谷歌68页提示词工程白皮书精华：5个任务打造可直接复用的元提示词

不会写提示词？这份可直接复用的元提示词清单，让你的AI效率提升10倍。

周五凌晨刷论坛，看到谷歌放出了一份68页的提示词工程白皮书。作者是Lee Boonstra，Gemini团队的AI工程师，在谷歌待了8年。

我花了两天扒完这份白皮书，结合自己用AI 3年的经验，整理成了一份可直接复制使用的元提示词。

什么是元提示词？

普通提示词是让AI帮你干活的指令，而元提示词是一份检查清单，教你如何写出好的提示词。就像写作文有“总分总”的套路，写提示词也有科学套路。

AI就像一个博学但刚入职、还有点健忘的超级实习生。它啥都知道一点，但不了解你的背景，没有记忆，需要你手把手教。

大多数人的提示词长这样：“帮我写一篇文章”、“总结一下这个内容”、“给我一些建议”。然后抱怨AI回答得一塌糊涂。但说实话，这能怪AI吗？你连需求都说不清楚，AI又不是你肚子里的蛔虫。

任务一：搭地基 - 构建清晰易懂的提示词

99%的烂回答，都是因为提示词写得像谜语。谷歌白皮书给了一个基础公式，我把它优化为CTF黄金公式。

C是Context（背景）：
• 指定身份，要具体（如“有10年经验的SaaS产品经理”而非“助手”）

• 告诉AI你在干嘛、为什么要干、给谁看（如“准备给投资人的产品Demo，需要突出增长数据”）

T是Task（任务）：
• 使用强动词：分析、拆解、重写、对比

• 量化要求：3个点、150字、表格形式

F是Format（格式）：
• 明确告诉AI你要什么格式（如“返回格式：Markdown表格”）

不指定格式，AI就会自由发挥，发挥得你头疼。

示例对比：

差提示词：“帮我写一篇关于AI的文章”

好提示词：

你是一个资深科技自媒体作者，文风接地气。
我在运营一个AI工具评测的公众号，读者是不懂技术的普通用户。
请写一篇介绍ChatGPT的文章：

• 1500字左右
• 分3个部分：是什么、能干嘛、怎么用
• 用比喻解释技术概念
• 结尾给出3个实用建议

还有一点很重要：区分System和User提示词。System Prompt是AI的“宪法”，定义它是谁，保持不变；User Prompt是具体“指令”，告诉它做什么，动态变化。

任务二：选策略 - 根据不同任务选择合适方法

谷歌白皮书给出了策略决策树，针对不同任务采用不同方法：

• 简单问答：用Zero-Shot（直接问，不给例子）

• 特定格式：用Few-Shot（给1-3个范例让AI照猫画虎）

• 逻辑推理：用CoT思维链（让AI一步步思考）

• 复杂决策：用ToT思维树（让AI模拟多个专家辩论）

• 抽象难题：用Step-Back（先问原理再解决问题）

最厉害的是CoT思维链，一句话就能激活：“Let’s think step by step”或中文版“请一步步分析这个问题”。

测试数学题时，不用CoT问“商品原价100元打8折再用满80减10的券最终多少钱”，AI可能直接蒙一个答案。用CoT后，AI会推理：

1. 原价100元
2. 打8折：100 × 0.8 = 80元
3. 满80减10：80 - 10 = 70元

过程清清楚楚，你能检查每一步是否正确。遇到复杂问题，这个差距会被放大10倍。

任务三：让AI听话 - 控制输出稳定性

AI最烦人的是回答不稳定。同样的提示词，问10次能有10种不同回答。谷歌的解法是参数调教加格式锁定。

Temperature参数最重要：
• 0.0 - 0.3：稳定、事实性、可重复（写代码、做分析用这个）

• 0.5 - 0.7：平衡、适度创意（日常写作用这个）

• 0.9 - 1.0：放飞自我、可能跑偏（头脑风暴用这个）

谷歌推荐的默认配置：temperature: 0.2，top_p: 0.95，top_k: 30

格式锁定技巧：

1. 给Schema，告诉AI你要JSON格式回复
2. 预填充开头，在API调用时，assistant消息预填一个左大括号
3. 使用肯定式指令（说“请用专业语气”，而非“不要用口语”）

否定指令会触发“粉色大象效应”——你越说“别想粉色大象”，对方越想粉色大象。

处理长文档用指令后置技巧。AI有“迷失中间”毛病，长文档中间部分易被忽略。把核心指令放在最后面，让AI先看完所有材料，再看你要它干嘛。

任务四：玩高级 - 构建智能工作流

前面3个任务是基础，这个是进阶，让AI像Agent一样工作。

ReAct模式（推理+行动）：让AI先想，再做，再观察结果，再继续想。例如问“Metallica乐队成员一共有多少个孩子”，普通AI可能瞎编，ReAct模式AI会：

1. 思考：需要知道Metallica有几个成员
2. 行动：搜索Metallica乐队成员
3. 观察：4个成员——James、Lars、Kirk、Robert
4. 思考：需要查每个人有几个孩子
5. 行动：分别搜索每个人的孩子数量
6. 观察：James 3个、Lars 2个、Kirk 0个、Robert 3个
7. 最终答案：8个

Self-Consistency自洽性检验：同一问题，让AI用高Temperature回答5次，然后数哪个答案出现最多。多数投票机制能大幅降低幻觉。

思维树（Tree of Thoughts）：不是一条线往下推理，而是让AI同时探索多个分支。适合多解法的复杂问题。

提示词链玩法：复杂任务不试图用超级长提示词搞定，而是拆成流水线：搜集者AI（搜集信息）→ 分析师AI（处理数据）→ 作家AI（生成报告）。每个环节只做一件事，上一环节结果喂给下一环节。

任务五：迭代优化 - 持续改进提示词

提示词写完不是结束，是开始。强制自我修正特别有用：在提示词里植入Review环节（“先生成草稿，然后列出这个草稿的3个问题，最后根据问题生成修正版”）。AI自己给自己找茬，效果出奇的好。

版本管理很重要：好的提示词要像代码一样管理，记录版本号、模型型号、参数、黄金回复样本。

A/B测试：同样的任务，写2-3个不同提示词，跑10次，看哪个回复质量更稳定。这才是科学玩AI的方式。

老金原创：5任务元提示词（可直接复制）

以下是我基于谷歌白皮书+3年实战经验整理的元提示词，可直接复制到你的提示词库中：

老金的5任务元提示词 v1.0

任务一：构建提示词地基

[ ] 遵循CTF黄金公式
- C：指定身份、受众、目标
- T：使用强动词，量化要求
- F：明确返回结构

[ ] 区分System与User
- System：写“宪法”（核心人设、规则、风格）
- User：写“指令”（具体任务、输入数据）

[ ] 结构化输入
- 使用分隔符或XML标签隔离不同类型信息

任务二：激活深度推理

[ ] 策略选择决策树
- 简单任务 → Zero-Shot
- 特定格式 → Few-Shot
- 逻辑题 → CoT（加“让我们一步步思考”）
- 复杂决策 → ToT（模拟专家辩论）

[ ] 强制自我修正
- “先生成草稿，再列出3个缺点，最后生成修正版”

任务三：掌控回答与行为

[ ] 强制结构化回答
- 提供Schema或预填前缀

[ ] 调节参数
- 严谨任务：0.0-0.2
- 创意任务：0.7-1.0

[ ] 处理长文档
- 指令后置（对抗“迷失中间”现象）

（完整版元提示词请参考文末总结）

结语

谷歌68页白皮书，核心就5件事：搭地基（CTF公式）、选策略（多种方法）、让AI听话（参数调教）、玩高级（工作流设计）、迭代优化（持续改进）。

提示词不是玄学，而是一门沟通技巧。你越会说人话，AI就越会说人话。反过来，你自己都说不清楚想要什么，AI怎么可能给你好答案？

下次写提示词前，拿出这份元提示词清单对照一下，让你的AI效率提升10倍。

参考来源：

1. 谷歌提示工程白皮书原文（kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering）
2. CoT思维链论文（research.google，搜索chain-of-thought）
3. 技术博客写作指南

本博客持续更新提示词工程最新实践，欢迎收藏关注。如有疑问，欢迎留言讨论！