提示词与大模型的工作原理
大模型如何生成回答，以及答得泛、编造与迎合的来由
- 说得出提示词是什么，它为什么决定了回答的好坏
- 用"按概率生成、上下文、知识截止、随机性、幻觉、迎合"六个概念，解释 AI 平时的毛病
- 知道每个毛病该用这门课的哪一节来对付
你让 AI "帮我写个请假条"，它很快回你一篇：
尊敬的领导：您好！本人因个人原因，需于____年__月__日请假__天，请假期间工作已妥善安排。恳请批准。此致敬礼！申请人：____
格式标准，可没法用：日期空着，原因空着，语气像公文，你们部门平时在微信上根本不这么说话。
换一种说法：
帮我写个请假条
帮我写一条发给部门经理王姐的微信请假消息。我是运营小李，9 月 25 日周五孩子学校开家长会，想请一天事假。手上的国庆活动海报，周四下班前做完发王姐确认。语气客气但别太正式，我们平时说话挺随意的。三四句话就够。
第二段交回来的，大概是这样（示意）：
王姐，跟你请个假～25 号周五孩子学校开家长会，想请一天事假。国庆活动海报我周四下班前做完发你看，要改的我周四晚上改好。辛苦啦！
复制过去就能发。
同一个 AI，差别只在你发给它的那段话。这段话叫提示词。这门课教的，就是怎么写好这段话。要写好，先得知道它拿到这段话之后，是怎么生成回答的。
提示词：它能看到的全部
提示词，就是你发给 AI 的全部内容：打的字、贴的材料、传的文件和图片。它能用来判断"你要什么"的，只有这些。
你打"帮我写个请假条"的时候，脑子里装着一大堆：给谁请、请几天、为什么、活怎么交代、跟领导熟不熟。这些它一样也看不见。
它怎么生成回答：六个概念
AI 平时让人头疼的毛病：答得泛、忘事、同一句话两次答得不一样、说得头头是道其实是编的、顺着你说，背后是大模型工作方式里的六个特点。弄懂它们，你就知道每个毛病该怎么对付；这门课后面每一节，都是在对付其中一两个。
一、按概率生成
大模型不是在一个数据库里查答案。它读完你的话，一段一段接着往下写，每一步都从几种可能的写法里挑一种，挑中的多半是最常见的那种。现在带"深度思考"的模型，会先在心里想一轮再动笔，但落到纸上，还是这样一段一段写出来的。
所以你给得越少，它就越往最常见、最平均的方向写。"请假条"最常见的样子，就是那份公文腔、空着日期的模板。它没有偷懒，它只是在没有别的线索时，交回了"谁都能用、谁用都不合适"的那一份。
这就是 AI 答得泛的根本原因。对付它的办法是把你的情况说清楚（第 2 节），或者直接给它看你要的样子（第 3 节）。
二、上下文
就是它这一次的全部记忆。
你的公司制度、你孩子的情况、你上周在另一个对话里说过的话，只要不在这次的上下文里，它就不知道。它像一个很聪明、但今天第一天来上班、谁也不认识的新同事：会写、会算、会查，就是对你的事一无所知。
写完一段提示词，可以这样检验：把它发给一个不了解这件事的同事，对方能照着做好吗？同事看不懂的地方，AI 也会猜。
对话太长时，上下文里的东西太多，前面说好的要求会被冲淡，它开始"忘事"。这时候与其硬磨，不如整理一下重开一个对话（第 8 节）。
三、知识截止
大模型学的资料有一个截止日期。截止之后发生的事，它要么不知道，要么只能靠联网搜索；联网找来的，也要点开链接看一眼，它转述的不一定和原页面对得上。
问它"我们公司的年假怎么算"，它会认真讲一遍劳动法；你们公司入职半年就有 3 天，它不知道。它不知道的，你得递给它：制度原文、通知、合同，贴进去，让它照着材料回答（第 4 节）。
四、随机性
同一句话问两次，回答不一样，这是正常的：它每次都是现写的，每一步都在几种可能里挑一种。
话说得越空，它能走的路越多，两次差得越远；说得越具体，它能走的路越窄，每次交回的也越稳。说清楚，不光是为了这一次答得好，也是为了每次都答得差不多好。
五、幻觉
，是"按概率生成"的另一面：它记不清的时候，常常不会停下来说"我不确定"，而是接着写一个最像的。你明确给它一个"可以说不知道"的出口，它才更愿意说（第 10 节）。
所以它编出来的东西格式整齐、口气肯定，编的书名和真的书名排版一模一样。
有人专门测过：让几个 AI 读同一批化验单，问"哪几项超出了参考范围"，它们几乎都答对了；一问"为什么会异常""接下来怎么办"，分数就往下掉，还有 AI 凭空多列了一项"升高"，顺着分析了一遍原因。对着你给的原文找东西，它比较稳；一开始解释和推测，就容易编。怎么问能少编、拿到手先核哪几处，第 10 节细讲。
六、迎合倾向
大模型有一种。现在的主流模型比以前敢说"不"了，但这取决于它是怎么训练出来的，不是越强就越不迎合：有一家做大模型的公司，就曾因为一次更新让模型变得太会附和用户，公开撤回了这次更新。你的问题里带着方向时，它还是容易跟着方向走：你问"这个数是不是该更高"，它常常就给你一个更高的数。
它也只在你划定的范围里回答。你问"这个计划有什么风险"，它列风险；它不会主动问你"为什么非要这么做"。要它唱反调，得你开口（第 7 节）。
这门课往下学什么
六个概念，对应这门课的五章：
- 01提示词基础说清楚、给示例、给材料：对付"按概率生成"和"上下文"
- 02进阶技巧反向提问、拆步骤、唱反调、改到满意、让它帮你写提示词、核对：对付"迎合"和"幻觉"
- 03图像提示词画出你脑子里那张图，改图不走样
- 04模板与复用好用的提示词存下来，下次一句话调出来
- 05综合实战几种技巧合起来，办成一件完整的事
这门课讲的写法，在豆包、DeepSeek、元宝这些聊天 AI 里能用，在 WorkBuddy 这种会动手干活的 AI 里也一样能用。资源站的提示词库里有几十条按这门课的写法改好的整段提示词，每条附着真跑出来的结果；每一节末尾都会指给你该去练哪几条。
再进一步：给老手的两点
- 推理模型不需要"一步步想"。带"深度思考"的模型会自己先想再答，再写"请一步步思考"不会让它更聪明，有时反而更啰嗦。把力气花在说清目标、标准和边界上（第 6 节）。
- 提示词不是越长越好。只写会改变结果的那几句，删掉重复的、互相打架的要求。互相矛盾的要求，比少写一句更容易让它出错。
记住这一句
它只看得见你写下的，没写的按最常见的补，记不清的会编，还容易顺着你。提示词的全部功夫，就是针对这几条，把话说到它不用猜。