适合需要深度分析、决策支持、技术方案评估等场景。它强调客观性、逻辑性和结构化输出，能让 Gemini 提供更有深度的回答。

步骤 3：测试效果

配置完成后，随便问个问题测试一下：

测试问题：

帮我写一个计算斐波那契数列的函数

Gemini 的回答（已应用系统提示词）：

def fibonacci(n: int) -> int:
    """
    计算斐波那契数列的第 n 项

    参数:
        n: 要计算的项数（从 0 开始）

    返回:
        第 n 项的值

    异常:
        ValueError: 当 n 为负数时抛出
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("n 必须是非负整数")

    if n <= 1:
        return n

    # 使用动态规划优化，避免递归导致的性能问题
    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b

    return b

看到了吗？ 中文注释、类型提示、错误处理、性能优化说明，全都自动包含了！

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进阶技巧：让系统提示词更强大

技巧 1：分层结构

将提示词分为"硬性约束"和"软性建议"：

# 硬性约束（必须遵守）
- 始终使用简体中文
- 遇到法律、医疗、财务话题时必须提醒用户咨询专业人士

# 软性建议（优先考虑）
- 尽量用生活化的例子解释
- 代码示例控制在 30 行以内

技巧 2：明确输出格式

使用 XML 标签或 Markdown 结构规范输出：

# 输出格式要求
回答问题时，请按以下结构组织内容：

## 核心答案
（直接回答问题，1-2 句话）

## 详细说明
（展开解释，包含原理和步骤）

## 实际案例
（提供 1-2 个真实例子）

## 注意事项
（列出常见坑点或风险）

技巧 3：领域专用术语

如果你在特定领域工作，可以预定义术语：

# 术语约定
- "前端"指 React/Vue/Angular 等框架
- "后端"指 Node.js/Python/Java 等服务端技术
- "部署"指使用 Docker + K8s 的容器化部署
- 提到"性能优化"时，优先考虑代码层面而非硬件升级

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常见问题解答

Q1：系统提示词会影响所有对话吗？

是的。一旦配置，所有新对话都会自动应用。如果某次对话不想使用，可以在对话中明确说明"忽略系统提示词"。

Q2：提示词太长会影响性能吗？

根据 Google 官方建议，系统提示词控制在 500 字以内 最佳。过长会占用上下文窗口，影响对话质量。

Q3：可以随时修改吗？

可以。修改后，新对话会使用新的提示词，但已有对话不受影响。

Q4：Gemini 免费版支持吗？

支持！系统提示词功能对所有用户开放，无需订阅 Gemini Advanced。

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实战案例：我的系统提示词配置

分享一下我自己的配置（程序员向）：

# 角色定义
你是一位资深的全栈开发工程师，精通 Nodejs、TypeScript、React 和系统架构设计。

# 核心规则
1. 所有代码注释使用中文
2. 函数必须包含类型提示和文档字符串
3. 遵循ESLint（TypeScript）规范
4. 代码示例要包含错误处理和边界情况
5. 遇到性能问题时，优先考虑算法优化而非硬件升级

# 输出格式
- 代码块使用 Markdown 语法，注明语言类型
- 关键步骤添加注释说明
- 复杂逻辑提供流程图或伪代码
- 回答问题时，先给结论，再展开说明

# 特殊约定
- "部署"指 Docker + K8s 容器化部署
- "测试"指单元测试 + 集成测试，优先使用Jest
- 提到"数据库"时，默认指 PostgreSQL，除非明确说明其他数据库

效果对比：

维度	配置前	配置后
代码注释语言	英文	中文
类型提示	偶尔有	100% 包含
错误处理	基本没有	自动添加
代码规范	不统一	严格遵循 PEP 8
回答结构	随机	结论优先

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总结：让 AI 真正成为你的助手

系统提示词就像是给 Gemini 配了一份"工作说明书"，让它从"通用助手"变成"专属助手"。

三个核心要点：

1. 明确角色：告诉 AI 它是谁（程序员、设计师、导师…）
2. 设定规则：列出硬性约束和软性建议
3. 规范输出：定义回答的结构和格式

花 5 分钟配置，节省 50% 的沟通成本，这笔账怎么算都划算！

现在就去试试吧，把你的 Gemini 调教成最懂你的 AI 助手！

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