编写mulerun提示词需五步：一、明确任务与角色，用一句话声明核心任务并指定专业身份；二、结构化输入，用分隔符划分指令、示例与待处理内容，并嵌入硬性约束；三、提供1–3个覆盖多场景的高质量少样本示例；四、规避冗余修饰、弱指令与跨任务混杂；五、迭代验证，每次仅调整一个变量并记录版本对照。
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如果您希望在Mulerun平台中获得更精准、高效的模型响应，提示词的编写质量直接影响输出效果。以下是编写Mulerun提示词的具体技巧：
一、明确任务目标与角色设定
清晰定义模型需完成的任务类型（如分类、改写、推理）并指定其身份（如“资深法律助理”“小学数学教师”），可显著提升响应的专业性与一致性。
1、在提示词开头用一句话声明核心任务，例如：“请将以下英文段落翻译为简洁准确的中文。”
2、紧接着添加角色指令，例如：“你是一位有十年经验的技术文档译员，专注AI领域术语。”
3、避免模糊表述，如“尽量写好一点”，应替换为“使用不超过150字，包含三个技术关键词：Transformer、微调、推理延迟”。
二、结构化输入与约束条件
通过分隔符划分指令、示例和待处理内容，并嵌入格式、长度、风格等硬性约束，减少模型自由发挥带来的偏差。
1、使用“---”或“###”作为逻辑分隔标记，例如：### 指令 ### → ### 示例 ### → ### 待处理文本 ###。
2、在指令部分直接声明输出格式，例如：“输出必须为JSON格式，字段包括：{‘summary’: string, ‘keywords’: array}。”
3、关键约束需加粗强调，例如：“禁止使用任何缩写，所有术语须采用《人工智能术语国家标准》GB/T 39443-2020定义”。
三、提供高质量少样本示例
嵌入1–3个典型输入-输出对，能有效引导模型理解任务边界与预期风格，尤其适用于复杂或易歧义的任务。
1、每个示例需覆盖不同场景，例如：长文本摘要、短句改写、含专业符号的公式转述。
2、示例输出必须严格符合前述所有约束条件，不可存在格式或术语错误。
3、在示例前标注说明，例如：“以下为符合要求的输出范例（注意标点、术语、字数）：”
四、规避常见干扰因素
去除提示词中可能引发模型混淆的冗余信息、情感修饰或主观评价，聚焦可执行指令。
1、删除形容词堆砌，如“非常专业、极其详细、超级实用”，替换为可验证标准，如“引用2022年后发表的三篇IEEE论文结论”。
2、不使用祈使语气以外的表达，禁用“能不能”“是否可以”“建议考虑”等弱指令句式。
3、避免跨任务混杂，例如不在同一提示词中同时要求“生成代码”和“解释原理”，应拆分为两个独立提示。
五、迭代验证与最小化调整
基于单次输出结果反向修正提示词，每次仅变更一个变量（如角色、分隔符、示例数量），便于定位影响因子。
1、保存原始提示词与对应输出，建立版本对照表。
2、当输出偏离预期时，优先检查角色设定是否与任务匹配，例如“儿童教育顾问”不适用于撰写API接口文档。
3、关键修改处用颜色标注，例如：“将‘资深工程师’改为‘刚通过PMP认证的项目协调员’后，输出流程图步骤增加至6步”。
