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社区首页 >专栏 >Prompt Engineering 进阶:用 JSON 构建可控、稳定、可管理的提示词系统

Prompt Engineering 进阶:用 JSON 构建可控、稳定、可管理的提示词系统

作者头像
安全风信子
发布2026-01-28 08:19:44
发布2026-01-28 08:19:44
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文章被收录于专栏:AI SPPECHAI SPPECH

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-27 来源平台:GitHub 摘要: Prompt Engineering 正从简单的文本提示演变为复杂的系统设计。本文探讨了 JSON 与 Markdown 两种 Prompt 格式的本质差异,提出了从"格式选择"到"系统设计"的认知转变,并构建了一种"理性 × 感性"的混合结构设计理念。通过分析人类认知系统与 Prompt 结构的类比,本文为高级 Prompt 设计提供了全新的思考框架。当 Prompt 不再只是写给模型看的文本,而是成为 AI 系统的控制协议时,我们该如何重新定义 Prompt 工程的边界?

1. 背景动机与当前热点

本节为什么值得重点关注

在 AI 技术快速发展的今天,Prompt Engineering 已经从一个边缘话题变成了核心技术领域。理解 Prompt 的本质和发展趋势,对于构建可靠、可扩展的 AI 系统至关重要。本节将帮助你把握 Prompt Engineering 的发展脉络,理解从简单提示到复杂系统的演变过程。

Prompt Engineering 的演变历程

Prompt Engineering 的发展可以分为三个主要阶段:

第一阶段:简单指令时代

  • 早期的 Prompt 只是简单的自然语言指令
  • 例如:“请总结这篇文章”
  • 关注点在于如何让模型理解任务

第二阶段:结构化提示时代

  • 随着任务复杂性增加,开始使用 Markdown 等格式组织 Prompt
  • 例如:使用标题、列表、代码块等结构
  • 关注点在于如何清晰地表达复杂任务

第三阶段:系统设计时代

  • 当 Prompt 成为系统的一部分时,需要更严格的结构和规范
  • 开始使用 JSON 等结构化格式
  • 关注点在于如何让 Prompt 可被系统解析、验证和管理
当前面临的核心问题

随着 AI 应用的深入,Prompt 工程面临着几个关键挑战:

  1. 复杂性爆炸:Prompt 越来越长,结构越来越复杂,难以管理
  2. 一致性问题:不同开发者编写的 Prompt 风格各异,难以统一
  3. 可维护性差:Prompt 缺乏版本控制、差异对比和自动校验机制
  4. 系统集成困难:下游系统难以可靠地解析和使用 Prompt

这些问题的核心在于:Prompt 不再只是"写给模型看的话",而是"人类与模型之间的结构化控制协议"

从格式选择到系统设计

当前的讨论往往局限于"JSON 好还是 Markdown 好"的格式选择问题,但这实际上是一个误解。高级 Prompt 工程需要的不是简单的格式选择,而是系统设计思维。

这就引出了我们今天要探讨的核心问题:Prompt 是写给谁看的?是写给模型看的,还是写给系统用的?或者说,是写给人类理解的,还是写给机器执行的?


2. 核心更新亮点与新要素

本节为什么值得重点关注

本节将介绍三个关键的新要素,这些要素将彻底改变你对 Prompt 工程的认知。从"格式选择"到"系统设计"的转变,从"单一结构"到"混合结构"的演进,这些新思想将帮助你构建更高级、更可靠的 Prompt 系统。

新要素1:从"格式选择"到"系统设计"的认知转变

传统的 Prompt 工程往往关注于"如何编写更好的提示词",而高级 Prompt 工程则关注于"如何设计更可靠的 Prompt 系统"。

关键认知转变:

  • 从"文本资产"到"配置文件"的转变
  • 从"沟通工具"到"控制协议"的转变
  • 从"个体创作"到"团队协作"的转变

这种转变意味着 Prompt 工程不再只是个人技能,而是需要系统化、工程化的方法。

新要素2:人类认知系统与 Prompt 结构的类比

人类的认知系统本身就是一个"理性 × 感性"的混合系统:

感性认知层(对应 Markdown):

  • 负责理解和处理自然语言
  • 擅长处理模糊、上下文相关的信息
  • 依赖于格式、布局、语气等因素

理性执行层(对应 JSON):

  • 负责逻辑推理和执行计划
  • 擅长处理结构化、确定性的信息
  • 依赖于明确的规则和约束

这种类比揭示了一个重要的事实:最有效的 Prompt 结构应该模仿人类的认知系统,同时包含感性和理性两个层面

新要素3:混合结构的分层设计理念

基于人类认知系统的类比,我们提出了一种混合结构的分层设计理念:

外层控制壳(JSON):

  • 负责定义任务结构和执行流程
  • 包含明确的规则和约束
  • 可被系统解析和验证

内层语义核(Markdown):

  • 负责提供详细的任务描述和上下文
  • 包含自然语言说明和示例
  • 易于人类理解和修改

这种分层设计既满足了系统的结构化需求,又保留了人类的可读性和灵活性。


3. 技术深度拆解与实现分析

本节为什么值得重点关注

本节将深入分析 Markdown 和 JSON 两种 Prompt 格式的技术实现,以及如何构建混合结构的 Prompt 系统。通过详细的代码示例和图表,你将理解不同格式的优缺点,掌握构建高级 Prompt 系统的核心技术。

Markdown Prompt:感性认知层的实现

Markdown Prompt 的优势:

  • 易于人类阅读和编写
  • 支持丰富的格式和布局
  • 适合表达复杂的语义和上下文

典型结构:

代码语言:javascript
复制
# 任务描述
请作为一名数据分析专家,完成以下任务:

## 输入数据
- 销售数据:包含日期、产品、销售额等字段
- 客户数据:包含客户ID、地区、购买历史等字段

## 分析要求
1. 分析销售额的时间趋势
2. 识别 top 10 热销产品
3. 分析不同地区的销售表现

## 输出格式
- 包含数据可视化建议
- 提供关键洞察和业务建议

Markdown Prompt 的局限性:

  • 缺乏严格的结构约束
  • 难以被系统自动解析
  • 版本控制和差异对比困难
  • 执行流程不够明确
JSON Prompt:理性执行层的实现

JSON Prompt 的优势:

  • 结构化程度高,易于系统解析
  • 支持类型检查和模式验证
  • 版本控制和差异对比清晰
  • 执行流程明确可控

典型结构:

代码语言:javascript
复制
{
  "role": "data_analyst",
  "input": {
    "data_sources": [
      {
        "name": "sales_data",
        "fields": ["date", "product", "amount"]
      },
      {
        "name": "customer_data",
        "fields": ["customer_id", "region", "purchase_history"]
      }
    ]
  },
  "tasks": [
    {
      "name": "trend_analysis",
      "description": "分析销售额的时间趋势",
      "required": true
    },
    {
      "name": "top_products",
      "description": "识别 top 10 热销产品",
      "required": true
    },
    {
      "name": "regional_analysis",
      "description": "分析不同地区的销售表现",
      "required": true
    }
  ],
  "output": {
    "format": "markdown",
    "sections": [
      "visualization_suggestions",
      "key_insights",
      "business_recommendations"
    ]
  }
}

JSON Prompt 的局限性:

  • 对于人类来说可读性较差
  • 编写和修改相对繁琐
  • 难以表达复杂的语义和上下文
  • 缺乏灵活性
混合结构:分层设计的技术实现

混合结构的核心思想:

  • 外层使用 JSON 提供结构化控制
  • 内层使用 Markdown 提供语义说明
  • 两者结合,既满足系统需求,又保留人类可读性

实现示例:

代码语言:javascript
复制
{
  "control": {
    "role": "data_analyst",
    "tasks": [
      {
        "name": "trend_analysis",
        "required": true
      },
      {
        "name": "top_products",
        "required": true
      },
      {
        "name": "regional_analysis",
        "required": true
      }
    ],
    "output_format": {
      "type": "markdown",
      "sections": ["visualization", "insights", "recommendations"]
    }
  },
  "instruction": "# 数据分析任务\n\n## 背景\n你是一名专业的数据分析专家,需要对销售数据进行深入分析。\n\n## 分析目标\n- 发现销售趋势和模式\n- 识别关键业务机会\n- 提供数据驱动的建议\n\n## 分析方法\n1. 使用时间序列分析识别销售趋势\n2. 使用排序和聚合分析识别热销产品\n3. 使用地理分析比较不同地区的表现\n\n## 输出要求\n- 清晰的分析结果\n- 有说服力的数据可视化建议\n- 具体可行的业务建议"
}

混合结构的优势:

  • 系统可以解析 JSON 部分获取结构化信息
  • 人类可以阅读 Markdown 部分理解任务细节
  • 版本控制时,JSON 部分的变更清晰可见
  • 执行流程由 JSON 控制,确保一致性
Mermaid 图表1:Prompt 结构对比图
Mermaid 图表2:人类认知与 Prompt 结构类比图

代码示例1:Markdown Prompt 实例

功能说明: 用于生成产品描述的 Markdown Prompt

代码语言:javascript
复制
# 产品描述生成器

## 角色
你是一名专业的产品文案撰写专家,擅长创建吸引人的产品描述。

## 输入信息
- 产品名称:智能手表
- 核心功能:健康监测、运动追踪、智能通知
- 目标受众:年轻专业人士
- 品牌调性:时尚、科技感、高品质

## 输出要求
1. 撰写一个引人入胜的产品标题
2. 编写3-5个关键卖点
3. 描述产品的设计特点
4. 说明产品如何提升用户生活品质
5. 使用生动、有感染力的语言

执行结果:

代码语言:javascript
复制
# 智能手表 Pro:你的贴身健康伴侣

## 关键卖点
- 全面健康监测:实时追踪心率、睡眠质量和压力水平
- 多运动模式:支持跑步、游泳、骑行等10+种运动追踪
- 智能通知管理:重要信息一目了然,避免干扰
- 超长续航:一次充电可使用长达7天
- 防水设计:50米防水,适合各种场景

## 设计特点
采用航空级铝合金表壳,搭配蓝宝石玻璃镜面,既轻盈又耐用。1.3英寸AMOLED触控屏,色彩鲜艳,显示清晰。多种表带可选,满足不同场合的搭配需求。

## 提升生活品质
智能手表 Pro 不仅仅是一个计时工具,更是你的健康管理助手。它可以提醒你定时活动,帮助你建立健康的生活习惯。通过详细的运动数据分析,你可以更科学地制定健身计划。智能通知功能让你在忙碌的工作中不错过任何重要信息,提升工作效率。
代码示例2:JSON Prompt 实例

功能说明: 用于生成产品描述的 JSON Prompt

代码语言:javascript
复制
{
  "role": "product_copwriter",
  "input": {
    "product_name": "智能手表",
    "core_features": ["健康监测", "运动追踪", "智能通知"],
    "target_audience": "年轻专业人士",
    "brand_tone": ["时尚", "科技感", "高品质"]
  },
  "output": {
    "required_sections": [
      {
        "name": "title",
        "description": "引人入胜的产品标题",
        "max_length": 50
      },
      {
        "name": "key_selling_points",
        "description": "3-5个关键卖点",
        "min_count": 3,
        "max_count": 5
      },
      {
        "name": "design_features",
        "description": "产品的设计特点",
        "min_length": 100
      },
      {
        "name": "life_improvement",
        "description": "产品如何提升用户生活品质",
        "min_length": 150
      }
    ],
    "language_requirements": ["生动", "有感染力", "专业"]
  }
}

执行结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "title": "智能手表 Pro:年轻专业人士的科技时尚之选",
  "key_selling_points": [
    "全面健康监测:实时追踪心率、睡眠和压力,守护你的健康",
    "精准运动追踪:支持多种运动模式,科学记录每一次锻炼",
    "智能通知管理:重要信息及时提醒,工作生活两不误",
    "时尚外观设计:航空级材质,多种表带可选,彰显个性",
    "超长续航能力:一次充电使用7天,告别电量焦虑"
  ],
  "design_features": "智能手表 Pro 采用航空级铝合金表壳,搭配蓝宝石玻璃镜面,打造出轻盈耐用的机身。1.3英寸AMOLED触控屏,分辨率高达360×360,色彩鲜艳,显示清晰。表身厚度仅为10mm,佩戴舒适,适合各种场合。多种表带可选,包括硅胶运动款、皮质商务款和金属时尚款,满足不同风格需求。",
  "life_improvement": "对于年轻专业人士来说,智能手表 Pro 不仅仅是一个配饰,更是提升生活品质的智能助手。它可以在你工作忙碌时,智能筛选重要通知,避免干扰;在你长时间久坐时,提醒你起身活动,改善健康状况;在你运动时,提供专业的数据分析,帮助你实现健身目标。通过与手机APP的连接,你可以查看详细的健康报告,了解自己的身体状况,做出更健康的生活选择。无论是工作还是生活,智能手表 Pro 都能为你提供全方位的支持。"
}
代码示例3:混合结构 Prompt 实例

功能说明: 用于生成产品描述的混合结构 Prompt

代码语言:javascript
复制
{
  "control": {
    "role": "product_copwriter",
    "input_schema": {
      "product_name": "string",
      "core_features": "array",
      "target_audience": "string",
      "brand_tone": "array"
    },
    "output_schema": {
      "title": "string",
      "key_selling_points": "array",
      "design_features": "string",
      "life_improvement": "string"
    },
    "validation": {
      "title_max_length": 50,
      "key_selling_points_min": 3,
      "key_selling_points_max": 5,
      "design_features_min_length": 100,
      "life_improvement_min_length": 150
    }
  },
  "instruction": "# 产品文案撰写指南\n\n## 角色定位\n你是一名专业的产品文案撰写专家,拥有丰富的品牌营销经验。你的任务是为产品创建吸引人、有说服力的描述。\n\n## 写作风格\n- 语言生动,有感染力\n- 突出产品的独特价值\n- 针对目标受众的需求和痛点\n- 体现品牌的核心调性\n\n## 创作技巧\n1. **标题创作**:简洁有力,包含核心卖点,吸引目标受众\n2. **卖点提炼**:突出产品最具竞争力的特点,用具体数据和场景支撑\n3. **设计描述**:强调产品的外观设计、材质工艺和使用体验\n4. **价值阐述**:说明产品如何解决用户问题,提升生活品质\n\n## 示例参考\n- 标题:"XXX:重新定义XXX体验"\n- 卖点:"XX技术,带来XX体验"\n- 设计:"采用XX材质,XX工艺,打造XX外观"\n- 价值:"让XX变得更简单,让生活更美好""
}

执行结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "title": "智能手表 Pro:科技与时尚的完美融合",
  "key_selling_points": [
    "全方位健康监测:实时追踪心率、睡眠和压力水平,为健康保驾护航",
    "多运动模式支持:10+种运动类型精准追踪,科学指导健身计划",
    "智能通知管理:重要信息及时提醒,高效处理工作生活事务",
    "时尚轻薄设计:航空级铝合金表壳,蓝宝石玻璃镜面,佩戴舒适美观",
    "超长续航能力:一次充电可使用7天,告别频繁充电的烦恼"
  ],
  "design_features": "智能手表 Pro 采用航空级铝合金打造表壳,重量仅为35克,佩戴轻盈舒适。1.3英寸AMOLED高清触控屏,分辨率360×360,色彩饱满,显示清晰。表身厚度仅9.8mm,流线型设计贴合手腕。表冠采用陶瓷材质,质感细腻,操作流畅。提供多种表带选择:运动款采用亲肤硅胶材质,透气排汗;商务款采用意大利进口真皮,质感高级;时尚款采用不锈钢金属链,光泽亮丽。",
  "life_improvement": "对于年轻专业人士而言,智能手表 Pro 是提升生活品质的得力助手。在工作中,它可以智能筛选重要通知,让你专注于关键任务,提高工作效率。在生活中,它可以监测你的健康状况,提醒你定时活动,帮助你养成健康的生活习惯。在运动时,它提供专业的数据分析,帮助你制定科学的健身计划,实现运动目标。通过手机APP,你可以查看详细的健康报告和运动数据,了解自己的身体状况和进步轨迹。智能手表 Pro 不仅是一个科技产品,更是你健康生活的伙伴,时尚形象的点缀。"
}

4. 与主流方案深度对比

本节为什么值得重点关注

选择合适的 Prompt 格式对于构建高效的 AI 系统至关重要。本节将通过详细的对比分析,帮助你理解不同 Prompt 格式的优缺点,为不同场景选择最适合的方案。

表格1:Markdown vs JSON vs 混合结构特性对比

特性

Markdown Prompt

JSON Prompt

混合结构

人类可读性

系统可解析性

结构约束

版本控制

困难

容易

容易

执行流程控制

语义表达能力

灵活性

自动验证

困难

容易

容易

团队协作

困难

容易

容易

学习曲线

表格2:不同场景下的 Prompt 格式选择指南

场景

推荐格式

原因

示例

简单任务

Markdown

易于编写和理解

“请总结这篇文章”

复杂但静态任务

Markdown

可以组织复杂结构

详细的技术文档生成

系统集成

JSON

易于系统解析

与工作流引擎集成

自动化测试

JSON

支持自动验证

批量测试不同 Prompt 效果

团队协作

混合结构

兼顾可读性和可管理性

多人维护的复杂 Prompt 系统

企业级应用

混合结构

平衡系统需求和人类需求

大型 AI 系统的控制协议

各方案的优势与局限性深度分析

Markdown Prompt:

  • 最适合:个人使用、简单任务、需要丰富语义表达的场景
  • 不适合:系统集成、自动化测试、需要严格控制的场景

JSON Prompt:

  • 最适合:系统集成、自动化测试、需要严格控制的场景
  • 不适合:个人使用、需要丰富语义表达的场景

混合结构:

  • 最适合:团队协作、企业级应用、复杂系统设计
  • 不适合:非常简单的任务、对性能要求极高的场景

5. 实际工程意义、潜在风险与局限性分析

本节为什么值得重点关注

理解 Prompt 结构的工程意义和潜在风险,对于构建可靠的 AI 系统至关重要。本节将帮助你识别实施过程中可能遇到的挑战,制定相应的风险 mitigation 策略。

实际工程意义

1. 提高系统可靠性

  • 结构化的 Prompt 减少了模型行为的不确定性
  • 明确的执行流程确保任务按预期完成
  • 自动验证机制可以提前发现问题

2. 提升开发效率

  • 标准化的 Prompt 结构简化了开发流程
  • 版本控制和差异对比清晰,便于团队协作
  • 模块化设计允许组件重用

3. 降低维护成本

  • 结构化的 Prompt 更容易理解和修改
  • 自动验证减少了手动测试的工作量
  • 清晰的文档结构便于知识传递

4. 增强系统可扩展性

  • 分层设计允许独立修改不同部分
  • 标准化接口便于与其他系统集成
  • 模块化结构支持功能扩展
潜在风险与应对策略

1. 过度设计风险

  • 风险:为简单任务设计过于复杂的结构
  • 应对策略:根据任务复杂度选择合适的结构,避免过度工程化

2. 灵活性损失风险

  • 风险:过于严格的结构限制了模型的创造性
  • 应对策略:在结构约束和灵活性之间找到平衡,为创造性任务保留足够的空间

3. 学习曲线陡峭风险

  • 风险:团队成员需要时间适应新的结构和工具
  • 应对策略:提供培训和文档,逐步引入新结构

4. 系统复杂度增加风险

  • 风险:混合结构可能增加系统的整体复杂度
  • 应对策略:保持结构的清晰性,使用适当的抽象层次
局限性分析

1. 性能开销

  • JSON 解析和验证会带来一定的性能开销
  • 对于实时性要求极高的场景,可能需要优化

2. 适用范围限制

  • 对于某些高度创造性的任务,过于结构化的 Prompt 可能不适合
  • 需要根据任务类型选择合适的结构

3. 工具支持不足

  • 目前专门针对混合结构 Prompt 的工具还不够成熟
  • 需要开发或整合现有工具来支持新结构

4. 标准化挑战

  • 不同团队可能采用不同的结构和规范
  • 需要行业级的标准来促进 interoperability

6. 未来趋势展望与个人前瞻性预测

本节为什么值得重点关注

预测 Prompt Engineering 的未来趋势,对于提前布局和准备至关重要。本节将基于当前技术发展和行业需求,对 Prompt Engineering 的未来进行前瞻性分析,帮助你把握技术发展方向。

Prompt Engineering 的未来发展趋势

1. 标准化与规范化

  • 行业将逐渐形成 Prompt 设计的标准和规范
  • 可能出现类似 OpenAPI 规范的 Prompt 规范
  • 标准化将促进不同系统之间的互操作性

2. 专业化工具生态

  • 将会出现专门用于 Prompt 管理、测试和优化的工具
  • IDE 插件、版本控制工具、测试框架等将支持 Prompt 工程
  • 工具生态的发展将降低 Prompt 工程的门槛

3. 自动化与智能化

  • AI 辅助的 Prompt 生成和优化将成为常态
  • 自动 Prompt 评估和选择系统将出现
  • 自适应 Prompt 系统将根据上下文自动调整结构

4. 安全与隐私增强

  • 针对 Prompt Injection 的防护机制将更加成熟
  • 隐私保护的 Prompt 设计将成为重要考量
  • 安全审计和合规检查将融入 Prompt 工程流程
混合结构的标准化可能性

1. 行业标准的形成

  • 可能出现类似 JSON Schema 的 Prompt 结构标准
  • 标准将定义核心字段和扩展机制
  • 标准化将促进工具和系统的互操作性

2. 领域特定的扩展

  • 不同领域可能发展出特定的 Prompt 结构扩展
  • 例如,医疗、金融、法律等领域的专用结构
  • 领域特定结构将更好地满足专业需求

3. 开放生态系统

  • 将出现 Prompt 结构的共享库和 marketplace
  • 开发者可以分享和重用经过验证的 Prompt 结构
  • 开放生态将加速 Prompt 工程的发展
个人对未来 Prompt 设计的预测

1. 从"格式选择"到"架构设计"

  • 未来的 Prompt 工程将更像软件架构设计
  • 需要考虑可扩展性、可维护性、安全性等因素
  • Prompt 架构师将成为新兴职业

2. 多层次的 Prompt 系统

  • 未来的 Prompt 系统将包含多个层次
  • 底层:基础指令和约束
  • 中层:领域特定知识和规则
  • 顶层:上下文适应和动态调整

3. 人类与机器的协同设计

  • 人类将负责高层设计和语义表达
  • 机器将负责结构优化和执行细节
  • 协同设计将提高 Prompt 的质量和效率

4. Prompt 作为服务

  • 可能出现 Prompt 管理和提供的服务
  • 企业可以订阅经过优化的 Prompt 结构
  • Prompt 服务将提供版本管理、测试和优化等功能

5. 伦理和社会责任

  • Prompt 设计将越来越关注伦理和社会责任
  • 需要考虑偏见、公平性、透明度等因素
  • 伦理审查将成为 Prompt 工程的重要环节

参考链接:

附录(Appendix):

附录 A:Prompt 结构最佳实践

JSON 结构最佳实践:

  • 使用清晰、一致的字段命名
  • 定义明确的 schema 和验证规则
  • 保持结构的扁平化,避免过深的嵌套
  • 使用枚举类型限制字段值
  • 提供详细的字段描述

Markdown 结构最佳实践:

  • 使用一致的标题层级
  • 合理使用列表、表格和代码块
  • 保持段落的简洁性
  • 使用明确的分隔符区分不同部分
  • 提供足够的示例和说明

混合结构最佳实践:

  • 明确分离控制部分和语义部分
  • 保持 JSON 部分的简洁性
  • 确保 Markdown 部分的可读性
  • 使用版本控制管理结构变更
  • 提供结构的文档和说明
附录 B:Prompt 验证示例

JSON Schema 验证示例:

代码语言:javascript
复制
{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "control": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "role": {
          "type": "string",
          "minLength": 1
        },
        "tasks": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "required": {
                "type": "boolean"
              }
            },
            "required": ["name", "required"]
          }
        }
      },
      "required": ["role", "tasks"]
    },
    "instruction": {
      "type": "string",
      "minLength": 100
    }
  },
  "required": ["control", "instruction"]
}
附录 C:常见错误和解决方案

错误1:结构过于复杂

  • 症状:难以理解和维护
  • 解决方案:简化结构,使用适当的抽象层次

错误2:字段命名不一致

  • 症状:容易混淆和出错
  • 解决方案:建立命名规范,使用一致的命名风格

错误3:缺少验证机制

  • 症状:运行时错误和不一致性
  • 解决方案:添加适当的验证规则和检查

错误4:人类可读性差

  • 症状:团队协作困难
  • 解决方案:优化 Markdown 部分,提供清晰的文档

错误5:系统集成困难

  • 症状:与下游系统配合不佳
  • 解决方案:确保 JSON 部分的结构清晰,提供明确的接口

关键词: Prompt Engineering, JSON Prompt, Markdown Prompt, 混合结构, 系统设计, 分层架构, AI 系统

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原始发表:2026-01-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1. 背景动机与当前热点
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      • 当前面临的核心问题
      • 从格式选择到系统设计
  • 2. 核心更新亮点与新要素
    • 本节为什么值得重点关注
      • 新要素1:从"格式选择"到"系统设计"的认知转变
      • 新要素2:人类认知系统与 Prompt 结构的类比
      • 新要素3:混合结构的分层设计理念
  • 3. 技术深度拆解与实现分析
    • 本节为什么值得重点关注
      • Markdown Prompt:感性认知层的实现
      • JSON Prompt:理性执行层的实现
      • 混合结构:分层设计的技术实现
      • Mermaid 图表1:Prompt 结构对比图
      • Mermaid 图表2:人类认知与 Prompt 结构类比图
  • 代码示例1:Markdown Prompt 实例
    • 代码示例2:JSON Prompt 实例
    • 代码示例3:混合结构 Prompt 实例
  • 4. 与主流方案深度对比
    • 本节为什么值得重点关注
      • 表格1:Markdown vs JSON vs 混合结构特性对比
      • 表格2:不同场景下的 Prompt 格式选择指南
      • 各方案的优势与局限性深度分析
  • 5. 实际工程意义、潜在风险与局限性分析
    • 本节为什么值得重点关注
      • 实际工程意义
      • 潜在风险与应对策略
      • 局限性分析
  • 6. 未来趋势展望与个人前瞻性预测
    • 本节为什么值得重点关注
      • Prompt Engineering 的未来发展趋势
      • 混合结构的标准化可能性
      • 个人对未来 Prompt 设计的预测
      • 附录 A:Prompt 结构最佳实践
      • 附录 B:Prompt 验证示例
      • 附录 C:常见错误和解决方案
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