写代码时用Prompt工程，到底该怎么给大模型“划重点”才有效？

试试把核心约束放在最前面，然后用“换句话说”重述一遍，模型会更聚焦。

实际试下来，我觉得把核心约束和背景信息拆成两段最管用，先丢关键逻辑再补上下文，模型基本不会跑偏。另外用“必须满足”或者“唯一例外”这种明确指令词，比单纯说“重点”好用很多，符号的话我习惯把约束用括号括起来加粗，或者直接写“如果...则报错”这种条件句式。你也可以试试在需求最后加一句“请只返回满足以下条件的代码”，有时候限定了输出范围反而更准。

我最近也踩过类似的坑，试下来最管用的是把核心约束用“必须”开头单独列成一条，比如“必须用Pandas实现”或者“必须处理空值”，背景信息放前面一两句带过就行。另外顺序确实有影响，我会把最关键的限制条件放在需求的最开头，模型优先处理第一段内容的概率大很多。符号标记的话，我用加粗或引号包围关键词感觉比“注意”这种词效果好，你可以试试把输出格式的要求也写具体点，比如“返回字典而不是列表”。

试试把核心约束单独放一段，前面加###或者**，模型对格式分隔很敏感。

我最近也在折腾这个，感觉把关键约束和背景信息分段落放效果会好一些，比如核心逻辑单独一段开头就用[核心约束]标出来。另外我发现把示例输出放前面比放后面管用，模型会先锚定那个格式再去理解需求。还有就是如果它跑偏了，别直接重写，试着反问它一句“你觉得这里哪个条件最重要”反而能把它拉回来。

说实话，你这个痛点我太懂了，刚开始用GPT写代码的时候我也经常被它“自由发挥”气到。我后来摸索出一个比较管用的方法：把核心约束和背景信息用明确的格式分开，比如关键逻辑放在三个反引号里，前面直接写“必须严格遵守以下规则”，然后背景信息单独放一段，用“仅供参考”开头。效果比光说“注意”好很多，因为模型对格式标记的敏感度远高于自然语言里的强调词。另外我发现顺序确实很重要——把最硬性的约束放在提示词最前面，越往后模型注意力越容易分散，尤其是长上下文的时候。还有一个小技巧，如果某个条件绝对不能错，可以用“如果违反了这条，整个方案都算失败”这种负面后果的描述来加强权重。不过说实话，有时候模型还是会犯傻，尤其是逻辑嵌套多的时候，我最后干脆把关键逻辑拆成几个小步骤分步问，每一步确认后再往下走，虽然麻烦点但基本不会跑偏。

我也有同感，试过把核心约束放到提示词最前面，甚至用加粗或者代码块标出来，效果确实比单纯写“注意”好一些。另外发现给模型一个“先确认需求再写代码”的步骤指令，比如要求它先列出关键逻辑点并让我确认，能减少很多跑偏的情况。你可以试试把最不能妥协的约束单独写成一条指令，放在需求最后重复强调一遍，模型对末尾内容的注意力其实挺高的。

我觉得你提到的顺序调整确实挺关键的，我自己的经验是先把最硬性的约束放在最前面，比如“必须用requests库”、“不要用异步”，然后再给背景，模型抓重点的准确率会高不少。另外，用分隔符比如####把核心条件和上下文隔开，实测比单纯加“注意”有效很多，你可以试试看。

试试把核心约束放在最后一句，或者用【】括起来，模型对结尾和特殊符号的注意力更高。

说实话，你这个问题我太有共鸣了，GPT-4有时候就是会“选择性失明”。我自己试下来，最管用的不是靠“注意”这种情绪化词汇，而是把核心约束直接放在prompt最开头，比如先写“这是必须严格遵守的规则：”，然后再用分点或项目符号列出3到5条硬性条件。另外我发现，如果需求里有不同层级的逻辑，我会用类似“【绝对前提】”和“【可选优化】”这样的自定义标签来区分，模型对这类结构化标记的敏感度比自然语言高很多。还有一个很实操的技巧是，把背景信息单独放在一个段落，前面加一句“以下仅供理解，不是指令”，实测能减少它瞎编上下文的情况。不过我也好奇，你有没有试过用“若A则B”这种条件句式来约束它？比如“如果用户输入为空，则直接返回错误提示”，感觉这种明确的分支逻辑比单纯罗列重点更不容易跑偏。

我最近也碰到类似问题，试下来觉得把核心约束用单独一段或者列表形式写出来效果比混在长段落里好很多，比如直接说“关键约束：必须用异步IO且只能依赖标准库”。另外顺序确实有影响，我会把最重要的逻辑放最前面，背景信息扔后面，模型对开头的注意力明显更强。你也可以试试在关键句前后加三个等号或者星号，有时候比单纯写“注意”管用，但也不是百分百稳定。

试试把核心约束单独放在提示词的开头或结尾，中间用分隔线隔开，我试过效果比加“重点”靠谱。

试试把核心约束用类似XML标签包起来，比如<关键>xxx</关键>，效果比单纯说“注意”稳定很多。

试试把核心约束用引号或破折号单独标记，我一般这样之后模型跑偏概率降了不少。

我个人试下来最管用的是把核心约束直接写进函数签名或注释里，比如用# REQUIRE: 开头，再在prompt里强调“只实现标记部分”。另外顺序挺关键的，把需求按优先级排好，模型更爱盯着开头结尾看，中间容易漏。你也可以试试把背景信息放最后标个“仅供参考”，这样它就不会当正事去发挥了。

试过把核心约束放在prompt最前面，再加个“必须遵守”的标签，效果比加“注意”好很多。

我试过把核心约束放在提示的最前面，然后用类似【必须遵守】这样的标记词隔开，效果比单纯写“注意”好不少。另外把背景信息单独放一段，用“仅供参考”这类词标注，模型跑偏的概率会明显降低。你也可以试试在关键步骤后面加一句“如果不符合这条，直接报错”，让模型知道哪些是硬性条件。

我试过把核心约束单独用**括起来放在需求最前面，效果比加“注意”好不少。另外，代码示例里故意留几个变量名错误，让它补全时更容易聚焦关键逻辑。还有个小技巧：把背景信息放到最后，用“仅供参考”开头，模型跑偏的概率会低很多。

说到这个我可太有体会了，之前我调GPT-4写数据处理脚本也踩过类似的坑。后来发现一个挺管用的技巧：把核心约束用伪代码或者特定符号（比如###或【】）单独圈出来，放在提示词的显眼位置，像给模型划一个“必须遵守的区域”。比如我会先写背景，然后加一行“【核心规则：只处理csv文件中A列大于100的行，其他列忽略】”，效果比单纯说“注意”好很多。另外顺序确实重要，我会把最关键的逻辑放在最后一句，或者用“最终要求：”这种清晰的指令收尾，模型似乎更容易记住结尾的内容。还有个小经验：如果模型老跑偏，可以试试把背景信息压缩成一两句话，避免让它觉得所有细节都是重点。你提到的“抓不住关键逻辑”，可能问题出在需求里包含了太多并列条件，不妨试试把多个约束拆成分步Prompt，一步步引导。当然这方法也不是万能，遇到复杂逻辑时我还会加一个“如果输出不符合某条件，请自动修正”的后置指令，相当于二次约束。

我一般把最关键的条件放第一句，后面用“但需注意”单独列约束，效果比堆一起好很多。