簡而言之：大多數人將提示工程視為創意寫作。這就是為什麼他們的 AI 實施失敗的原因。真正的提示工程不是「禮貌請求」——而是關於約束、架構和邏輯。在 Anthropic 和 OpenAI 的實驗室內，他們不會與模型「聊天」；他們使用負面規則、XML 結構標記和思考鏈強迫模型屈服。這裡是如何停止猜測並開始工程化的手冊。
我是 James，Mercury Technology Solutions的執行長。
我在幾乎每一家公司中都看到一個誤解。
高層認為「提示工程」是關於找到正確的魔法詞彙—就像在《哈利·波特》中施法一樣。
他們認為如果他們說「請保持專業」或「像世界級的執行長一樣行事，」AI就會解決他們的問題。
這是錯誤的。
Anthropic和OpenAI的最佳工程師並不「製作」提示。他們反向工程 他們。
他們將大型語言模型視為一個隨機概率引擎，而不是一個人，需要被限制。
以下是將玩具與企業級工具區分開來的六種內部技術。
1. 憲法提示（「不」的力量）
業餘者給予正向指示：
- 「專業地寫作。」
專業人士給予負向約束:
- "不使用術語。"
- "句子不超過20個字。"
- "不假設有領域知識。"
邏輯：一個大型語言模型有無數種方式來「專業」，其中許多都是錯誤的。它只有很少的方式來「不使用術語」。
Anthropic的內部研究顯示，負面約束可以減少約60%的幻覺。
你不能單靠禮貌來獲得表現；你需要通過消除失敗的途徑來獲得它。
2. 可靠性優先於魔法（無聊的真相）
這是99%的公司在燒掉100萬美元後才學會的秘密。
每個人都想要一個可以「編寫整個應用程式」或「分析這份50頁的法律合約」的人工智慧。
他們失敗的原因是從最困難的使用案例開始。
一個在示範中80%有效的人工智慧聽起來很令人印象深刻。
在生產環境中，一個失敗率20%的人工智慧是責任。Mercury方法：
- 選擇一個無聊、重複的任務。定義規則。要求99%的準確率。只有當你擁有可靠性時，才能擴展到複雜性。
- Only when you have reliability do you scale to complexity.
3. 思考鏈強迫
永遠不要問："解釋你的推理。"
相反地，透過 XML 強迫它：
"在回答之前，請在標籤內顯示你的逐步思考。"
這就是 OpenAI 內部調試的方式。
透過強迫模型 "展示它的工作"在之前它生成最終答案，你可以及早發現邏輯錯誤。寫出邏輯的過程實際上提高了最終輸出的質量。
4. XML 輸出解析器
業餘者說："以要點形式返回"或"給我 JSON。"
模型大約有 30% 的時間忽略這一點。
專業人士使用XML 封裝:
XML
X Y Z
邏輯：結構對模型來說比格式更難以破壞。這使得合規性提升至近98%。
5. 少量範例與推理
大多數人提供的範例如下：
- 輸入： A --> 輸出： B
這教導模型什麼要說，但不教如何思考。
專業人士使用：
- 輸入：A -->推理：(為什麼 A 會導致 B) -->輸出： B
這教導模型 思考演算法。這個單一的技巧提升準確性超過任何你可以在線購買的「超級提示」。
6. 系統提示分離（護欄）
- 系統 = 憲法（規則）
- 使用者 = 請求（變數）
- LLM = 執行者
如果你在一個區塊中混合規則和請求，使用者可以透過說"忽略之前的指示。"
修正方法：
系統："你是一位編輯。規則：不提出新的主張。句子少於18個字。"
使用者："這是需要精煉的文本。"
通過將「憲法」與「公民」分開，你可以防止注入攻擊並保持行為一致。
結論：重新框架
人工智慧並不解決混亂。人工智慧放大混亂。
如果你的商業流程尚未明確，增加一個大型語言模型只會以光速產生不明確的輸出。
在2026年獲勝的公司不是那些擁有「最酷」提示的公司。
他們是那些建立無趣的基礎。可靠性第一，複雜性第二，擴展性第三。
這是唯一的遊戲方式。
Mercury Technology Solutions：加速數位化。
Mercury Technology Solutions: Accelerate Digitality.