提示词写不好的根本原因，通常不是“词不达意”，而是任务本身没拆清楚。

一、先写“输入是什么、输出是什么”：输入是用户的一段抱怨，输出是 JSON：{类别, 情绪, 是否需转人工}。把输出格式定死，模型的自由度就收敛了。

二、把隐含规则显式化：你心里知道“不要用感叹号”“金额保留两位小数”，模型不知道。规则要一条条写出来，能举例就举例。

三、少用形容词，多用判据：“专业一点”没有可执行标准；“句子平均长度不超过 25 字，不用网络用语”就可以检查。

四、给反例：告诉模型“以下情况应拒答”，比只说“要准确”有效得多。反例最好来自真实的错误输出，而不是凭空编的。

五、迭代靠对比：同一批 20 条输入，改一版提示词就跑一遍，记录通过率。凭感觉改提示词，往往改好一个坏一个。

最后一条经验：能放进代码里校验的，就不要指望提示词。格式用 JSON Schema 校验，数值用程序核对，提示词只负责它真正擅长的部分。