好的提示词是一个小型接口，而不是一句魔咒。

独立指南 · 通用方法

1. 结果 — 明确要完成的任务

从你真正需要的决策、成果或行动出发，而不是话题。“对比三款分析工具并为 5 人团队推荐一款”是一项任务。“跟我讲讲分析工具”是一个话题，只会得到话题式的答案。

如果你能把结果表述为“读完这个之后我将能够 ___”，模型就有了一个可瞄准的目标。

2. 上下文 — 只给会改变答案的信息

上下文不是你知道的一切，而是其中会改变回应的那部分。受众、约束以及工作的当前状态属于这里。无关的背景会稀释请求，并可能把模型带偏。

• 这是给谁看的？（决定深度和语气）
• 已经有什么？（代码库、草稿、数据集）
• 什么绝对不能改？（保护已有成果）

3. 约束 — 划定边界

可靠性正是来自约束。告诉模型哪些来源是可接受的、信息必须多新、使用什么语气，以及——至关重要的——在不确定时该怎么做。

最有用的单条约束是一个诚实条款：“如果某个说法无法找到出处，就直说，而不是猜测。”它不会让模型变得完美，但能减少自信满满的捏造。

4. 终点线 — 定义何为完成以及如何检验

每个提示词都以定义输出格式和质量如何验证来收尾。一张决策表、一段带测试的 diff、一份五道题的小测验——具体的终点线更容易产出，也更容易让你评判。

让模型与任务相匹配

更重的推理（多步研究、多文件代码）往往在 Pro 档位表现更好；快速、界定清晰的任务（改写、测验、说法提取）在 Flash 上更便宜、更快。图像和视频是独立的模型家族（Nano Banana、Veo）。参见模型概览了解我们如何选择，并始终查阅 Google 官方模型文档获取最新能力。

先验证，再信任

这里的每种技巧都在减少歧义；没有一种能让模型变得正确。打开它列出的来源，运行它写的测试，并重读改写内容看看语义有没有偏移。这正是我们的提示词页面附带验证记录、并将未测试模板标记为 草稿的原因。

把它们组合起来

浏览提示词库，看看这四个部分如何应用于研究、编程、写作、图像、视频和学习任务。复制一个模板，替换方括号中的变量，并保留验证说明不变。

与 Google 无隶属关系，也未获其背书。Gemini 是 Google LLC 的商标。本指南描述的是一套通用的提示方法，并非 Google 官方文档。