如何让AI提示词达到生产级别

一、我踩过的坑：“测试完美，上线就崩”

不知道你有没有遇到过这种情况：

在测试环境里，精心调教的AI应用表现得堪称完美，对答如流。可一发布到生产环境，就好像换了个“AI”——输出的结果时好时坏。

在我早期的AI项目里，这种情况简直是家常便饭。

一个依赖自然语言的Prompt，在复杂的生产调用下，脆弱得像纸一样。

这些问题，一度成为我们项目推进的瓶颈：

很多时候，问题的根源就出在我们的提示词（Prompt）上。一个由大段非结构化自然语言构成的Prompt，虽然在开发初期简单快捷，但当面临生产环境的严肃要求时，其内在的缺陷便暴露无遗：

输出的“薛定谔猫”：大语言模型（LLM）对输入的细微变化极其敏感。一个词的增删、一句话的语序调整，都可能导致输出格式或内容发生无法预期的偏移。对于需要稳定API响应的业务场景来说，这无疑是一场灾难。
维护的“意大利面条”：随着业务逻辑的迭代，Prompt会变得越来越长、越来越复杂。当这些“巨型Prompt”硬编码在业务逻辑中时，调试、排错和版本控制将变成一场噩梦。
集成的“跨服聊天”：模型的输出最终需要被其他系统消费。依赖正则表达式或字符串分割来从非结构化文本中提取信息，是一种极其脆弱的集成方式。任何格式的轻微变动，都可能导致下游解析逻辑的连锁崩溃。

二、解法一：用XML重构输入，带来语义清晰与结构化

要解决上述问题，第一步就是结构化你的输入。XML（可扩展标记语言），这个经典的数据传输和存储工具，正是我们需要的利器。它的核心优势在于其自描述性和层次化结构。

想象一下，你在给AI下达一个复杂的指令，就像在打包一个精密的仪器。纯自然语言就像把所有零件一股脑儿扔进一个大麻袋，而XML则像一个分门别类的工具箱。

那，如何用XML撰写提示词？

原则很简单：用标签包裹你的意图。案例如下：

通过这种方式，我们将一个模糊的指令，变成了一个结构清晰、意图明确的“任务清单”。

三、解法二：用JSON约束输出，实现无缝的系统集成

解决了输入，我们还需要搞定输出。即使AI理解了你的XML指令，它的输出依然可能是自由发挥的文本。要实现真正的“生产级”，我们需要让AI的输出变成一种可靠的、机器可读的数据格式。

这时，JSON（JavaScript对象表示法）就该登场了。作为API通信和数据交换的“世界语”，JSON是打通AI与后端系统“最后一公里”的最佳选择。

它的核心价值在于：

那如何在提示词中要求JSON输出？

在你的指令中，明确要求AI按照指定的JSON格式返回结果，并提供一个清晰的示例。