实用指南：Java-187 Guava Cache 并发参数与 refreshAfterWrite 实战：LoadingCache 动态加载与自定义 LRU 全解析
2026/1/16 19:06:26
Prompt（提示词）核心指南：从避坑到高效设计
Prompt 是向 AI 传递需求的“沟通桥梁”，核心是清晰、精准、贴合场景，既要避免常见误区，又要通过结构化设计让 AI 精准响应，以下是关键要点：
一、Prompt 设计核心原则
- 清晰明确：剔除模糊修饰词（如“很好”“有逻辑”），直接说清“任务目标+输出要求”，不做过度限制。
- 场景适配：绑定“角色设定+用户画像”，让 AI 用对应语气和逻辑回应（如客服要共情，专业分析要严谨）。
- 可验证性：涉及事实类需求时，要求 AI 标注来源或不确定性，避免“幻觉”内容。
- 迭代优化：不追求一次性完美，通过多轮调整打磨 Prompt，逐步贴近理想输出。
二、四大高频误区（附优化示例）
| 误区类型 | 典型问题 | 错误示例 | 正确示范 |
|---|---|---|---|
| 过度主义 | 细节过载、限制过严 | “写500字AI文章，需5段每段5句，含10个带解释的术语” | “写500字左右AI短文，介绍定义、技术和趋势，适合大众阅读” |
| 偏见陷阱 | 预设结论、视角单一 | “为什么AI比人类更高效？” | “分析AI与人类工作效率的优劣势，提供3个支持数据” |
| 幻觉陷阱 | 缺乏事实边界 | “介绍最新发现的外星文明” | “根据已发表研究，说明外星生命可能存在的证据及来源” |
| 角色模糊 | 只给功能、不给风格 | “你是电商客服，回答退货问题” | “你是亲切的电商客服，先共情（如‘衣服不合身太糟了’），再分3步说退货流程，不用专业术语” |
三、高效 Prompt 万能结构（直接套用）
- 角色定位：明确 AI 身份+风格（如“25岁开朗电商客服”“严谨的数据分析专家”）；
- 核心任务：拆分目标为具体步骤（复杂任务分 Step1/Step2/Step3）；
- 输出规则：明确格式、语气、禁忌（如“用口语化表达，分点列步骤，不超过300字”）；
- 参考依据：事实类需求需指定信息来源（如“基于2024年行业报告”）。