让 AI 秒懂的编程提示词——10 个“真·实用”高效技巧
(结合胜算云 API 的一线实战经验)

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技巧 1｜T-B-R 框架：任务-背景-要求一次说清

• 实用场景：跨国团队代码评审、多人协作写脚本。

• Prompt 模板

  你是:❶[角色]  
  背景：❷[项目/代码上下文]  
  任务：❸[希望模型完成的事]  
  输出要求：❹[格式/长度/风格]  
  

• why it works：每段信息独立，最小化歧义；方便直接拷进工单 / GitHub Issue。

• 亲测收益：在 React 重构项目里，用 T-B-R 召唤 GPT-4 生成单测，返工率 < 5 %（原先 ≈ 18 %）。

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技巧 2｜“先想后写”链式推理

• Prompt 只加一行：

  请先展示思考步骤，再给最终答案。  
  

• 实用场景：复杂算法、数据库索引调优，让模型自带“debug 日志”。

• Tips：输出的思考过程可直接贴到 PR 说明，提高代码审核通过率。

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技巧 3｜角色扮演 Persona

• 做法：给模型贴「资深 Go 工程师」「前端性能专家」等标签。
• 实用场景：快速进入专业语境，减少解释背景的 token；对接异构语言栈（Go⇔JS）时尤为管用。

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技巧 4｜Few-Shot 示例对齐

• 规则：1-3 组「输入→输出」小样本即可，让模型学你的代码风格。
• 实战例子：把公司 ESLint 规则对应的“修复前 / 修复后”代码片段喂给模型，生成的补丁 95 % 可直接 commit。

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技巧 5｜硬格式 + 正则校验

• 做法：强制模型输出 JSON / Markdown code block，并给出正则模板。
• 实用场景：自动把 LLM 产物喂进 CI；若格式不匹配直接 fail step，保证流水线稳定。

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技巧 6｜上下文分块 & 变量占位

• 做法：长文档按模块拆 ≤ 2 k tokens，用 ${module_name} 占位，Pipeline 渐进替换。
• 收益：在多仓库单体迁移微服务时，把 15 万行 Java 拆分注释，LLM 总结耗时从 40 min → 7 min。

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技巧 7｜递进式增量生成

1. 先让模型 列提纲
2. 点选其中一节 展开
3. 最后 写完整代码或文档

• 实用场景：API 文档、技术博客、函数级重构说明。
• 优势：分步锁定需求，几乎不出现“全盘返工”。

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技巧 8｜Critic Pattern 自检模式

1. Round 1：让模型输出代码 / 方案

2. Round 2：

   你是代码审计员，请审阅以上输出，指出潜在 Bug 并修复。  
   

• 实用场景：安全审计、性能 profiling；明显减少人工 Review 时间。

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技巧 9｜多模型融合比对（胜算云极速落地）

• 一行 Shell：

  scy invoke --parallel -m claude-4-opus,gpt-4o,deepseek-v3 -p prompt.txt
  

• 底层原理：胜算云网关用 一个 Key 调用全球主流模型；智能路由 + Prompt 缓存自动选最快、最省钱模型。

• 实战数据：在公司 DevOps 生成 Helm Chart 流水线里，并行跑 3 模型后自动取 BLEU ≥ 0.95 的最佳答案，整体时延 35 %↓，Token 成本 30 %↓。

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技巧 10｜Prompt-as-Code：把提示词写进 CI/CD

• 做法：

  • 把以上 9 个模板存入 prompt-snippets/ 目录；
  • 在 GitHub Actions Push-Hook 调 scy invoke；
  • 产出 单元测试、接口 Mock、变更日志。

• 上云优势：胜算云 Serverless AI 秒级算群，自动扩缩容，无需自管 GPU 集群。

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速查表（Markdown，可直接复制）

### T-B-R Prompt
你是…  
背景：…  
任务：…  
输出要求：…

### Chain-of-Thought
请先写思考步骤，再给答案。

### Critic Pattern
请审阅以上输出，指出潜在问题并修正。

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记住公式：
清晰框架 × 分步推理 × 多模型路由 = 交付效率 ↑ + Token 成本 ↓

使用胜算云，一键切换 Claude、GPT-4、DeepSeek…

• 统一接口，无需多平台冲值
• 智能路由 & 缓存，自动选最低延迟 / 最低价模型
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