北京
Gemini 3 Pro 必須是最近最熱議的話題。昨天在一個大佬的評論區看到有好幾個人留言說：“Gemini 3 Pro 老理解錯意思”。
我想可能不是它理解不了，是我們表達得不夠清楚。
如果只能推薦一份關于 Gemini 3 Pro 的進階指南，我會毫不猶豫地選擇這一份：谷歌官方 68 頁提示詞工程手冊。
它解決了一個最核心的問題：如何讓 AI 精準理解你的意圖，不再“胡言亂語”。
很多時候，你覺得 Gemini 3 Pro 不好用，其實是因為你沒掌握那把“鑰匙”。這份文檔里藏著讓 AI 智商翻倍的秘密。
我為你提煉了手冊中的十大核心心法。文末附電子書原件下載地址，建議先馬后看。
01 十條最重要的提示工程“心法”1. 展示例子：告訴模型“照這個樣子做”
(One-shot / Few-shot)
解釋：這是最重要、最強大的教學工具。與其只給模型指令，不如直接給它看你想要的格式和風格的完成示例。模型會模仿你提供的模式來生成結果。
操作：
? 提供一個（單次提示，One-shot）或多個（幾次提示，Few-shot）高質量的輸入/輸出示例。
? 注意：如果你在做分類任務（例如：情感是“積極”還是“消極”），請務必打亂示例中類別的順序，防止模型僅僅記住順序，而不是真正學會分類。
解釋：提示應該簡潔、清晰、易于理解。如果提示對你來說已經很困惑了，那么模型也可能會感到困惑。避免使用復雜的詞語或提供與任務無關的不必要信息。
操作：
? 使用描述具體行動的動詞來指導模型（例如：提取、分類、生成、總結）。
?不好：“我現在在紐約，和兩個三歲的孩子一起，告訴我一些好地方?！?/p>
?更好：“扮演一名旅行向導。描述一些適合三歲孩子游玩的紐約曼哈頓的好地方”。
解釋：對模型的期望輸出要具體、明確。不要只給一個籠統的指令，要給出具體的細節要求，這樣能幫助模型集中注意力，提高整體準確性。
操作：
?不要：“寫一篇關于游戲機的博客文章。”
?要做：“生成一篇 3 個段落的博客文章，內容關于 5 個頂級游戲機。文章必須是信息豐富且引人入勝的，并以對話式的風格寫成”。
解釋：盡量使用正向的指導性指令（告訴模型應該做什么），而不是負面的限制（告訴模型不應該做什么）。這與我們自己交流的時候偏愛正面指令的習慣一致。
操作：
?指令優先：清晰地說明你想要的結果（例如：“只討論游戲機、制造商、年份和總銷量”）。
?限制次之：限制（例如：“不要列出游戲名稱”）僅在特定情況下使用，例如涉及安全、清晰度或嚴格的格式要求時。
解釋：給模型一個“人設”或“背景”，這能幫助它以正確的語氣、風格和專業知識來回答問題。
操作：
?角色提示：賦予模型一個身份（例如：“我希望你扮演一位幽默的旅行向導”）。
?情境提示：提供與任務相關的具體背景信息（例如：“情境：你正在為一個關于 80 年代復古街機游戲的博客寫文章”）。
? 這就像給演員一個劇本和角色說明，確保他們的表演符合預期。
解釋：對于復雜的任務（比如推理、數學題或代碼生成），不要直接要求模型給答案，而是要求它“一步一步地思考”。這能提高復雜問題的準確性。
操作：
?思維鏈 (CoT)：在提示末尾加上
讓我們一步一步地思考。?回退提示 (Step-back)：鼓勵模型先思考一個更一般、更抽象的原理或問題，然后利用這個激活的背景知識來解決具體的任務，從而提高洞察力。
?注意：推理任務通常也可以直接告訴模型
你在推理。
解釋：對于數據提取、分類或排序等非創意性任務，要求模型返回結構化格式（如 JSON 或 XML）的數據。
操作：
? 要求返回 JSON 格式最大的好處在于：它強制模型創建結構，并且可以極大地限制模型胡編亂造（限制幻覺）。
? 如果輸出被截斷導致 JSON 無效，可以使用像 json-repair 這樣的工具來嘗試自動修復。
解釋：提示工程不僅是寫好提示詞，還需要調整模型的“旋鈕”來控制輸出的隨機性和多樣性。
操作：
?低溫度 (0 - 0.2)：適用于需要確定性、事實性或嚴格邏輯的任務（如數學題或數據提?。?。
?高溫度 (0.9)：適用于需要多樣性或創造性的任務（如寫故事或頭腦風暴）。
? 注意：其實像 Gemini ，我們日常對話時，這個是不可見也不可調整的，大模型會自己根據情況進行調整。
解釋：控制模型生成文本的長度，可以節省計算資源、提高速度并降低成本。
操作：
? 在模型配置中設置最大 Token 限制。
? 在提示中明確要求（如：“用一條推文的長度解釋量子物理學”）。
解釋：提示工程是一個迭代的過程，你需要不斷嘗試和優化。像科學家做實驗一樣，你需要完整記錄所有細節，這樣你才能學習、調試，并在未來再次使用。
操作：
? 記錄內容包括：提示的名稱和目標、使用的模型版本、完整的提示文本、所有的配置以及輸出結果。
? 使用結構化的方式（如表格）來管理這些記錄，以便在模型更新或需要重新測試時，可以輕松追溯。
資料下載
《Prompt Engineering》谷歌官方手冊下載地址：https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering
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來源 | 許良學AI（ID：xuyeahsay）
作者 | 許良學AI ; 編輯 | 蝦餃
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