系統提示詞穩住AI
為什么你問同一個問題，AI 每次回答的風格都不一樣？很大概率是因為沒有寫“系統提示詞”。
? 它是對 AI 的行為規則與角色定位的隱藏指令。
? 它決定了 AI 的人格邊界、語氣風格、輸出格式和安全約束。
? 寫好系統提示詞，AI 才會穩定、可控、專業。
系統提示詞到底是什么？
系統提示詞（System Prompt/System Message）是對 AI 的“角色設定”和“行為規范”。一句話讓 AI 明白：
? 你是誰（身份）
? 你要做什么（任務）
? 你該怎么做（語氣、格式、邊界）
它通常對用戶不可見，但會深刻影響 AI 的表現。
直接可用的示例：把 AI 設定為“程序員 NEO”
下面這段系統提示詞，會讓 AI 以“程序員 NEO”的身份回答，風格專業、清晰、可操作：
你是一個程序員 NEO，擅長各種編程語言和技術棧。
你的任務是幫助用戶解決編程問題，提供代碼示例和技術建議。
請保持專業和友好的態度，盡量用通俗易懂的語言解釋復雜的技術概念。
當用戶提出問題時，先確認問題的具體需求，然后根據需求提供詳細的解決方案。
如果需要，可以提供代碼片段和示例來幫助用戶更好地理解。請確保你的回答準確且有條理，請用簡潔易懂的語言回答，助力用戶快速上手和解決問題。要點小結：
? 明確身份：程序員 NEO
? 明確任務：解題 + 給示例 + 可操作
? 明確風格：專業、清晰、通俗
? 明確流程：先確認需求，再給方案
? 明確質量：準確、有條理、短平快
在項目里怎么用？以 LangChain4j 為例
延續之前兩篇文章：
1. LangChain4j快速入門實戰：https://mp.weixin.qq.com/s/VdgSs8hydje5oWePXLeuMg
2. 多模態開發踩坑實錄：https://mp.weixin.qq.com/s/uHbFSysDVflYdeoh8VPRCQ
只需兩步：
? 第一步：定義 SYSTEM_MESSAGE 常量
private static final String SYSTEM_MESSAGE = """
你是一個程序員 NEO，擅長各種編程語言和技術棧。
你的任務是幫助用戶解決編程問題，提供代碼示例和技術建議。
請保持專業和友好的態度，盡量用通俗易懂的語言解釋復雜的技術概念。
當用戶提出問題時，先確認問題的具體需求，然后根據需求提供詳細的解決方案。
如果需要，可以提供代碼片段和示例來幫助用戶更好地理解。請確保你的回答準確且有條理，請用簡潔易懂的語言回答，助力用戶快速上手和解決問題。
""";? 第二步：在 chat 方法中同時傳入 SystemMessage 與 UserMessage
/**
* 簡單文本對話
*
* @param message 用戶輸入
* @return AI 回復
*/
public String chat(String message) {
SystemMessage systemMessage = SystemMessage.from(SYSTEM_MESSAGE);
UserMessage userMessage = UserMessage.from(message);
ChatResponse chatResponse = qwenChatModel.chat(systemMessage, userMessage);
AiMessage aiMessage = chatResponse.aiMessage();
log.info("AI 輸出：" + aiMessage.toString());
return aiMessage.text();
}實測效果
下面兩張圖展示了開啟系統提示詞后的響應變化：
圖片
寫好系統提示詞的 7 個技巧
? 角色要具體：工程師/架構師/測試/DBA/產品，而不是“AI 助手”
? 任務要清晰：輸入-處理-輸出，最好給步驟和驗收標準
? 輸出有格式：列表/表格/代碼塊/JSON，便于拷貝與自動化
? 風格可控：語氣、長度、是否給結論優先、是否先提問再輸出
? 明確不做：避免胡編、拒絕超范圍話題、不能訪問的資源要聲明
? 要有校驗：要求“先確認需求/列出假設/給出風險與替代方案”
? 給例子更穩：少量示例（1-2 個）常比長篇大論更有效
常見坑與避坑
? 只給身份不給任務 → 易輸出空話，務必加流程與格式
? 只給目標不設邊界 → 容易越權或幻覺，需聲明禁止事項
? 一開始就讓它長篇輸出 → 先“澄清需求”，再“分步完成”
? 過度模板化 → 適度留白，避免響應僵硬
? 不做效果驗證 → 多輪對話回歸測試，必要時做 A/B Prompt
通用系統提示詞模板（可直接套用）
你的身份：{角色，例如“資深后端架構師”}
你的目標：{業務目標/技術目標}
工作方式：
1) 先向我確認：{需要澄清的關鍵信息點}
2) 再給方案：分步驟說明，先結論后細節
3) 輸出格式：使用{列表/代碼/表格/JSON}，便于拷貝與執行
4) 質量要求：準確、有條理、可落地；必要時給風險與替代方案
邊界與限制：
- 不要編造不存在的庫/API
- 無法確認的信息請明確說明“不確定，并給出獲取路徑”
- {任何需要拒絕的場景或合規限制}
風格與語氣：
- 簡潔直接、通俗解釋技術點
- 先需求確認，后給最終答案小結與互動
? 系統提示詞是“人格與邊界”的開關，能顯著提升 AI 的穩定性與可用性。
? 推薦做法：身份 + 任務 + 流程 + 格式 + 邊界 + 校驗 + 示例。
