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如何解决AI输出模糊或偏离预期的问题?

2025-08-30 1.4 K

背景介绍

当AI生成的内容不符合预期时,往往是由于Prompt设计不够精准导致的。模糊的指令会让AI自由发挥,可能偏离用户实际需求。

核心解决方案

  • 使用CO-STAR框架:按照目标(Context)、语调(Tone)、回应类型(Answer type)、背景(Set up)、受众(Audience)、风格(Response style)六要素构建Prompt
  • 示例优化:将”分析一个漏洞”改为”分析电商平台购物车的逻辑漏洞,用专业术语输出5点风险描述”
  • 迭代验证:通过多次对话调整Prompt表达,观察AI反应并持续改进

进阶技巧

  • 在Google框架中分解复杂任务为多个子Prompt
  • 加入示例输出格式”要求回答包含:1.漏洞原理2.复现步骤3.修复建议”
  • 使用”输入决定输出思维模型”,避免开放式提问

要点总结

精准Prompt=具体场景+明确要求+格式规范,建议从手册案例中学习标准模板,逐步建立自己的Prompt库。

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