开发中的提示词设计与优化
为什么我们要关心“提示词”
大语言模型（LLM）本质上是一个基于上下文的概率预测引擎：它根据你输入的文字，推测“接下来最可能说出什么”。因此，提示词的质量直接决定了输出的质量——就像给一位聪明但健忘的实习生写任务说明书：指令越模糊，他越容易“自由发挥”；指令越精准，他越能一次交付可用成果。
好的提示词能带来什么价值？
- 大幅减少反复调试和返工时间（避免生成“看似合理但无法运行”的代码）
- 规避过时/错误的技术用法（如用 Python 2 的
print语句、已废弃的 React 生命周期方法） - 提升智能体（Agent）调用工具的准确性与主动性（例如自动触发 Context7 查询最新文档）
- 统一团队输出风格（注释规范、错误处理、示例格式等）
提示词要素
一个高质量的提示词通常包含以下四个关键部分：
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 角色（Role） | 定义 AI 的身份和专业领域 | “你是一位资深后端工程师，精通 FastAPI 和 PostgreSQL” |
| 任务（Task） | 明确要完成的具体目标 | “编写一个用户注册接口，包含邮箱验证和密码加密” |
| 上下文（Context） | 提供必要的背景信息或约束条件 | “项目使用 Pydantic v2，数据库连接池由 SQLAlchemy 管理” |
| 输出格式（Output Format） | 规定返回内容的结构、风格或限制 | “只输出代码 + 一行以‘思路：’开头的说明，禁止解释或问候” |
开发中如何用好提示词？（以Trae为例）
在设置中编写全局规则
在 设置 → 规则管理 中，可配置触发式规则，例如：
- 当用户提问包含 “最新用法”、“官方文档”、“v2.x” 等关键词时，自动启用 Context7 MCP 工具；
- 当检测到模糊需求（如“帮我处理一下数据”），自动追问澄清字段、格式或目标；
- 在项目规则中可以配置项目的个性化信息（如：强制使用vue3的setup语法糖）
个性化智能体提示词
可以为不同开发任务创建专用智能体。以下是一个经过实战验证的 Python 脚本开发助手
提示词模板：
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优化技巧：拆解复杂需求（组装乐高）
在实际开发中，复杂需求往往包含多个关注点（UI 组件、状态管理、网络请求、错误处理等）。如果一次性将所有要求塞进一个提示词，AI 容易：
- 忽略次要约束（如样式细节）；
- 混淆职责边界（如把业务逻辑写进组件内部）；
- 生成耦合度高、难以维护的代码。
因此，推荐采用 提示链（Prompt Chaining） 策略：将大任务拆解为多个阶段，每个阶段聚焦单一目标，逐层构建完整功能。
第一阶段：生成基础组件
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第二阶段：集成到业务逻辑
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扩展
Context7-MCP
Context7 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的实时文档服务，专为解决 LLM 的“知识滞后”问题而设计。
- 功能：自动从官方源（GitHub、npm、docs 站点）拉取指定版本的 API 文档与代码示例；
- 集成方式：在提示词末尾添加
use context7，或通过 Trae 规则自动触发； - 效果：确保生成的代码基于 真实、最新、项目匹配的文档，而非训练数据中的过时记忆。