用 Markdown 写清楚 AI 提示词：从语法到可执行指令

Markdown 不只是写文档时用来排版的轻量级标记语言。站在 AI 提示词写作的角度看，它更像是一套“结构化表达工具”：用标题划分任务模块，用列表列出约束条件，用代码块保护原始材料，用表格整理规则和输出格式。提示词写得越有结构，模型越容易理解任务边界，输出也越稳定。

1. Markdown 是什么

Markdown 是一种轻量级标记语言。它通过简单的符号标记来表达标题、列表、引用、代码、表格、链接、图片等格式，不需要复杂的排版工具，也能写出层次清晰的文档。

在普通写作里，Markdown 的价值是“好写、好读、好排版”。而在 AI 提示词里，Markdown 的价值还多了一层：它能把一段自然语言请求，整理成模型更容易识别的任务结构。

比如下面这句话：

帮我根据这段资料写一份总结，专业一点，分点写，不要太长。

如果改成 Markdown 结构：

# 任务目标
请根据我提供的资料，写一份专业、简洁的总结。

# 输出要求
1. 使用分点列表；
2. 总字数控制在 300 字以内；
3. 先给结论，再给关键依据；
4. 不要编造资料中没有的信息。

# 输入材料
这里粘贴原始资料。

模型会更清楚地知道：哪一部分是目标，哪一部分是约束，哪一部分是输入材料。这就是 Markdown 对提示词写作最直接的帮助。

2. 标题：给提示词搭骨架

标题用于设置不同层级的内容，对应 HTML 中的 <h1> 到 <h6> 标签。层级从 1 到 6 依次降低，一级标题最大，六级标题最小。

语法是在标题文字前加 #，# 的数量代表标题层级，并且 # 和标题文字之间要保留一个空格。

# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题
###### 六级标题

写 AI 提示词时，标题最适合用来拆分信息模块。常见写法包括：

# 角色和定位
你是一名资深数据分析师。

# 任务目标
请分析用户提供的销售数据，并找出主要增长点。

# 输入数据
这里放数据内容。

# 输出格式
请按“结论摘要、关键发现、行动建议”三部分输出。

# 限制条件
不要编造数据中不存在的信息。

标题的作用不是让提示词“看起来更正式”，而是让模型知道不同内容块分别承担什么职责。对复杂任务来说，这比把所有要求写进一大段话里可靠得多。

3. 文本格式：突出重点和边界

Markdown 支持加粗、斜体、删除线、行内代码等文本格式。它们可以帮助我们突出关键词、参数名、字段名和禁止事项。

3.1 加粗

加粗使用 ** 或 __ 包裹文本。

**加粗文本**
__加粗文本__

在提示词中，加粗适合强调关键规则：

**不要编造原文中没有的信息。**

3.2 斜体

斜体使用 * 或 _ 包裹文本。

*斜体文本*
_斜体文本_

斜体更适合轻量强调，比如说明某个词是示例或可替换变量。

3.3 加粗加斜体

加粗加斜体使用 *** 或 ___ 包裹文本。

***加粗斜体文本***
___加粗斜体文本___

提示词里不建议大量使用这种格式。它适合强调极少数最高优先级规则，否则会让提示词显得拥挤。

3.4 删除线

删除线使用 ~~ 包裹文本。

~~删除线文本~~

删除线可以用于修改记录、方案对比或标记废弃要求。例如：

~~输出完整推理过程~~
改为：只输出结论和必要依据。

3.5 下划线

原生 Markdown 没有下划线语法，通常借助 HTML 标签 <u> 实现。

<u>下划线文本</u>

在提示词里一般不建议依赖下划线，因为不同平台渲染效果不完全一致。需要强调时，优先使用加粗或列表。

3.6 行内代码

行内代码使用反引号包裹文本。

这是 `print("hello")` 代码。

在提示词中，行内代码非常实用，尤其适合标注字段名、变量名、函数名、文件名、命令或固定输出值：

请只返回 JSON 对象，其中必须包含 `title`、`summary`、`tags` 三个字段。

行内代码能告诉模型：这里的内容要按字面值理解，不要随意改写。

4. 分隔线：隔开不同任务区域

分隔线用于分隔不同内容模块。语法是在单独一行输入 ---、*** 或 ___，并且这一行不要放其他内容。

第一部分内容

---

第二部分内容

在提示词里，分隔线适合隔开“指令”和“材料”。例如：

# 任务
请总结下面的会议纪要，提炼待办事项。

---

# 会议纪要
这里粘贴会议原文。

这样可以减少模型把材料内容误判为指令的概率。

5. 列表：写清楚步骤、约束和验收标准

列表分为无序列表和有序列表，也支持嵌套使用。它是提示词写作中最常用的结构之一。

5.1 无序列表

无序列表以 -、+ 或 * 开头，符号和文字之间保留一个空格。

- 列表项
- 列表项
+ 列表项
* 列表项

在提示词中，无序列表适合列出并列要求：

# 写作风格
- 专业
- 简洁
- 面向非技术读者
- 避免口号化表达

5.2 有序列表

有序列表以数字加英文句点开头，数字和文字之间保留一个空格。

1. 第一项
2. 第二项
3. 第三项

有序列表适合表达执行步骤、优先级或输出顺序：

# 执行步骤
1. 先阅读输入材料；
2. 再提取关键事实；
3. 最后生成一份结构化摘要。

5.3 列表嵌套

子列表相对于父列表缩进 2 个或 4 个空格，或者使用 1 个 Tab。

1. 父列表项 1
   - 子列表项 1
   - 子列表项 2
2. 父列表项 2
   1. 子列表项 3
   2. 子列表项 4

提示词中的嵌套列表适合表达复杂规则：

# 输出要求
1. 摘要
   - 不超过 100 字
   - 先写结论
2. 详细分析
   - 按业务、技术、风险三个维度展开
   - 每个维度至少给出 2 条要点

列表的关键价值是减少歧义。把要求拆成一条一条，模型更容易逐项满足。

6. 链接：提供可追溯的信息来源

链接用于插入网页链接、锚点链接等。

6.1 普通链接

行内式链接语法如下，标题是可选参数，鼠标悬停时可能显示。

[链接显示文本](链接地址 "链接标题")

示例：

[百度](https://www.baidu.com "百度首页")

参考式链接适合同一个链接多次复用：

这是 [百度][1] 的链接，再次使用 [百度][1]。

[1]: https://www.baidu.com "百度首页"

在 AI 提示词里，如果你希望模型基于某个资料来源写作，链接可以作为参考信息的一部分。但要注意：并不是所有模型或工具都会自动打开链接。如果任务要求严格依据网页内容，最好直接粘贴关键材料，或者明确要求模型先检索链接内容。

6.2 锚点链接

锚点链接用于跳转到文档内指定位置，通常目标位置是标题。

[跳转到一级标题](#一级标题)

# 一级标题

在长提示词模板或团队文档中，锚点链接可以帮助读者快速定位“输出格式”“限制条件”“示例”等部分。

7. 图片：补充视觉信息

图片语法与链接类似，只是在前面多一个 !。

![图片替代文本](图片地址 "图片标题")

示例：

![风景图](https://xxx.com/scenery.jpg "美丽的风景")

也可以使用参考式图片：

这是一张图片：![风景图][pic]

[pic]: https://xxx.com/scenery.jpg "美丽的风景"

在提示词里，图片语法常用于多模态任务说明，比如让模型分析界面截图、设计稿或流程图。替代文本很重要，因为它能给图片补充语义说明：

![登录页面截图](./login-page.png "包含用户名、密码和登录按钮的页面")

如果模型无法直接读取图片，替代文本和标题也能提供一部分上下文。

8. 引用：标记原文、背景和参考材料

引用以 > 开头，支持多层嵌套，也可以和其他 Markdown 语法混用。

> 这是一级引用
>> 这是二级引用
>>> 这是三级引用，还可以 **加粗** 文本

在提示词写作中，引用非常适合放原文、用户反馈、需求描述或外部观点：

# 任务
请把下面的用户反馈整理成产品改进建议。

> 页面加载很慢，而且按钮名称看不懂。
> 我不知道下一步应该点哪里。

引用能提醒模型：这部分是被分析的材料，而不是新的任务指令。

9. 代码块：保护原始内容和固定格式

代码块用于展示多行代码，也可以指定语言实现语法高亮。语法是使用三个反引号包裹内容，在开头的反引号后可以写语言名称。

```python
print("Hello, Markdown!")

for i in range(5):
    print(i)
```

在 AI 提示词中，代码块的用途远不止放代码。它还适合放：

• 原始文本；
• SQL；
• JSON；
• YAML；
• 日志；
• 配置文件；
• 需要保持格式不变的输入材料。

例如让模型生成 SQL 时：

# 数据库表结构
```sql
CREATE TABLE student (
    student_id INTEGER PRIMARY KEY,
    student_name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
);
```

# 用户需求
查询所有年龄大于 18 岁的学生姓名。

代码块能降低模型误改格式、误读边界的概率。尤其是做程序生成、数据转换、日志分析时，它几乎是必备语法。

10. 表格：整理结构化信息

表格用于展示结构化数据，支持设置对齐方式。

第一行是表头，第二行是分隔线，第三行及以后是表格内容。各列使用 | 分隔，: 用于控制对齐方式。

对齐规则：

• :---：左对齐
• :---:：居中对齐
• ---:：右对齐

| 姓名 | 年龄 | 性别 |
|:--- |:---:| ---:|
| 张三 | 20 | 男 |
| 李四 | 22 | 女 |

渲染后为：

姓名	年龄	性别
张三	20	男
李四	22	女

在提示词里，表格适合描述字段、规则、分类、评价维度和输出标准。

比如定义 JSON 字段：

字段名	类型	是否必填	说明
title	string	是	标题
summary	string	是	摘要
tags	array	否	标签列表

再比如让模型做多维度评估：

维度	判断标准	输出要求
准确性	是否忠于原文	给出问题和修改建议
完整性	是否覆盖关键点	标出遗漏内容
可读性	是否表达清晰	给出优化后的句子

表格的好处是信息密度高，而且边界清晰。对模型来说，表格往往比长段落更容易抽取规则。

11. 脚注：补充说明而不打断正文

脚注用于对正文内容做补充说明，不影响正文阅读。

语法是在需要标注的文字后加 [^脚注标识]，再在文档末尾定义脚注内容。

Markdown 是一种轻量级标记语言[^1]。

[^1]: 由 John Gruber 于 2004 年创建。

在博客文章中，脚注适合补充背景资料。在提示词中，脚注不算最常用，因为模型执行任务时更依赖正文里的明确规则。不过在团队提示词文档、规范说明、长模板注释中，脚注可以用来解释某些设计原因。

12. 为什么 Markdown 特别适合写提示词

很多人写提示词时，会把注意力放在“有没有神奇话术”上。但实际使用中，真正影响输出质量的，通常是信息是否分层、边界是否清楚、输出格式是否明确。

Markdown 正好解决这些问题。

Markdown 语法	在提示词中的作用
标题	划分角色、任务、输入、输出、限制等模块
列表	明确步骤、规则、约束和验收标准
代码块	放置原始文本、代码、数据和固定格式内容
表格	描述字段、分类、规则和评价维度
引用	标记原文、用户反馈或参考材料
行内代码	标注字段名、变量名、命令和固定值
分隔线	隔开指令和输入材料
链接和图片	补充资料来源或视觉上下文

换句话说，Markdown 不是提示词的装饰，而是提示词的结构语言。

13. 一个完整的 Markdown 提示词模板

下面是一套比较通用的提示词模板，适合总结、分析、改写、生成方案等任务。

# 角色和定位
你是一名 {领域} 专家，擅长 {能力}。

# 任务目标
请基于用户提供的材料，完成 {具体任务}。

# 背景信息
{补充业务背景、目标用户、使用场景、已知限制}

# 输入材料
{粘贴原文、数据、表结构、接口返回结果等}

# 执行要求
1. 先识别材料中的关键信息；
2. 再围绕 {核心维度} 进行分析；
3. 最后给出可直接使用的结果。

# 输出格式
请按以下结构输出：
1. 结论摘要
2. 关键依据
3. 可执行建议

# 限制条件
1. 语言简洁、专业、自然；
2. 不编造材料中没有的信息；
3. 如果信息不足，请明确指出缺口；
4. 不输出与任务无关的寒暄。

这个模板里，标题负责划分模块，列表负责列出规则，代码块负责保持模板格式。它不是为了显得复杂，而是为了让模型少猜一点，让结果稳定一点。

14. 写 Markdown 提示词的几个实用原则

第一，先写任务目标，再写背景材料。模型需要先知道“要做什么”，再理解“依据什么做”。

第二，把约束条件列成清单。不要把“不要太长、要专业、要分点、不要编造”塞进一句话里，拆成列表更清楚。

第三，用代码块包住原始材料。尤其是代码、SQL、JSON、日志、长文本和配置文件，尽量不要直接混在正文里。

第四，输出格式越明确，结果越容易复用。如果结果要进入程序，最好指定 JSON、表格或固定字段；如果结果给人看，最好指定标题层级和段落结构。

第五，不要滥用强调格式。加粗、斜体、删除线能帮你突出重点，但重点太多就等于没有重点。

第六，把示例写出来。对于风格、格式、字段、语气要求很高的任务，给一个输入输出示例，比写一大段抽象要求更有效。

15. 结语

Markdown 的语法并不复杂：标题、列表、代码块、表格、引用、链接、图片、脚注，都是很容易掌握的基础能力。但当它和 AI 提示词结合起来时，价值会被放大。

因为提示词的核心不是“把话说得漂亮”，而是“把任务说得清楚”。Markdown 恰好提供了一套轻量、直观、可复制的结构，让我们可以把角色、目标、上下文、约束、输入和输出拆开写明白。

如果把 AI 模型看成一个能力很强但需要明确指令的协作者，那么 Markdown 就是我们写给它的任务说明书格式。结构越清楚，模型越少误解；边界越明确，输出越可控；格式越稳定，结果越容易进入真实工作流。

所以，学习 Markdown 不只是为了写出好看的文档，也是为了写出更清楚、更稳定、更能落地的 AI 提示词。