刚才刚看完由负责Codex开发者体验的Eric Provencher撰写的《OpenAI官方的Prompt指南》。读完最大的感受是，写好prompt其实没那么玄乎，核心就四个词：目标、上下文、输出、边界。

你告诉ChatGPT想要什么结果，给它有用的背景信息，说清楚要什么格式，再划一两条不能碰的底线，就够了。不用每项都填，也没有什么固定模板。一句话开头，看看回复，再用追问慢慢磨。

有个观点特别戳我：从结果说起，别从一长串步骤说起。只有过程本身重要的时候才去描述过程，其他时候给它留点空间，让它自己搜索、比对信息、调整做法。很多人写prompt喜欢把每一步都写死，其实大可不必。

边界这块也很实在。盯住最要紧的一两条就行，比如已批准的预算数字保持不动，消息准备成草稿先别发出去。你不需要控制它走的每一步，只要防止它制造额外工作量或者做出你没打算让它做的事。

上下文要精准。只加真正相关的来源，说明每个来源里该取什么。答案依赖最新信息就让它联网搜，需要核对就让它给来源。任务依赖视觉信息就附截图，还要指出图里关键的区域，别光把图丢过去。跨对话都适用的偏好放进个性化设置里，只对当前任务有用的细节写在prompt里。

第一条prompt不需要完美。看完结果，把你想要的具体改动说出来就好。可以补漏掉的来源、纠正方向、再要一个方案，不用从头再来。Codex干活时你也不用等它跑完，Steer能把消息塞进当前这轮改方向，Queue则把消息留到下一轮再说。

Chat适合快问快答和轻量草稿，Work适合要调多个来源、包含一串步骤、产出较大交付物的活。重要的活让它收尾时做一次终检，比如确认每个行动项都有负责人和截止日期，然后你自己再过一遍。

Codex部分更偏开发者，覆盖了理解代码库、修bug、写测试、从截图做原型、迭代UI等一堆场景。思路都是相通的：先规划再动手，改完跑验证，喜欢就提交不喜欢的就回滚。

整篇指南的精髓可以浓缩成一句话：说清你想要什么，给它需要的东西，划好不能碰的线，通过追问一步步磨到满意。

原文传送门：learn.chatgpt.com/docs/prompting

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