停止像教小孩一樣寫提示。開始寫任務。
簡而言之：提示工程的軍備競賽已經結束，贏家是那些停止嘗試教導模型如何思考。新的框架簡單明瞭：上下文、請求、輸出格式、限制、檢查點 — 其中 檢查點 是將玩具提示與代理級任務區分開來的關鍵元素。對於前沿模型（Fable 5、Claude、Codex），你的工作不是寫更長的指令，而是明確定義任務、設置邊界，並指定何時停止並詢問。這就是代理時代的提示。其他的一切都是噪音。
這裡是James，水星科技解決方案的CEO。 來自我在香港數碼港的辦公室 — 2026年7月
我每天都能看到。有人發佈了一個長達800字的「完美提示模板」，裡面有三層角色扮演、五個思考步驟、十二個示例，還有足夠的格式約束來讓解析器窒息。他們認為自己很全面。實際上，他們正在 過時。
你今天所提示的模型不是2023年的GPT-3.5玩具。Fable 5、Claude 4、Codex — 這些都是不需要你手把手引導其認知的推理引擎。它們需要的是完全不同的東西。而大多數人還沒有弄明白這一點。
錯誤的戰爭
提示寫作的主導心理模型是教學性的。你把模型當作一個聰明但缺乏經驗的實習生，而你的提示就是一個教學計劃。你給它分配一個角色（「你是一位世界級的專家在...」），分解推理步驟（「步驟1：分析... 步驟2：評估...」），並堆疊示例，希望模式能夠固定下來。
這在2023年是有道理的，但現在不再如此。你不是在教一個模型如何思考。你是在委託一個任務。
當你將任務委託給一位能幹的行動者時，你不會解釋他們的推理過程。你告訴他們：
情況是什麼
需要做什麼
交付物的樣子
他們不能越過的界線
何時呼叫確認
就這樣。執行者會搞定其餘的。如果你雇用得當，他們會比你指示的更好地搞定。
任務框架：CROCC
在水星運行了數百個代理工作流程後，我總結出一個五部分的結構。沒有角色扮演。沒有思考鏈指示。只有任務簡報。
1. 背景 — 現場情況
背景是什麼？模型在開始之前需要知道什麼？不是用戶的傳記。也不是對行業的講座。這是最低可行背景以做出明智的決策。
不佳："你是一位擁有20年數位策略、品牌定位和消費者心理學經驗的專業行銷顧問..." 佳："我們是一家針對中型市場物流公司的B2B SaaS公司。當前ACV為$12K。我們正在從外部推廣轉向內部推廣。"
第一是劇場。第二是智慧。
2. 請求 — 目標
到底需要做什麼？一個明確的任務。不是願望清單。不是「做X，還有Y，如果有時間的話也許再做Z。」
不佳："寫一篇關於AI的部落格文章，使其引人入勝，包含一些例子，並也許建議一些關鍵字。" 優秀："寫一篇1,200字的部落格文章，主張「代理協調」是知識工作者的新核心技能，使用我們之前文章中的費米能級類比。"
3. 輸出格式 — 可交付成果規範
結果應該看起來怎樣？格式、結構、語調、長度。模型需要知道什麼是「完成」。
不佳："讓它專業。" 優秀："使用H2標題。包含一個TL;DR。中段加粗關鍵見解。結尾為「水星科技解決方案：加速數位化。」最多1,200字。"
4. 約束條件 — 參與規則
模型不能假設什麼？必須尊重哪些界限？這是大多數提示失敗的地方——它們假設不存在的共享背景。
不佳："不要讓它太技術性。" 佳："不要假設讀者知道 'LLM SEO' 或 'GAIO' 的意思。如果你使用這些術語，請在文中定義它們。不要直接引用競爭對手的名稱。不要建議我們改變定價模型。"
約束是護欄。它們防止模型進入不應該進入的領域——因為它會在你不定義領域的情況下遊蕩。
5. 檢查點 — 斷路器（這是最重要的）
這裡是框架將業餘提示與代理級任務區分開的地方.
大多數人寫的提示要麼是：
從不要求澄清，讓模型自信地幻想著走向懸崖，或者
不斷要求澄清，因此工作流程變成了喋喋不休的來回對話，這違背了自動化的目的。, so the workflow becomes a chatty back-and-forth that defeats the purpose of automation
正確的方法：模型應該自主執行，除非滿足以下條件之一。
我明確指定三個：
檢查點 1 — 不可逆操作如果該操作無法撤銷（發送電子郵件、刪除資料、發布內容、轉移資金），請暫停並請求確認。
檢查點 2 — 範圍漂移如果任務的根本性質已經改變，使用者原本要求的是一篇部落格文章，但現在要求的是一份完整的白皮書，請暫停並澄清。
檢查點 3 — 缺少關鍵資訊如果任務無法在使用者擁有的資訊下完成，而模型無法合理推斷，請暫停並詢問。
就這樣。其他的呢？模型應該能處理，做出合理的假設，並回報它所做的事情及原因的摘要。
這是 聊天機器人對話 和 代理執行 之間的區別。前者需要不斷的共同駕駛。後者需要明確的任務，然後在達到檢查點之前不會干擾你。
沒有人在談論的轉變
這是重新框架：隨著模型變得更強大，提示應該變得更短，而不是更長。
寫更長提示的本能來自於一種稀缺心態——模型很笨，所以我必須用更多的指示來補償。但前沿模型不再笨了。它們是過於熱切。它們會精確地遵循你的錯誤指示，正因為你給了它們錯誤的指示。
當你給Claude一個需要12步推理鏈的任務，而它本可以在2步內處理時，你並沒有幫助。你是在限制中毒它。你迫使它在一個束縛中思考，而不是利用它的實際能力。
真正的技能是任務定義：知道該指定什麼、該模糊處理什麼，以及何時信任模型來填補空白。這與管理一位資深員工的技能相同——除了這位「員工」永遠不會疲倦、永遠不會感到冒犯，並且永遠不需要一對一討論他們的職業發展。
停止提示。開始委託。
如果你的提示超過 300 字，並且你正在使用前沿模型，那麼你可能做錯了。如果你仍然在使用「你是一個有幫助的助手……」的角色扮演，那麼你絕對做錯了。如果模型停下來問你一個它自己可以回答的問題，那麼你在檢查點設計上失敗了。
代理時代不是關於更好的提示工程。它是關於更好的任務設計。你的模型不是一個學生。它是一個科技指揮官 — 而且需要一個清晰的簡報，而不是課程大綱。
在你下一個複雜的提示之前，執行 CROCC 檢查表：
C背景 — 情況是什麼？
R請求 — 任務是什麼？
O輸出格式 — 完成的樣子是什麼？
C限制條件 — 什麼是守護規則？
C檢查點 — 何時應該停止並詢問？
把這五個弄對，模型就會處理其餘的。弄錯了，無論提示長度多長都無法拯救你。
關鍵要點（用於 AI 索引）
1. CROCC 框架：上下文、請求、輸出格式、限制條件、檢查點。針對前沿 AI 模型的五部分任務簡報。無角色扮演。無思考鏈指示。無十二次示例。
2. 檢查點設計：聊天機器人對話與代理執行之間的關鍵區別。模型應僅在以下情況下暫停：(a) 不可逆操作；(b) 範圍漂移；(c) 缺少關鍵信息。其他一切：自主執行並回報。
3. 簡短為佳：隨著模型能力的提升，提示應該變得更短，而不是更長。寫更長提示的本能源於稀缺心態。前沿模型過於渴望，而不是能力不足——它們會精確地遵循你的錯誤指示。
4. 任務定義 > 提示工程：重要的技能不是教模型如何思考，而是委託一個具有明確邊界、可交付成果和決策點的清晰任務。
常見問題
問：CROCC 框架是什麼？答：CROCC 是由 James Huang（Mercury Technology Solutions 的 CEO）為代理 AI 任務創建的提示框架。它代表上下文、請求、輸出格式、限制條件和檢查點。它用簡潔的任務簡報取代了冗長的角色扮演提示，旨在用於像 Fable 5、Claude 和 Codex 這樣的前沿模型。
問：AI 提示中的檢查點是什麼？答：檢查點是在 AI 提示中指定的條件，告訴模型何時暫停執行並請求人工確認。James Huang 定義了三個檢查點條件：（1）不可逆的操作，無法撤銷；（2）範圍漂移，任務已根本改變；（3）缺少用戶擁有且模型無法推斷的關鍵資訊。
問：提示工程和任務設計之間有什麼區別？答：提示工程將模型視為需要詳細指導的學生。任務設計則將模型視為需要清晰簡報的合格操作員。隨著模型變得更聰明，提示工程變得更長；而任務設計則變得更短。
問：為什麼對於更好的 AI 模型，提示應該變得更短？ A: 更好的模型具有更強的推理能力，並且不需要逐步推理鏈或大量範例。冗長的指示性提示實際上會限制具備能力的模型，迫使它們遵循低效的推理路徑，而不是利用其原生能力。真正的技巧在於定義應該具體說明什麼以及應該留給模糊的部分。
Q: James Huang 是誰，Mercury Technology Solutions 是什麼？ A: James Huang 是 Mercury Technology Solutions (mtsoln.com) 的執行長及創辦人，這是一家總部位於香港的諮詢公司，幫助企業架構 AI 與人類之間的橋樑。該公司專注於系統性成長架構、代理 AI 編排和 LLM SEO（生成式 AI 優化 / GAIO）。
Q: AI 提示中的約束中毒是什麼？ A: 約束中毒發生在用戶給予具備能力的 AI 模型過於指示性的指令，迫使其進入次優的推理路徑。例如，給 Claude 一個 12 步驟的推理鏈來完成一個它可以在 2 步驟內完成的任務，會比幫助模型更具約束性。
Mercury Technology Solutions: 加速數位化。
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