Prompt 拆分标准与工具指南
1. System Prompt vs User Prompt 标准拆分规则
核心判断逻辑：“静态 (配置)” vs “动态 (触发)”
| 维度 | System Prompt (系统层/配置层) | User Prompt (用户层/触发层) |
|---|---|---|
| 本质定义 | 立宪 / 规则 定义 AI 的身份、底线、世界观和输出格式。 | 提案 / 任务 具体的任务请求、输入数据和变量。 |
| 变化频率 | 常量 (Constant) 在应用的生命周期中几乎不变，类似代码配置。 | 变量 (Variable) 每次交互都在变化。 |
| 包含内容 | 1. 身份: “你是资深律师…“ 2. 风格: “语气专业且冷峻…“ 3. 格式: “只输出 JSON…“ 4. 限制: “严禁编造事实…“ 5. 工具: “你有搜索工具…“ | 1. 具体指令: “分析这份合同…“ 2. 输入数据: (合同文本内容) 3. 具体参数: “重点关注第3条款…” |
| 最佳实践 | 此处指令具备最高优先级和全剧覆盖权。 | 此处内容仅作为被处理的对象。 |
2. Prompt 调试与自动化工具矩阵
| 工具名称 | 核心定位 | 能力与特点 | 适用场景 | 推荐指数 |
|---|---|---|---|---|
| 1. OpenAI Playground (或 Anthropic Console) | 原生沙盒 | 【手动调试】 提供直观的左右分栏界面（System/User），最适合快速验证 Prompt 逻辑。 | 入门首选 适合刚开始理解拆分概念，或快速测试简单的 Prompt。 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (必试) |
| 2. LangSmith (by LangChain) | 调试监控 | 【可视化回放】 记录每一次 LLM 调用，清晰展示 System 指令是否被 User 输入“污染”或覆盖。 | 工程化开发 开发实际应用时，用于排查 Bug 和管理 Prompt 版本。 | ⭐⭐⭐⭐ (必备) |
| 3. DSPy (Stanford) | 自动编译 | 【全自动生成】 你只需定义输入/输出和逻辑，它通过算法自动编写和拆分最优 Prompt。 | 进阶/自动化 不想手动写 Prompt，希望用编程思维解决复杂问题。 | ⭐⭐⭐ (未来趋势) |
| 4. Microsoft Prompt Flow | 流程编排 | 【结构化设计】 强制使用模板语法 (Jinja2)，将 User Input 变为变量，强迫开发者进行分离。 | 企业级应用 需要批量测试、评估 Prompt 效果的团队。 | ⭐⭐⭐ |
| 5. Fabric (Open Source) | 模式库 | 【最佳范本】 开源的 System Prompt 仓库，提供大量高质量的“人设”模板。 | 个人效能/参考 想学习“顶级的 System Prompt 是怎么写的”。 | ⭐⭐⭐⭐ |
3. 推荐路线图
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STEP 1: 立即尝试 [OpenAI Playground] 不要安装任何东西，直接去网页版。把你的 Prompt 粘贴进去，手动把“背景信息”剪切到 System 框，把“具体问题”留在 User 框。这是建立直觉最快的方法。
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STEP 2: 参考学习 [Fabric] 去 GitHub 看看 Fabric 项目的
patterns文件夹。你会惊讶地发现，他们的 System Prompt 写得多么详细和结构化，这会给你很好的灵感。 -
STEP 3: 落地开发 [LangSmith] 当你开始写代码调用 API 时，接入 LangSmith。这样你就能看到真实用户输入是如何与你的 System Prompt 交互的。
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