? 新手必看：先搞懂 GPT-3 Playground 的 “脾气”
想在 GPT-3 Playground 里用好转提示词，先得摸透这个工具的 “性格”。它不是简单的聊天框，而是个能调参数的 “精密仪器”，你的提示词效果，一半看内容，一半看和参数的配合。
想在 GPT-3 Playground 里用好转提示词，先得摸透这个工具的 “性格”。它不是简单的聊天框，而是个能调参数的 “精密仪器”，你的提示词效果，一半看内容，一半看和参数的配合。
打开https://platform.openai.com/playground（记得核对网址，别进错山寨站），界面里有几个关键参数直接影响提示词的 “发力”。温度（Temperature） 这个参数特别重要，数值 0-1 之间，越低越严谨，越高越放飞。写代码的时候我一般设 0.2-0.3，要是设 0.8 以上，生成的代码可能冒出些天马行空的语法，还得自己改半天，纯纯浪费时间。
还有最大 Tokens，新手常忽略这个。比如你让它生成一段复杂的 Python 脚本，结果 Tokens 设少了，代码写到一半戛然而止，还得重新调参数再跑一次。我的经验是，先估算下需求大概需要多少字，比如生成一个带登录功能的 Flask 路由，至少得留 300-500 Tokens，保险点。
模型选择也得注意，GPT-3.5-turbo-instruct（以前叫 Davinci）在代码生成上比 Ada、Babbage 稳多了，虽然贵点，但省下来的修改时间绝对值回票价。新手别贪便宜用小模型，不然优化半天提示词，效果还是拉垮。
✍️ 优化提示词的底层逻辑：让 AI “听懂” 你的话
很多人觉得优化提示词就是堆砌关键词，大错特错！本质是帮 AI 建立 “上下文逻辑”，让它知道 “你是谁、要干嘛、要啥样的结果”。我见过最夸张的，有个新手写 “做个网站”，结果 AI 返回了 5 种编程语言的框架推荐，他还纳闷为啥没直接给代码 —— 你说能怪谁？
很多人觉得优化提示词就是堆砌关键词，大错特错！本质是帮 AI 建立 “上下文逻辑”，让它知道 “你是谁、要干嘛、要啥样的结果”。我见过最夸张的，有个新手写 “做个网站”，结果 AI 返回了 5 种编程语言的框架推荐，他还纳闷为啥没直接给代码 —— 你说能怪谁？
明确任务边界是第一步。比如要生成代码，别说 “写个排序算法”，换成 “用 Python 写一个冒泡排序算法，要求处理包含负数的列表，输出时附带时间复杂度分析和测试用例”。你看，把 “排序算法” 限定到 “Python 冒泡排序”，再加上 “负数列表”“时间复杂度”“测试用例” 这些细节，AI 输出的内容直接能用，不用二次追问。
给 AI “贴标签” 也特管用。代码生成场景里，我常写 “假设你是有 5 年经验的前端工程师，熟悉 React 18 和 TypeScript”，这比单纯说 “生成 React 组件” 强 10 倍。AI 会自动带入角色，考虑到类型定义、Hook 最佳实践这些细节，甚至会提醒你 “避免使用 useEffect 的依赖项缺失问题”—— 这不就是咱们想要的吗？
别忘了加 “约束条件”。比如生成 API 调用代码时，我会加上 “输出必须包含错误处理（try-catch），使用 requests 库，不调用第三方 SDK”。之前有个朋友没加这个，AI 直接生成了用 aiohttp 的异步代码，他项目里根本没引入，白忙活一场。
? 代码生成场景：提示词得 “带技术范儿”
代码这东西，差一个符号都跑不起来，所以提示词必须 “精准到毛孔”。不同编程语言的 “脾气” 不一样，提示词的侧重点也得调。
代码这东西，差一个符号都跑不起来，所以提示词必须 “精准到毛孔”。不同编程语言的 “脾气” 不一样，提示词的侧重点也得调。
拿Python来说，新手常犯的错是没说清版本。比如生成爬虫代码，Python 3.10 + 支持 match-case，3.8 以下就不认。我一般会在提示词里写 “针对 Python 3.9，使用 requests 和 BeautifulSoup4，避免使用 walrus 运算符（:=）”，这样生成的代码兼容性更好，不用自己改语法。
JavaScript/TypeScript更讲究环境。写 Node.js 代码时，得说清 “基于 Node.js 16，使用 CommonJS 模块（require）而非 ES6 模块（import）”，不然 AI 可能默认用 import，你跑的时候还得手动改模块导入方式，特麻烦。要是写前端代码，别忘了加 “兼容 Chrome 90+，不使用实验性 API”，不然生成的代码里可能冒出些还没普及的语法，浏览器直接报错。
数据库操作的提示词更得细。生成 SQL 的时候，必须说清数据库类型：“针对 MySQL 8.0，写一个查询用户订单的 SQL，包含联表查询（用户表 users 和订单表 orders），使用 LEFT JOIN，结果按订单时间倒序，只返回前 10 条，包含用户昵称、订单号、金额字段”。你看，把数据库版本、表名、连接方式、排序、限制条数、返回字段全说清楚，AI 生成的 SQL 直接能复制到 Navicat 里跑，省多少事！
还有个小技巧：给个 “坏例子” 让 AI 改。比如你可以写 “我之前生成的这段代码有问题：[贴一段有 bug 的代码]，请找出错误并优化，说明原因，输出修正后的代码”。这种 “纠错式” 提示词，比让 AI 从头写更高效，尤其适合改自己写了一半卡壳的代码。
? 这些坑别踩！90% 新手优化提示词时都犯过
踩过的坑多了，就知道哪些地方最容易掉进去。首当其冲的是 **“太笼统，没给示例”**。比如要生成 JSON 格式的代码注释，只说 “生成注释”，AI 可能返回一大段文字；但你要是加一句 “示例：{"函数名": "calculateSum", "功能": "计算数组总和", "参数": {"arr": "number [] 待计算的数组"}, "返回值": "number 总和"}”，AI 输出的格式就跟你要的一摸一样，不用再手动调整。
踩过的坑多了，就知道哪些地方最容易掉进去。首当其冲的是 **“太笼统，没给示例”**。比如要生成 JSON 格式的代码注释，只说 “生成注释”，AI 可能返回一大段文字；但你要是加一句 “示例：{"函数名": "calculateSum", "功能": "计算数组总和", "参数": {"arr": "number [] 待计算的数组"}, "返回值": "number 总和"}”，AI 输出的格式就跟你要的一摸一样，不用再手动调整。
忽略 “输出格式” 也是大问题。代码生成完，你可能要复制到 Markdown 文档里，或者直接放进 IDE。提示词里加上 “输出代码块使用
language格式，比如python，代码后附 30 字以内的功能说明”，AI 就会自动给代码加高亮标记，连说明都给你备好，直接粘贴就能用。还有人没考虑 “上下文长度”。GPT-3 Playground 的上下文是有限的，如果你前面聊了一堆不相干的，再让它生成长代码，AI 可能 “记不住” 你的要求。我的做法是，每次生成代码前，先清掉历史对话（点界面上的 Clear 按钮），然后直接扔提示词，这样 AI 的 “注意力” 更集中，输出质量更高。
哦对了，别让 AI “猜需求”。有次我帮同事看他的提示词，写的是 “生成一个好用的工具函数”。我问他 “好用是啥意思？处理什么场景？返回什么结果？” 他说 “就是处理日期的”—— 你看，这种模糊的描述，AI 能给你生成 100 种日期工具函数，没一个是你想要的。
? 进阶技巧：让提示词 “自我进化”
用熟了之后，你会发现提示词也能 “迭代升级”。我有个习惯，每次生成代码后，把 “好用的提示词” 和 “差的提示词” 存成两个文档，对比着改，慢慢就摸出规律了。
用熟了之后，你会发现提示词也能 “迭代升级”。我有个习惯，每次生成代码后，把 “好用的提示词” 和 “差的提示词” 存成两个文档，对比着改，慢慢就摸出规律了。
比如第一次生成 API 接口文档的提示词效果不好，我就会在第二次加 “参考 OpenAPI 3.0 规范，包含路径、方法、请求参数（query/path/body）、响应状态码、错误信息”，第三次再加上 “用 Markdown 表格展示参数说明”，一步步优化，直到输出完全符合预期。
还可以用 “反问法” 逼 AI 想更细。比如写完基础提示词后，加一句 “你觉得生成这段代码还需要哪些信息？如果有，请告诉我，我补充后你再输出”。有时候 AI 会提醒你 “需要知道目标服务器的超时时间设置吗？”“是否需要处理 CORS 问题？”—— 这些细节咱们自己可能都没想到，特别管用。
另外，结合 “历史对话” 优化也很关键。如果你在 Playground 里连续生成代码，前面提到过 “这个项目用的是 Vue 3”，后面生成组件时就不用再重复说了，AI 会记住上下文。但要是换了个项目，记得清历史，不然 AI 可能把上一个项目的框架习惯带过来，弄出不伦不类的代码。
? 最后说句大实话：优化提示词没有 “万能公式”，但有 “万能思路”—— 把 AI 当成一个 “技术不错但刚入职的同事”，你怎么跟他交代任务，就怎么写提示词。说清目标、背景、要求、格式，他（AI）就能给你靠谱的结果。
刚开始可能慢，但练上 3-5 次，你写的提示词就能让 AI 生成 “拿来就能用” 的代码，省下来的时间喝杯咖啡不香吗？
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