你是否注意到，和不同AI模型（比如Claude、GPT系列）打交道时，它们似乎对Prompt的”写法”有着不同的偏好？Claude偏爱有序列表和XML标签，GPT时常用分隔线和括号，而OpenAI Playground的生成器则钟情于Markdown标题。
这仅仅是不同厂商的”风格差异”吗？还是说，这些写法真的会影响AI的输出效果？今天，我们就来深入探讨这个话题。
AI Prompt的”三大流派”及其特点
让我们先直观感受一下这些不同风格的Prompt：
Claude风格：有序列表 + XML标签
Claude倾向于接收用XML标签包裹指令和上下文的Prompt。这种结构清晰，指令层级分明。比如以下的 PROMPT 片段：
GPT (o3)风格：连续分隔线 + 特殊括号
如果我们直接在 ChatGPT 中，选择用 o3 模型帮忙写 PROMPT，那么它一般会使用连续的短横线、等号线作为段落分隔，并用中括号或尖括号来区分不同的输入区域或指令部分。
OpenAI Playground / ChatGPT风格：Markdown标题 + 粗体/列表
这种风格大家可能最熟悉，OpenAI Playground 自动生成的 Prompt 以及 ChatGPT 通常情况下的输出，经常采用Markdown的#号标题来区分章节，用粗体和有序/无序列表来细化任务。
辅助工具：官方Prompt生成器与优化器一览
了解了这些主流风格后，你可能会想，如何才能高效地写出或者优化出这类专业的 Prompt 呢？自然是使用 OpenAI 和 Claude 官方提供的提示词生成工具。
- Claude 的 Prompt利器：生成与优化双管齐下 我个人非常喜欢使用 Claude 的 Prompt 生成器来帮助构建结构清晰、专业的Prompt。Anthropic 在 Claude 的控制台页面（Console）非常贴心地提供了一个效果出色的 Prompt 生成器 (Prompt Generator)。你只需要用自然语言描述你的目标和需求，它就能帮你生成一个符合Claude偏好的、带有XML标签结构的初始Prompt。更棒的是，它还有一个优化器 (Optimizer) 功能，可以针对你现有的Prompt提出改进建议，帮助你进一步提升Prompt质量和模型输出效果。
- OpenAI Playground：在实践中提炼Prompt OpenAI 的 PROMPT 生成器没有做的像 Claude 那么明显，因此可能有些朋友没有注意到。其实它就在 Playground 里面。先进入 OpenAI Playground，然后在左边 System Message 输入框的右上角，那个猛一看以为是 Gemini 的标志，就是 OpenAI 的 PROMPT 生成器。
有了这些工具，写出一个还算有水准的 PROMPT 也就不是什么难事了。
风格差异：真的会影响AI的输出效果吗？
看到这里，你可能会问：既然有这么多不同的”写法”，那是不是意味着Prompt的分区方式、定界符选择对最终结果影响不大呢？
答案是：既是，也不是。
- “不是”：分区方式本身，比如是用 XML 还是 Markdown，并不会像魔法一样凭空改变模型的核心能力。AI不会因为你用了
###就突然变得更聪明，或者因为用了<task>就突然理解了它之前不懂的概念。 - “是”：然而，一个清晰、可被模型准确解析的边界和结构，确实会显著影响 AI 理解和执行指令的准确性。它可以：
- 减少歧义。
- 降低提示注入（Prompt Injection）的风险。
- 在某些模型上带来可测量的准确率和任务遵从性提升。
事实是，不同AI厂商在训练和微调模型时，的确有其”偏爱”或侧重优化的分隔习惯。例如，Claude对 XML 标签的响应更好，而 OpenAI 的模型则更熟悉 Markdown 标记或特定分隔符（如"""）。因此，采用AI”对胃口”的格式，成功率往往更高。 (参考：OpenAI Best Practices, Anthropic XML Tags)
为什么”有效分区”如此重要？
你可能会想，只要我把话说清楚了，AI不就应该能理解吗？为什么还要强调分区？
- 减少”指令”与”上下文/待处理数据”的混淆：
- 机理：像GPT系列模型，在其庞大的训练数据中，见过海量的以
"""…"""、###、Markdown 标题等符号分隔的文本。当模型在 Prompt 中遇到这些熟悉的”分隔符”时，其内部的注意力机制会更倾向于将分隔符前的内容识别为”指令区”，而将后续内容视为”待处理数据区”或”上下文区”。（来源：OpenAI Help Center）
- 机理：像GPT系列模型，在其庞大的训练数据中，见过海量的以
- 提升复杂指令的约束遵守率：
- 机理：以 Claude 为例，Anthropic 在对模型进行微调时，明确地训练模型”看到 XML 标签时，应将其内容视为独立的思考单元或指令集”。因此，使用如
<instructions>、<context>、<example_input>等标签，能显著提高模型对复杂指令的遵从度和准确性。（来源：Anthropic Docs）
- 机理：以 Claude 为例，Anthropic 在对模型进行微调时，明确地训练模型”看到 XML 标签时，应将其内容视为独立的思考单元或指令集”。因此，使用如
- 有效降低”提示注入”的风险：
- 机理：当用户输入的内容可能包含潜在的恶意指令时，通过清晰的定界符（如 XML 标签或三重引号）将用户输入严格包裹起来，可以有效地将这些潜在的恶意指令”锁”在限定的数据区域内，从而减少其干扰或覆盖主指令、造成越权执行的风险。
- 对评测分数有微幅但可观测的积极影响：
- 机理：多篇近期的研究论文通过实验证明，即使Prompt的核心内容完全相同，仅仅是排版方式、分隔符选择的不同，也可能导致模型在某些标准任务上的得分产生2-5个百分点的差异。这说明结构化对于模型性能确实有影响，但研究也同时指出，目前并不存在一种”万能普适”的最佳格式。
小结一下：Prompt中的分区和定界符，主要作用是帮助模型”更好地读懂我们到底想让它干什么”。结构越清晰，模型出错的概率就越低。当然，这并不意味着我们要过度迷信某种特定符号。只要你的自然语言指令本身足够清晰、明确、无歧义，即便换一种分隔方式，模型通常也能理解你的核心意图。
那RICE这类标准化框架还有意义吗？
既然OpenAI和Claude的自动优化Prompt有时看起来并没有严格遵循RICE（Role, Input, Context, Expectation）或其他类似的固定框架，这是否意味着我们辛辛苦苦设计的Prompt框架没有太大意义了？
并非如此！你精心设计的框架（如RICE、CRISPE等）依然非常有价值，尤其是在以下场景中：
- 自动化拼接Prompt：当你需要通过程序动态生成或组合Prompt的各个部分时，一个标准化的框架能确保信息模块的有序和完整。
- 团队协作与知识共享：在团队内部，统一的Prompt框架有助于不同成员快速理解和复用彼此的Prompt，降低沟通成本，提升协作效率。
- 版本管理与A/B测试：对于需要迭代优化和进行效果对比的Prompt，标准化的框架使得追踪变量、分析效果差异更为便捷和科学。
如果你的工作涉及到以上任何一种场景，那么坚持使用和优化你的Prompt框架绝对是值得的。反之，如果只是个人快速使用，那么采用”轻量级模板 + 具体清晰的案例”可能会更加高效。
实战派分享：我的通用结构化 Prompt 模板
下面是在我的提示工程教学和实践过程中，总结并常用的通用结构化提示模板，我称之为 RCARE 模板。这个模板旨在提供一个清晰的框架，帮助系统地组织思路，特别是在处理需要明确角色、上下文、目标和关键约束的复杂任务时，确保向 AI 传递全面的指引。
这个模板更像一个快速检查清单和思考辅助工具，帮助我们系统地梳理核心需求，确保向 AI 传递关键的指引和约束。
RCARE 提示模板示例：
如何理解和使用RCARE模板？
- 全面性与结构性：此模板提供了一个相对全面的结构，覆盖了复杂任务中的多个关键方面——角色、语言、具体背景、明确目标、核心约束以及可选的示例。它鼓励用户系统性地思考这些要素。
- 灵活性与适应性：占位符
{{PLACEHOLDER}}的设计使得模板易于填充和定制。"""{{CONTEXT_OR_DATA}}"""中的三引号适合粘贴较长的背景材料。 - 目标驱动：明确列出多个目标有助于 AI 理解任务的多个方面或期望达成的多重效果。
- 风险预估：包含”约束 & 难点”有助于提前思考并告知 AI 潜在的限制和挑战。
- 迭代起点：这是一个很好的起点。在实际使用中，你可以根据AI的反馈和输出质量，增删或调整模板中的部分，例如，如果发现AI对任务步骤理解不清，可以在”目标”之后或之内补充更详细的”执行步骤”。
通过这样一个我常用的通用结构化模板，我们可以系统地组织思路，构建出相对复杂的提示，并为后续的迭代优化打下良好基础。
我的「AI 实战派」课程，我认为依然是最好的提示工程课程，从基础理念到高级技巧，再到实战案例，助你全面掌握与AI高效协作的秘诀。如果你还不是我的学员，欢迎点击链接了解 或者在浏览器直接中输入 axtonliu.ai
高级技巧：当Markdown遇上 ### —— 如何避免模型混淆？
