提示词常见错误包括指令模糊、角色缺失、格式未示例、矛盾指令和上下文冗余，需明确任务细节、前置唯一角色、提供格式样例、拆解冲突要求、精简相关上下文。
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你精心写的提示词，模型却给出驴唇不对马嘴的回答——不是模型不行，是提示词本身埋了雷。常见翻车点包括：指令模糊、角色缺失、格式要求没说清、上下文冲突、过度约束导致死循环等，每一种都足以让大模型当场“罢工”。
指令太笼统，模型猜题式作答
第一步：打开对话窗口，输入“帮我写个文案” → 模型立刻生成一段泛泛而谈的宣传语。
第二步：删掉原句，重写为“为杭州西湖龙井茶电商详情页写一段80字内卖点文案，突出明前采摘、手工炒制、3小时鲜运直达，语气年轻化，带emoji”。
这一步必须明确产品属性、使用场景、字数限制、风格倾向和关键信息点。不写清楚，模型只能按默认模板填充，大概率偏离业务真实需求。
忘记设定角色，模型以“通用AI”身份胡说
方法一：在提示词开头加一句“你是一位有10年经验的儿科医生”，再接问诊问题。
方法二：用冒号分隔角色与任务，例如：“角色：资深UI设计师 → 任务：用Figma设计一个适配iOS 17的深色模式设置页，标注所有交互状态”。
【角色设定必须前置且唯一】，放在句末或中间会被模型忽略；叠加两个专业角色（如“既是律师又是程序员”）会导致逻辑混乱，输出自相矛盾。
要求输出结构却没给示例，模型自由发挥跑偏
直接写“请用表格形式呈现”——模型可能返回Markdown表格、纯文字模拟表格、甚至画ASCII框线。
正确做法：在提示词里贴出1行真实样例，比如“格式严格参照如下：|日期|销售额|环比|备注| → |4.1|23.6万|+12%|清明节预售爆发|”。
模型对“表格”“JSON”“分点”等术语的理解存在平台差异，仅靠文字描述无法对齐预期格式。
混用矛盾指令，触发模型内部逻辑冲突
错误示范：“总结全文，但不要遗漏任何细节”——总结必然精简，细节必然冗长，二者不可兼得。
正确拆解：若需保留细节，改用“分条目列出原文全部要点，每条不超过20字”；若需真正总结，则写“用3句话概括核心结论，剔除案例与数据”。
这类矛盾指令会让模型反复自我修正，最终输出卡顿、截断或胡编乱造。
上下文塞太多旧信息，新指令被淹没
把前5轮聊天记录全粘进新提问，再写“请根据以上内容回答问题”。
模型注意力窗口有限，越靠后的信息权重越低，常导致它只响应最后1–2句话，前面堆砌的背景形同虚设。
精简策略：只保留直接相关的1–2句上下文，其余用“用户此前提到XX已确认”代替。
