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技术实践：怎么给 AI 设计意图提示词？JSON 契约、智能推断与默认值

发布日期：2026-11-11·北京云帆互联·栏目：技术实践

提示词写得含糊，模型就自由发挥；写得太死，又像在调配置文件。云帆轻工具的意图识别提示词走了中间路线：格式约束钉死，语义推断放开，参数能默认的全默认。这篇拆开讲每一段为什么这么写。

先钉格式：只返回 JSON，别的一律不要

第一条铁律写进提示词末尾：「只返回 JSON，不要其他内容」。模型喜欢在答案前后加解释，这一句能挡掉大半。字段契约用一行示例给全：{"intent":"操作名","params":{参数}}。给模型一个看得懂的模板，比甩一份 JSON Schema 更管用——长规范吃 token，还容易被忽略。

再钉语义：意图枚举 + 必填参数

每条意图一行，写明操作名、参数清单、哪些必填。比如 create_exam：参数 title(必填)、totalTime、qualifyScore、chance。枚举越具体，模型越不会把「考试」和「刷题」混在一起；参数名与后端 DTO 对齐，解析出来能直接映射。

推断规则是提示词里的「常识」

光有枚举不够，模型不知道「爬山」和「团建」意味着活动报名。于是加一组关键词规则：抽奖/点名 → 建抽奖分组，溯源码/二维码 → 建溯源批次，分班/座位 → 智能分班。本质是把产品经理的领域知识翻译成提示词，替模型补上业务背景。

相对时间必须换算，默认值放桥接层

「下周三」「明天」这类说法，模型自己能推，但业务参数要的是具体日期。规则里明确要求换算成具体日期再填参数——这一步漏了，桥接层拿到的就是没法解析的字符串。默认值同理：考试时间 60 分钟、及格线 60 分、1 次机会，全部由桥接层补全而不是让模型猜——模型的默认值不稳定，代码里的默认值是确定的。

少问问题的产品哲学

助手的人格设定提示词里写了句「尽量智能默认，少问问题」。多轮追问看着智能，实际每次往返都在流失耐心。能默认的默认掉，用户拿到结果觉得不对，再进管理页改——改参数的成本，远低于多答两轮问题。