使用 AI Playground 的提示词构建工具。

编写复杂的生成式提示词并不总是直观，尤其当您需要将系统指令、格式约束、示例和输出规则组合进一段文本时。AI Playground 的工具区提供两个专用构建器，将结构化输入映射为提示词工程的最佳实践——无需手动排版。

打开提示词构建器

提示词构建器位于侧边栏的工具区。点击工具图标打开工具面板，然后在标签栏中选择文本提示词构建器或图像提示词构建器。

每个构建器都呈现一个表单，字段对应提示词工程的最佳实践。填写所需字段（可选字段可留空），点击生成提示词即可组装出结构化输出。

文本提示词构建器

文本提示词构建器帮助您编写结构清晰、内容详尽的文本生成提示词。它对代码生成、内容写作、数据提取和多步推理等复杂任务尤其有用。

可用字段

系统指令——定义模型的角色、个性和行为约束。示例："你是一位审核 pull request 的资深软件工程师。回答简明扼要，重点关注安全。"
上下文 / 背景——提供模型在回答时应参考的相关信息。示例："项目使用 React 18 和 TypeScript，遵循原子设计模式。"
示例（few-shot）——添加一组或多组输入/输出对来演示期望格式。这能大幅提升结构化任务的输出一致性。
用户提示词——主要指令或问题。这是唯一必填字段。
输出格式规则——指定约束，如 JSON schema、markdown 结构、标题层级或最大长度。

编写系统指令

系统指令字段为整场对话定调。写得好系统提示词能显著提升输出质量。不同用例的示例：

用例	系统指令示例
代码审查	"你是一名资深工程师。从正确性、性能和安全性角度审查代码，并提出改进建议。"
创意写作	"你是一位以海明威风格写作的小说家。使用短句和生动的意象。"
数据提取	"从提供的文本中提取结构化数据。只返回有效 JSON，不要附加任何解释。"
教学模式	"你是一位耐心的导师。循序渐进地讲解概念。假设用户是初学者。多打比方。"

使用 few-shot 示例

添加示例（few-shot）能告诉模型您究竟想要什么。例如，如果您需要将客户反馈分类，请附上几条带标签的示例：

输入："上次更新后电池掉电太快了。"
输出：{"category": "bug", "sentiment": "negative", "priority": "high"}

输入："超喜欢新的深色模式！晚上工作轻松多了。"
输出：{"category": "feature", "sentiment": "positive", "priority": "low"}

模型会根据这些示例推断规律，并将其一致地应用到新的输入上。

图像提示词构建器

图像提示词构建器将优秀的图像提示词拆解为核心组件。您无需写一长串句子，只需填写结构化字段，构建器会将它们组装成针对图像生成模型优化过的详尽提示词。

可用字段

主体——图像的主要焦点是什么？请具体描述。示例："一只戴着迷你侦探帽、穿着风衣的毛茸茸萨摩耶幼犬。"
风格 / 媒介——艺术风格或媒介。选项：照片级真实、油画、水彩、3D 渲染、像素艺术、素描、电影感、动漫等。
光线与氛围——氛围与光照条件。示例："电影级黄金时刻布光，暖色光晕，氛围感阴影，柔和漫射。"
色彩搭配——主导色彩或配色方案。示例："暖琥珀色与青色对比，背景去饱和，主体鲜明。"
构图——相机角度与取景。示例："特写，浅景深，三分法，主体略偏离中心。"
负面提示词——明确要排除的元素。示例："模糊、低质量、面部扭曲、多余肢体、文字、水印、签名。"

组装完整提示词

[主体]      一只戴着迷你侦探帽、穿着风衣的毛茸茸萨摩耶幼犬
[风格]      照片级真实，超高细节，8K
[光线]      电影级黄金时刻布光，暖色光晕，柔和阴影
[色彩]      暖琥珀色调搭配青色点缀，饱和度饱满
[构图]      特写肖像，浅景深，三分法
[负面]      模糊，低质量，面部扭曲，多余肢体，文字，水印

→ 组装结果："照片级真实的特写肖像：一只戴着迷你侦探帽、穿着
风衣的毛茸茸萨摩耶幼犬。电影级黄金时刻布光，暖琥珀与青色调，
饱和度饱满，浅景深，三分法构图。超高细节，8K。-- 模糊，低质量，
面部扭曲，多余肢体，文字，水印"

提示：负面提示词与正面提示词同样重要。务必包含"模糊""低质量""多余肢体"等词，避免常见的图像生成瑕疵。

生成与发送流程

在任一构建器中填好字段后，按以下步骤操作：

点击生成提示词——构建器将您的字段组装为结构化、优化过的提示词字符串。
在预览面板中检查生成的提示词。需要时可以手动微调。
点击发送到 playground——提示词会直接传送到文本生成或图像生成视图，无需复制粘贴。
或者，点击复制到剪贴板，在别处使用该提示词。
点击保存到资料库，保存配置以备后用（见提示词库教程）。

发送到 playground操作会将完整的结构化载荷——包括系统指令、示例、输出格式规则和负面提示词——通过应用的内部内存总线传递，途中不会丢失任何数据。

最佳实践

表述具体——模糊的提示词产出模糊的结果。写明语气、格式、约束和风格。
用好系统指令——即使是简单任务，清晰的系统指令也能提升多次生成之间的一致性。
持续迭代——生成、审阅、打磨。措辞上的微小改动可能带来截然不同的结果。
保存最佳提示词——发现有效的配置后保存到提示词库，随时复用。
跨模型测试——在 GPT-4o 上表现良好的提示词，在 Claude 或 Gemini 上可能表现不同。使用对比功能来验证。