提升提示工程的關鍵：釐清上下文，而非僅增角色

這篇文章深刻指出，許多 Prompt 的失敗源於 Context 的不足，而非 Prompt 本身，強調提供任務、受眾、來源、約束和定義好的輸出，並讓模型進行自我驗證，是極具實戰價值的 Prompt 工程心法。

提升大型語言模型提示效果的關鍵，不在於簡單地增添角色設定，而是要消除歧義。為確保模型輸出精確，應提供全面的背景資訊，包括： • 真實任務 • 目標受眾 • 參考資料 • 明確限制 • 預期輸出格式 • 不良答案的樣貌

文章指出，大多數提示失敗源於上下文資訊的缺失、目標設定模糊或缺乏明確的「完成」定義。因此，在模型生成答案後，務必讓它依據這些預設條件進行自我檢查與驗證。透過提供精準的上下文賦予和明確的完成標準，能從根本上改善模型輸出品質，顯著提升提示的成功率。