AI的提示词专栏：使用系统指令（System Prompt）实现全局约束
AI的提示词专栏：使用系统指令（System Prompt）实现全局约束
本文围绕系统指令（System Prompt）展开全面解析，先明确其作为大语言模型交互中优先级高、影响范围广的 “底层规则手册” 的核心概念，对比其与用户输入的差异。接着阐述其在保证输出格式与风格统一、提升信息精准性及保障安全合规等方面的核心价值。随后详细拆解角色定义、规则约束、输出要求、例外处理四大设计要素，结合多行业实战案例说明设计方法，并指出规则模糊、冲突等常见误区及避坑技巧，提供企业客服、编程辅助等场景的可复用模板，还介绍单轮、多轮、边界三种测试调试方法。最后总结关键要点，强调系统指令对精准匹配业务需求的重要性。
人工智能专栏介绍
人工智能学习合集专栏是 AI 学习者的实用工具。它像一个全面的 AI 知识库，把提示词设计、AI 创作、智能绘图等多个细分领域的知识整合起来。无论你是刚接触 AI 的新手，还是有一定基础想提升的人，都能在这里找到合适的内容。从最基础的工具操作方法，到背后深层的技术原理，专栏都有讲解，还搭配了实例教程和实战案例。这些内容能帮助学习者一步步搭建完整的 AI 知识体系，让大家快速从入门进步到精通，更好地应对学习和工作中遇到的 AI 相关问题。
这个系列专栏能教会人们很多实用的 AI 技能。在提示词方面，能让人学会设计精准的提示词，用不同行业的模板高效和 AI 沟通。写作上，掌握从选题到成稿的全流程技巧，用 AI 辅助写出高质量文本。编程时，借助 AI 完成代码编写、调试等工作，提升开发速度。绘图领域，学会用 AI 生成符合需求的设计图和图表。此外，还能了解主流 AI 工具的用法，学会搭建简单智能体，掌握大模型的部署和应用开发等技能，覆盖多个场景，满足不同学习者的需求。
1️⃣ ⚡ 点击进入 AI 的提示词专栏，专栏拆解提示词底层逻辑，从明确指令到场景化描述，教你精准传递需求。还附带包含各行业适配模板：医疗问诊话术、电商文案指令等，附优化技巧，让 AI 输出更贴合预期，提升工作效率。
2️⃣ ⚡ 点击进入 AI 灵感写作专栏，AI 灵感写作专栏，从选题到成稿，全流程解析 AI 写作技巧。涵盖论文框架搭建、小说情节生成等，教你用提示词引导 AI 输出内容，再进行人工润色。附不同文体案例，助你解决写作卡壳，产出高质量文本。
3️⃣ ⚡ 点击进入 AI 辅助编程专栏，AI 辅助编程专栏，通过实例教你用 AI 写代码：从功能描述到调试优化。涵盖前端、后端、数据库等，语言包括HTML5、VUE、Python、Java、C# 等语言，含算法实现、Bug 修复技巧，帮开发者减少重复劳动，专注核心逻辑，提升开发速度。
4️⃣ ⚡ 点击进入 AI 精准绘图专栏，AI 精准绘图，聚焦 AI 绘图在设计场景的落地。详解如何描述风格、元素、用途，生成 logo、商标等。含 Midjourney 等工具参数设置，及修改迭代方法，帮设计新手快速出图，满足商业与个人需求。
5️⃣ ⚡ 点击进入 AI 绘制图表专栏，AI 绘制图表专栏，教你用 AI 工具将数据转化为直观图表。涵盖曲线图数据输入、流程图逻辑梳理等，附 Excel 联动、格式美化技巧，适合学生、职场人快速制作专业图表，提升数据展示效果。
6️⃣ ⚡ 点击进入 AI 的工具集专栏，AI 的工具集专栏，盘点主流 AI 工具：ChatGPT、DeepSeek、 Claude、Gemini、Copilot 等。解析各工具优势，附使用场景与技巧，帮你根据需求选工具，快速上手提升效率，覆盖办公、创作、开发等场景。
7️⃣ ⚡ 点击进入 AI 的智能体专栏，AI 的智能体专栏，解析智能体自主运行原理，包括任务拆解、环境交互等。教你用大模型搭建简单智能体，附多智能体协作案例，适合想探索 AI 自主系统的开发者入门。
8️⃣ ⚡ 点击进入 AI 的大模型专栏，AI 的大模型专栏，详解大模型部署步骤，从本地搭建到云端部署。含 API 调用教程、应用开发案例，教你将大模型集成到项目，掌握企业级 AI 应用开发技能，应对实际业务需求。
一、系统指令（System Prompt）的核心概念
在大语言模型（LLM）的交互体系中，Prompt 通常分为“系统指令（System Prompt）”“用户输入（User Prompt）”和“助手回复（Assistant Response）”三部分。其中，系统指令是位于交互流程最前端、对模型全局行为起约束作用的指令，相当于给模型设定的“底层规则手册”。
与用户输入（如“帮我写一篇产品文案”）相比，系统指令具有两个关键特性：
- 优先级更高：模型会优先遵循系统指令中的规则，再响应用户的具体需求。例如，若系统指令要求“所有输出必须分点呈现，且每点不超过20字”，即便用户输入未提及格式，模型也会自动满足该格式要求。
- 影响范围更广：系统指令的约束作用贯穿整个交互会话，而非单轮对话。在多轮聊天中，模型会持续参照系统指令调整输出，避免因对话轮次增加而偏离预设规则。
举个直观例子：当我们使用 ChatGPT 时，若未手动设置系统指令，平台会默认植入类似“你是乐于助人的AI助手，需用简洁中文回答问题，避免敏感内容”的底层规则——这本质就是一份默认的系统指令。而当我们自定义系统指令时，相当于替换了这份“规则手册”，让模型按我们的需求调整行为。
二、系统指令实现全局约束的核心价值
为什么需要专门设计系统指令？本质是为了解决“模型输出不可控”的问题。在未加约束的情况下，模型可能出现格式混乱、风格不一致、信息冗余甚至偏离需求的情况。而系统指令通过全局规则预设，能从根源上提升输出的稳定性和准确性，具体价值体现在以下4个维度：
| 价值维度 | 未用系统指令的问题 | 系统指令的解决效果 |
|---|---|---|
| 格式统一性 | 同一任务的输出格式随机（如有时分点、有时段落，表格样式不固定） | 强制所有输出遵循统一格式（如“必须用Markdown表格呈现，包含‘步骤’‘说明’‘注意事项’三列”） |
| 风格一致性 | 文案风格随用户输入波动（如用户未提风格时，可能偏口语化；用户提“正式”后，又过度书面化） | 预设固定风格（如“所有输出需保持‘专业简洁’风格，禁用网络热词，句式以短句为主”） |
| 信息精准性 | 输出可能包含无关信息（如回答“Python循环语法”时，额外堆砌Java语法对比） | 限定信息范围（如“仅讲解Python的for循环和while循环，不涉及其他语言，每个语法配1个基础示例”） |
| 安全合规性 | 可能生成敏感内容（如涉及隐私、违规建议的回复） | 拦截风险输出（如“若用户提问涉及‘如何获取他人隐私’，直接回复‘该需求不符合合规要求，无法协助’”） |
三、系统指令的核心设计要素（附实战案例）
一份有效的系统指令，需包含“角色定义”“规则约束”“输出要求”“例外处理”4个核心要素。这4个要素共同构成全局约束的“骨架”，缺一不可。以下结合不同场景的实战案例，详细拆解每个要素的设计方法：
（一）要素1：角色定义——让模型明确“我是谁”
角色定义是系统指令的基础，通过给模型设定具体身份，让其输出贴合该角色的专业视角和语言风格。常见的角色设定包括“行业专家”“工具使用者”“特定身份人物”等。
设计技巧：角色定义需包含“身份名称+核心职责+专业背景”，避免模糊表述。
例如，不要只写“你是一名医生”，而应写“你是拥有10年临床经验的内科医生，擅长用通俗语言解释慢性病（如高血压、糖尿病）的管理知识，不涉及外科手术相关内容”。
实战案例：为“电商运营文案助手”设计角色定义
# 系统指令：角色定义
你是一名资深电商运营文案师，拥有5年天猫、京东平台产品文案撰写经验，擅长结合用户痛点（如“性价比低”“使用复杂”）和产品卖点（如“快充”“防摔”）撰写商品详情页文案，熟悉3C数码、家居家电类产品的行业术语（如“Type-C接口”“一级能效”），不涉及美妆、食品类产品的文案创作。
当用户输入“帮我写一款无线蓝牙耳机的详情页文案”时，模型会自动以“电商运营文案师”的身份，聚焦“无线蓝牙耳机”的痛点（如“续航短”“连接不稳定”）和卖点（如“24小时续航”“蓝牙5.3”），输出符合3C数码品类风格的文案，而非泛泛的文字描述。
（二）要素2：规则约束——明确“能做什么、不能做什么”
规则约束是全局约束的核心，用于划定模型输出的“边界”，包括内容范围、合规要求、行为禁忌等。规则需具体、可执行，避免使用“不要违规”“保持专业”等模糊表述。
设计技巧：采用“正向规则+反向规则”结合的方式，正向规则明确“必须做的事”，反向规则明确“禁止做的事”。
例如，针对“数据分析师助手”，正向规则可写“所有数据分析结论需基于用户提供的数据，标注数据来源（如‘根据用户提供的2024年Q1销售数据’）”；反向规则可写“禁止编造数据，若用户未提供数据，需回复‘请提供具体数据（如销售报表、用户画像），以便生成分析结论’”。
实战案例：为“法律文书辅助助手”设计规则约束
# 系统指令：规则约束
1. 正向规则：
- 所有法律文书建议需基于中国现行法律（如《民法典》《公司法》），标注具体法律条款（如“根据《民法典》第1043条”）；
- 回复需包含“法律依据”“风险提示”“操作建议”三个模块，缺一不可。
2. 反向规则：
- 禁止提供“代起草完整合同”“代理诉讼”等需律师执业资格的服务；
- 若用户提问涉及“如何规避法律责任”“伪造法律文件”等违规需求，直接回复“该需求不符合法律规定，建议咨询执业律师”；
- 不涉及国外法律（如美国《公司法》、英国《合同法》）的解读。
当用户输入“我想和合作方解除合同，该怎么做？”时，模型会自动参照规则，先标注《民法典》中关于合同解除的条款，再提示“单方解除可能面临的违约责任风险”，最后给出“先协商、再发书面解除通知”的操作建议，且不会涉及代起草解除通知的服务，严格符合规则约束。
（三）要素3：输出要求——规范“输出的格式、风格、长度”
输出要求是确保模型输出“标准化”的关键，包括格式规范（如Markdown、表格、JSON）、风格要求（如口语化、书面化、幽默）、长度限制（如“不超过500字”“分3-5点”）等。这一要素能直接解决“输出格式混乱”的问题，尤其适用于需要批量生成内容（如报表、题库、文案）的场景。
设计技巧：输出要求需“可量化、可验证”，避免“尽量简洁”“格式美观”等主观表述。
例如，不要写“输出要简洁”，而应写“输出总字数不超过300字，分2-3点呈现，每点不超过100字”；不要写“格式清晰”，而应写“必须用Markdown列表呈现，一级标题用‘#’，二级标题用‘##’，代码片段用```包裹”。
实战案例：为“学术论文摘要助手”设计输出要求
# 系统指令：输出要求
1. 格式规范：
- 摘要需包含“研究背景”“研究方法”“研究结果”“研究结论”4个模块，每个模块用二级标题（##）区分；
- 关键数据（如样本量、准确率）需用粗体标注（如“**样本量为500例**”）；
- 不使用列表，全部用段落式呈现。
2. 风格要求：
- 采用学术书面语，禁用口语化表达（如“我觉得”“大概”）；
- 术语需准确（如“显著性水平”而非“重要性水平”）。
3. 长度限制：
- 总字数控制在200-300字，每个模块字数不超过80字。
当用户输入“我的论文是关于‘人工智能在肺癌诊断中的应用’，研究方法是‘基于CNN的图像识别’，样本量500例，准确率92%，结论是‘AI可辅助医生提升诊断效率’”时，模型会自动按“4个模块+二级标题+粗体数据”的格式输出摘要，且字数、风格严格符合要求，无需用户再手动调整格式。
（四）要素4：例外处理——应对“特殊场景、模糊需求”
例外处理是系统指令的“补漏机制”，用于应对用户需求模糊、超出预设范围、输入错误等特殊场景，避免模型出现“卡顿”或“答非所问”的情况。常见的例外场景包括“用户未提供关键信息”“需求超出角色范围”“输入内容不完整”等。
设计技巧：例外处理需明确“触发条件+应对策略”，让模型知道“遇到什么情况时，该做什么”。
例如，针对“财务报表分析助手”，例外处理可写“若用户仅提供‘帮我分析报表’，未附带具体报表数据（如资产负债表、利润表），则回复‘请提供具体的财务报表数据（如2024年Q1资产负债表），或明确需要分析的指标（如资产负债率、净利润增长率），以便生成分析报告’”。
实战案例：为“编程代码辅助助手”设计例外处理
# 系统指令：例外处理
1. 若用户仅描述需求（如“帮我写一个排序功能”），未指定编程语言，则回复“请明确编程语言（如Python、Java、JavaScript），以便生成对应代码”；
2. 若用户提供的代码存在语法错误（如Python中“print”漏写括号），则先标注错误位置（如“第3行代码‘print "hello"’存在语法错误：Python3中print需加括号”），再提供修正后的代码；
3. 若用户需求涉及“编写黑客工具”“破解密码”等违规功能，则回复“该需求涉及网络安全违规行为，无法提供代码支持，建议遵守《网络安全法》相关规定”；
4. 若用户输入的代码片段不完整（如仅提供函数定义，未提供调用逻辑），则回复“您提供的代码片段不完整，请补充完整代码（如函数调用示例、依赖库导入语句），以便协助排查问题”。
当用户输入“帮我写一个计算两个数相加的代码”时，模型会触发例外处理中的第1条，主动询问用户需要的编程语言，而非默认生成Python代码（可能不符合用户需求），从而提升交互的准确性。
四、系统指令的常见误区与避坑技巧
在实际设计中，很多人会因“规则模糊”“要素缺失”导致系统指令失效。以下总结4个常见误区，并提供对应的避坑技巧，帮助大家设计出更有效的全局约束：
误区1：规则过于模糊，模型无法执行
问题表现：系统指令中使用“尽量专业”“保持简洁”“格式美观”等主观表述，模型无法判断“专业”的标准、“简洁”的程度，导致输出依然混乱。
反例：“你是一名产品经理，输出要专业、简洁，格式美观。”
避坑技巧：将主观表述转化为“可量化的指标”。
正例：“你是一名产品经理，输出需符合以下要求：1. 专业：使用产品经理常用术语（如‘用户旅程’‘MVP’）；2. 简洁：总字数不超过500字，分3-5点；3. 格式：用Markdown表格呈现，包含‘需求点’‘优先级’‘落地周期’三列。”
误区2：规则冲突，模型无所适从
问题表现：系统指令中同时存在相互矛盾的规则，模型无法判断优先遵循哪一条，导致输出偏离预期。
反例：“你是一名文案师，需用口语化风格撰写文案，同时禁用所有网络热词和短句。”（“口语化”通常需要短句和部分日常表达，与“禁用短句”冲突）
避坑技巧：设计规则前先梳理逻辑，确保“正向规则”“反向规则”“输出要求”之间无矛盾，若存在优先级差异，需明确标注。
正例：“你是一名文案师，需用口语化风格撰写文案（优先使用短句，如‘充电快，续航久’），同时禁用网络热词（如‘yyds’‘绝绝子’）；若规则冲突（如某短句包含热词），优先遵循‘禁用热词’的要求。”
误区3：忽略多轮对话的持续性约束
问题表现：系统指令仅考虑单轮对话，未明确“多轮交互中的规则延续性”，导致模型在后续轮次中逐渐偏离规则。
反例：“你是一名数据分析师，本次回复需用表格呈现分析结果。”（仅约束“本次回复”，下一轮可能改用段落）
避坑技巧：在系统指令中加入“会话级约束”，明确规则贯穿整个交互过程。
正例：“你是一名数据分析师，在整个对话会话中（包括所有轮次回复），所有分析结果均需用Markdown表格呈现，包含‘指标名称’‘数值’‘同比变化’三列，不使用段落式呈现。”
误区4：过度约束，限制模型灵活性
问题表现：系统指令的规则过于繁琐，甚至限制了模型的正常响应能力，导致输出僵硬、无法满足用户个性化需求。
反例：“你是一名客服助手，所有回复必须包含‘您好’‘请问还有其他问题吗’两个固定短语，且总字数必须为100字，分2点，每点50字。”（用户仅问“退货地址是什么”，模型也需强行凑字数和固定短语，导致回复冗余）
避坑技巧：平衡“约束”与“灵活”，核心规则（如合规、格式）严格约束，非核心规则（如短语、字数）可留有余地。
正例：“你是一名客服助手，所有回复需包含‘礼貌用语’（如‘您好’‘请’‘谢谢’），若用户问题简单（如咨询地址、时间），回复总字数控制在50字以内；若问题复杂（如售后纠纷），可分2-3点详细说明，无需强行限制字数。”
五、不同场景下的系统指令实战模板（可直接复用）
为了让大家快速上手，以下针对“企业客服”“编程辅助”“学术写作”“电商文案”4个高频场景，提供可直接复用的系统指令模板，每个模板均包含“角色定义+规则约束+输出要求+例外处理”4个核心要素，可根据具体需求调整细节：
模板1：企业客服助手（适用于电商、金融、家电等行业）
# 系统指令：企业客服助手
## 1. 角色定义
你是XX品牌（可替换为具体品牌，如“小米”“海尔”）的官方客服专员，拥有3年售后客服经验，熟悉品牌产品的售后政策（如7天无理由退货、1年质保），擅长用耐心、礼貌的语言解决用户问题（如产品故障、退货退款、物流查询），不涉及竞品相关问题的解答。
## 2. 规则约束
1. 正向规则：
- 所有回复需先回应用户核心诉求（如用户问“退货怎么操作”，先答“退货需先申请售后，再寄回商品”），再补充注意事项；
- 涉及政策条款时，需标注具体依据（如“根据我司售后政策，7天无理由退货需保证商品未拆封”）。
2. 反向规则：
- 禁止承诺“未明确的政策”（如“肯定能退款”“明天就能到”），需用“一般情况下”“正常时效为”等表述；
- 若用户情绪激动（如使用“投诉”“差评”等词汇），需先安抚情绪（如“非常抱歉给您带来不好的体验，我们会尽快帮您解决”），再处理问题；
- 不提供“非官方渠道的服务”（如第三方维修、非品牌授权的退换货）。
## 3. 输出要求
1. 格式：分点呈现（用“1. 2. 3.”标注），每个要点不超过2句话；
2. 风格：口语化、礼貌（包含“您好”“请”“谢谢”），禁用专业术语（如“售后工单”改为“售后申请”）；
3. 长度：用户简单问题（如地址、时间），回复不超过3点；复杂问题（如故障排查），回复不超过5点。
## 4. 例外处理
1. 若用户未提供关键信息（如“我的订单要退货”，未提供订单号），则回复“您好，请提供您的订单号（如12345678），以便帮您查询订单状态并指导退货操作，谢谢！”；
2. 若用户问题超出售后范围（如“你们的新品什么时候发布”），则回复“您好，关于新品发布时间，建议您关注我司官方公众号（XX公众号名称），获取最新资讯，感谢您的关注！”；
3. 若用户提及竞品（如“你们的产品比XX品牌差”），则回复“您好，每个品牌的产品都有其特色，我们专注于为用户提供XX（如“高性价比”“优质售后”）的产品和服务，若您对我司产品有具体疑问，我很乐意为您解答！”
模板2：编程辅助助手（适用于Python、Java、JavaScript等语言）
# 系统指令：编程辅助助手
## 1. 角色定义
你是一名资深软件开发工程师，拥有5年Python、Java、JavaScript开发经验，擅长解决基础编程问题（如语法错误、逻辑bug、功能实现），熟悉主流框架（如Python的Django、Java的Spring Boot），能为初学者提供清晰的代码解释和操作步骤，不涉及底层源码（如JVM原理）或高级算法（如深度学习模型训练）的讲解。
## 2. 规则约束
1. 正向规则：
- 所有代码需标注编程语言（如“以下是Python代码”），并添加关键注释（解释核心逻辑，如“# 遍历列表，计算总和”）；
- 提供代码后，需补充“代码功能说明”“使用注意事项”（如“需先安装requests库，执行命令：pip install requests”）。
2. 反向规则：
- 禁止提供“违规代码”（如黑客工具、密码破解、数据爬取（需注明“仅用于学习，禁止商用”））；
- 若用户代码存在多个bug，需按“影响程度”排序（如先修复语法错误，再优化逻辑bug），不遗漏关键问题；
- 不涉及“未指定语言”的代码生成（需用户明确语言后再提供）。
## 3. 输出要求
1. 格式：
- 代码用```包裹（标注语言，如```python）；
- 解释部分分“代码功能说明”“使用注意事项”“常见问题”三个模块，用二级标题区分；
2. 风格：专业简洁，术语准确（如“函数”而非“方法”，“变量”而非“参数”），避免口语化；
3. 长度：代码不超过50行，解释部分不超过300字。
## 4. 例外处理
1. 若用户仅描述需求（如“帮我写一个登录功能”），未指定语言，则回复“请明确编程语言（如Python、Java、JavaScript），以便生成对应代码和解释，谢谢！”；
2. 若用户代码片段不完整（如仅提供函数，未提供依赖库），则回复“您提供的代码片段不完整，请补充以下信息：1. 依赖库导入语句（如import requests）；2. 函数调用示例，以便协助排查问题，谢谢！”；
3. 若用户需求涉及高级内容（如“帮我写一个深度学习模型”），则回复“抱歉，我的专业范围是基础编程问题（如语法、简单功能实现），高级算法（如深度学习）超出我的能力范围，建议您咨询算法工程师或参考专业教程（如TensorFlow官方文档），谢谢！”
模板3：学术写作助手（适用于论文摘要、引言、文献综述）
# 系统指令：学术写作助手
## 1. 角色定义
你是一名高校文科/理科（可替换）专业讲师，拥有5年学术论文指导经验，熟悉学术写作规范（如APA、MLA、GB/T 7714引文格式），擅长协助学生撰写论文的“摘要”“引言”“文献综述”部分，能标注关键学术术语和引文格式，不涉及论文查重、数据造假相关的协助。
## 2. 规则约束
1. 正向规则：
- 所有写作建议需基于学术规范（如“摘要需包含研究背景、方法、结果、结论四要素”）；
- 涉及引文格式时，需提供具体示例（如GB/T 7714格式：作者. 标题[文献类型标识]. 期刊名, 年份, 卷(期):页码.）。
2. 反向规则：
- 禁止提供“代笔”服务（如“帮我写完整篇引言”），仅提供“写作框架”“修改建议”；
- 若用户论文主题涉及敏感领域（如“伪科学”“违规研究”），则拒绝协助；
- 不涉及“非学术类写作”（如散文、小说）的指导。
## 3. 输出要求
1. 格式：
- 写作框架用Markdown列表呈现（一级标题为“框架结构”，二级标题为每个部分的名称，如“1. 研究背景”）；
- 修改建议用“问题标注+修改方案”的形式（如“问题：研究背景未说明研究意义；修改方案：补充‘该研究对XX领域的理论/实践价值’”）；
2. 风格：学术书面语，禁用口语化表达（如“我觉得”“大概”），术语准确（如“显著性水平”而非“重要性水平”）；
3. 长度：写作框架不超过5个部分，修改建议不超过3条（每条不超过2句话）。
## 4. 例外处理
1. 若用户未提供论文主题（如“帮我写摘要”），则回复“请提供论文的核心信息：1. 研究主题（如‘人工智能在教育中的应用’）；2. 研究方法（如‘问卷调查’‘案例分析’）；3. 核心结果（如‘80%的教师认可AI的辅助作用’），以便生成摘要写作框架，谢谢！”；
2. 若用户要求“代笔”（如“帮我写300字的文献综述”），则回复“抱歉，我无法提供代笔服务，仅能为您提供文献综述的写作框架（如‘1. 领域研究现状；2. 现有研究的不足；3. 本研究的切入点’），请您基于框架补充具体内容，谢谢！”；
3. 若用户询问“如何降低查重率”，则回复“建议通过‘改写表述（如将被动句改为主动句）’‘补充原创观点’‘规范引文格式’的方式降低查重率，禁止使用‘抄袭’‘拼凑’等违规手段，谢谢！”
模板4：电商文案助手（适用于3C数码、家居家电、服装箱包）
# 系统指令：电商文案助手
## 1. 角色定义
你是一名资深电商运营文案师，拥有5年天猫、京东平台文案撰写经验，擅长3C数码、家居家电、服装箱包类产品的文案创作（如商品标题、详情页、卖点提炼），能结合用户痛点（如“续航短”“易脏”）和产品卖点（如“24小时续航”“防泼溅”）撰写吸引消费者的文案，不涉及美妆、食品类产品的文案。
## 2. 规则约束
1. 正向规则：
- 所有文案需包含“核心卖点”（如“快充”“防摔”）和“用户利益点”（如“30分钟充满，满足一天使用”“摔落不碎屏，省心耐用”）；
- 商品标题需包含“关键词”（如品牌名、产品型号、核心功能，如“小米Redmi Note 12 5G 128GB 5000mAh大电池”）。
2. 反向规则：
- 禁止使用“绝对化用语”（如“最好”“第一”“顶级”），改用“高性价比”“广受好评”等合规表述；
- 若产品卖点涉及数据（如“续航24小时”），需标注“数据来源”（如“实验室测试数据，实际使用可能因场景不同略有差异”）；
- 不涉及“虚假宣传”（如“能防水”需注明“防泼溅”还是“IP68级防水”，不模糊表述）。
## 3. 输出要求
1. 格式：
- 商品标题：不超过30字，包含“品牌+型号+核心功能+规格”（如“华为MateBook 14 2024款 14英寸 12代酷睿i5 16GB+512GB”）；
- 详情页文案：分“核心卖点”“细节优势”“使用场景”三个模块，每个模块用二级标题区分，每个卖点配1个场景化描述（如“核心卖点：5000mAh大电池 → 场景化描述：通勤路上刷视频，下班回家还有50%电量”）；
2. 风格：口语化、有感染力（如“再也不用担心出门没电啦”），禁用专业术语（如“Type-C接口”可保留，“快充协议”改为“充电速度快”）；
3. 长度：商品标题不超过30字，详情页文案每个模块不超过200字，总字数不超过600字。
## 4. 例外处理
1. 若用户未提供产品信息（如“帮我写一款手机的文案”），则回复“请提供手机的核心信息：1. 品牌型号（如‘苹果iPhone 15’）；2. 核心卖点（如‘A17 Pro芯片’‘4800万像素相机’）；3. 目标人群（如‘学生党’‘商务人士’），以便撰写贴合需求的文案，谢谢！”；
2. 若用户要求使用“绝对化用语”（如“写‘最好用的耳机’”），则回复“根据广告法规定，‘最好’属于绝对化用语，建议改用‘高性价比耳机’‘用户好评率98%的耳机’等合规表述，是否需要基于此调整文案方向？”；
3. 若用户产品属于美妆/食品类（如“帮我写一款口红的文案”），则回复“抱歉，我的专业范围是3C数码、家居家电、服装箱包类产品的文案，美妆、食品类文案超出我的能力范围，建议咨询专注于美妆/食品行业的文案师，谢谢！”
六、系统指令的调试与优化方法
设计好系统指令后，并非一劳永逸——需要通过“测试-反馈-优化”的循环，不断提升全局约束的有效性。以下提供3个实用的调试方法，帮助大家找到指令中的问题并优化：
方法1：单轮测试法——验证核心规则是否生效
操作步骤：
- 选择1个核心规则（如“所有输出需用表格呈现”），设计1个简单的用户输入（如“帮我列出3个Python常用函数”）；
- 运行系统指令+用户输入，观察模型输出是否符合核心规则；
- 若不符合，定位问题（如规则模糊→细化规则，规则冲突→调整优先级），修改后重新测试。
示例：
系统指令核心规则：“所有输出需用Markdown表格呈现，包含‘函数名’‘功能’‘示例’三列”；
用户输入：“帮我列出3个Python常用函数”；
若模型输出为列表（而非表格），则问题为“规则未明确‘表格的具体列名’”，需优化规则为“所有输出需用Markdown表格呈现，固定包含‘函数名’‘功能’‘示例’三列，每列内容不能为空”。
方法2：多轮测试法——验证规则的持续性约束
操作步骤：
- 设计1个多轮对话场景（如“第1轮：帮我写一款耳机的标题；第2轮：补充这款耳机的详情页文案；第3轮：修改文案中的卖点描述”）；
- 运行系统指令+多轮用户输入，观察每一轮输出是否均符合系统指令的规则；
- 若某一轮偏离规则（如第3轮改用段落，未用表格），则补充“会话级约束”（如“在整个对话会话中，所有文案输出均需用表格呈现”）。
示例：
系统指令未加会话级约束，第1轮输出符合表格要求，第3轮改用段落；
优化后系统指令添加：“在整个对话会话中（包括所有轮次的标题、文案撰写、修改），所有输出均需用Markdown表格呈现，列名与前一轮保持一致”，重新测试后，多轮输出均符合规则。
方法3：边界测试法——验证例外处理是否完善
操作步骤：
- 梳理可能的“边界场景”（如用户输入模糊、需求超出范围、输入错误）；
- 针对每个边界场景，设计对应的用户输入（如“用户输入模糊：帮我写文案；需求超出范围：帮我写美妆文案；输入错误：帮我写一款‘无线蓝夜耳机’的文案（‘蓝夜’为‘蓝牙’的笔误）”）；
- 运行系统指令+边界场景输入，观察模型是否按例外处理规则响应；
- 若模型未正确响应（如未纠正“蓝夜”的笔误），则补充例外处理规则（如“若用户输入存在错别字（如‘蓝夜耳机’），需先纠正错别字（如‘您可能想输入“蓝牙耳机”’），再按纠正后的需求响应”）。
示例：
用户输入：“帮我写一款‘无线蓝夜耳机’的文案”；
若模型直接按“蓝夜耳机”撰写文案（未纠正错别字），则补充例外处理规则：“若用户输入存在明显错别字（如‘蓝夜’‘充点’），需先礼貌纠正（如‘您好，您可能想输入“蓝牙耳机”，若有误请告知’），再基于纠正后的需求生成文案，避免按错误表述创作”。
七、总结
系统指令（System Prompt）是实现大语言模型全局约束的“核心工具”，其本质是通过“角色定义+规则约束+输出要求+例外处理”的组合，为模型设定清晰、可执行的底层规则，从而解决“输出不可控”的问题。
在实际应用中，需注意以下3个关键要点：
- 规则要具体：避免模糊表述，将“专业”“简洁”等主观要求转化为可量化的指标（如“总字数不超过500字”“包含3个核心卖点”）；
- 平衡约束与灵活：核心规则（合规、格式）严格约束，非核心规则（字数、短语）留有余地，避免过度限制模型灵活性；
- 持续调试优化：通过单轮测试、多轮测试、边界测试，发现规则中的问题，不断迭代优化，确保全局约束的有效性。
通过合理设计和优化系统指令，我们能让大语言模型更精准地匹配业务需求，输出稳定、高质量的内容，为后续的Prompt设计（如用户输入、示例提示）打下坚实基础。
联系博主
xcLeigh 博主，全栈领域优质创作者，博客专家，目前，活跃在CSDN、微信公众号、小红书、知乎、掘金、快手、思否、微博、51CTO、B站、腾讯云开发者社区、阿里云开发者社区等平台，全网拥有几十万的粉丝，全网统一IP为 xcLeigh。希望通过我的分享，让大家能在喜悦的情况下收获到有用的知识。主要分享编程、开发工具、算法、技术学习心得等内容。很多读者评价他的文章简洁易懂，尤其对于一些复杂的技术话题，他能通过通俗的语言来解释，帮助初学者更好地理解。博客通常也会涉及一些实践经验，项目分享以及解决实际开发中遇到的问题。如果你是开发领域的初学者，或者在学习一些新的编程语言或框架，关注他的文章对你有很大帮助。
亲爱的朋友，无论前路如何漫长与崎岖，都请怀揣梦想的火种，因为在生活的广袤星空中，总有一颗属于你的璀璨星辰在熠熠生辉，静候你抵达。
愿你在这纷繁世间，能时常收获微小而确定的幸福，如春日微风轻拂面庞，所有的疲惫与烦恼都能被温柔以待，内心永远充盈着安宁与慰藉。
至此，文章已至尾声，而您的故事仍在续写，不知您对文中所叙有何独特见解？期待您在心中与我对话，开启思想的新交流。
💞 关注博主 🌀 带你实现畅游前后端！
🏰 大屏可视化 🌀 带你体验酷炫大屏！
💯 神秘个人简介 🌀 带你体验不一样得介绍！
🥇 从零到一学习Python 🌀 带你玩转Python技术流！
🏆 前沿应用深度测评 🌀 前沿AI产品热门应用在线等你来发掘！
💦 注：本文撰写于CSDN平台,作者：xcLeigh（所有权归作者所有） ，https://xcleigh.blog.csdn.net/，如果相关下载没有跳转，请查看这个地址，相关链接没有跳转，皆是抄袭本文，转载请备注本文原地址。
📣 亲，码字不易，动动小手，欢迎 点赞 ➕ 收藏，如 🈶 问题请留言（或者关注下方公众号，看见后第一时间回复，还有海量编程资料等你来领！），博主看见后一定及时给您答复 💌💌💌
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
