很多人以为 Prompt 写得越长越详细，AI 就越懂你。但我实测下来，往往是越写越跑偏。核心原因是：信息过载会让模型抓不住重点，把「重要约束」和「背景废话」一视同仁。
我总结了 3 个反直觉的收窄技巧：
先给「输出形状」，再给「背景」。大多数人一上来先铺 500 字背景，最后才说要什么。模型看到一堆上下文，容易把精力花在复述背景上。正确顺序是：一句话说清任务 → 给输出格式（比如「给我 5 条，每条不超过 20 字」）→ 再补必要背景。输出格式是靶子，背景是弹药，先立靶再装弹。
用「反例」代替「更多正例」。与其写 10 条「应该怎么做」，不如写 2 条「千万别怎么做」。模型对否定约束的敏感度往往高于正面描述。比如直接写「不要用『首先/其次/最后』这种套话开头」，比写「请用自然流畅的语气」更有效。
给模型一个「停下来的条件」。大多数 Prompt 只写「要做什么」，不写「什么时候停」。没有停止条件，模型倾向于把答案写满写长，甚至开始编造。加上一句「如果信息不足，直接说不知道，不要猜」，能明显减少幻觉。
这三条的本质是同一个：Prompt 不是喂得越多越好，而是让模型清楚「你要什么、不要什么、什么时候停」。与其堆字数，不如把这三件事写清楚。
