与 Fermi 对话的正确方式

过去几年，教你如何与大模型对话的"提示词工程（Prompt Engineering）"盛极一时，但随着模型的泛化能力，也就是"在未见过的数据上也能表现好"的能力在这几年大幅提升，提示词工程的热潮也随之消退。大浪淘沙，随着提示词里的"奇技淫巧"被逐渐淘汰，真正有意义的沟通技巧和对话方式凸显出来。

提供更多背景信息

在使用 Fermi 时，避免只给出一条孤立的局部指令，这等同于把 Fermi 当成一个只会机械跟随指令的机器人——虽然可以跟随该指令完成任务，但不是最佳的对话方式。相反，你应该提供更多的背景信息，包括指令与任务背后的意图和动机，Fermi 可以举一反三，自动地根据你的真实意图进行工作（而不是机械性地完成任务），这包括：

构建并遵从更多隐性约束：

不好的提示词：

使用简单的词汇，不要用习语

好的提示词：

这份用户手册将被非专业译者翻译成多种语言，所以请使用简单的句式，避免习语，因为习语往往难以直接翻译

有了"会被翻译"的背景，Fermi 不仅会避免习语，还会自动避免文化典故、用短句降低歧义，你虽然没明确要求，但这些对翻译工作同样重要。

发现你方案中的盲点：

不好的提示词：

帮我把最近三个 commit 从 Git 历史里彻底删掉

好的提示词：

我刚发现自己把数据库密码写进配置文件提交了，帮我把那几个 commit 从 Git 历史里彻底删掉

没有背景时，Fermi 会照做：改写历史、force push，任务"完成"了。但有了背景，Fermi 会先指出真正的问题：密码已经泄露，删除历史并不能撤销泄露——远端的 fork、CI 日志、同事的本地仓库里都可能还有副本。第一步应该是立刻轮换密码，清理历史只是善后。

了解不同模型的能力边界和习性

即使使用的是同一套提示词，不同模型在 Fermi 中的表现也大相径庭，例如，有些模型在提示词不尽完善时也能完美地理解你的意思，但有些模型必须给出精准无误的提示词才能把工作做好。因此，了解不同模型的习性和它们的能力边界，往往对你使用 Fermi 大有裨益，你不仅可以在不同模型上使用不同的对话策略，甚至可以在不同任务上主动切换不一样的模型来执行。例如，有些模型倾向过度工程，布置任务时要明确划定范围、说清哪些不要做；有的模型偏保守，大刀阔斧的重构需要明确授权才会动手；还有的模型在长任务后段容易遗忘早期的约定，重要约束值得在后续消息里适时重申。

使用例子来辅助说明你的问题或需求

配备前沿模型时，Fermi 有着强大的理解能力，但它无法读心。因此，面对一些细微巧妙的需求时，用 1-2 个例子辅助说明往往能够让 Fermi 更清楚你的意图。

不好的提示词：

帮我把这些提交信息改得规范一点

好的提示词：

帮我把这些提交信息改得规范一点，参考这个格式：
feat(parser): 支持嵌套数组解析
- 动机：旧实现遇到嵌套数组会静默丢数据
- 影响范围：仅 parser 模块，对外 API 不变

"规范"有着各种不同的定义，一个样例能够最高效地传达信息。

这三条技巧其实很类似，把你的"上下文"交给 Fermi。你让它看到得越多，它能替你想到的就越多。