一、 序言：為什麼 Coze 是 Prompt 優化的練兵場？

這兩天深度體驗了字節跳動旗下的 Coze（釦子）平台。作為一個零代碼/低代碼的 AI 構建工具，它最迷人的地方不在於它集成了多少插件，而在於它提供了一個極其透明的“反饋迴路”。 在 Coze 上創建智能體，本質上是在做一場**“精確溝通”**的實驗。如果你給出的提示詞（Prompt）模糊不清，即便有最強大的 LLM 模型，產出的結果也會像“人工智障”。經過 48 小時的不斷推倒重來，我總結了一套能夠顯著提升智能體表現的提示詞優化方法論。

二、 核心框架：結構化提示詞的“骨架” 在 Coze 平台，散文式的指令已經過時了。為了讓智能體具備極高的穩定性，我採用了 Markdown 結構化語法。一個高質量的 Prompt 應該包含以下模塊：

三、 Coze 特色功能與 Prompt 的深度耦合 在 Coze 優化中，我發現 Prompt 不能脱離平台功能孤立存在：

變量引用（Variable Interaction）： 利用 或自定義變量，在提示詞中明確指示：“根據用户提供的 {{car_model}} 檢索知識庫”。這種定向引用極大減少了 AI 的幻覺。{{query}}

知識庫（Knowledge Base）的調用邏輯： 優化後的 Prompt 需要包含指令：“當用户提問涉及技術參數時，請強制檢索'汽車規格數據庫'，若庫中無數據，請告知用户'暫無官方數據'而非自行編造。”

多智能體（Multi-Agent）的協作提示詞： 當我在 Coze 嘗試多 Agent 模式時，提示詞的重點轉向了**“接力棒協議”**。Agent A 負責蒐集素材，Agent B 負責潤色，Prompt 必須規定清楚輸出的格式，確保下游 Agent 能夠解析。

四、 進階技巧：從“要求”到“引導”

Few-Shot（少樣本學習）： 在提示詞中直接餵給 AI 2-3 個優秀的案例。比如：“請參考以下風格進行回覆：示例一：[內容]”。AI 的模仿能力遠超我們的指令理解能力。

思維鏈（Chain of Thought）誘導： 在 Workflow 模塊加入一句：“在給出最終結論前，請先在內部列出 3 個核心邏輯點”。這會強制模型進行邏輯預演。

負向約束（負面提示）： 顯式列出“黑名單”。例如：“禁止提及任何競爭對手品牌”、“禁止使用‘總之’、‘綜上所述’等陳詞濫調”。

五、 結語：Prompt 優化的本質是拆解問題 通過這兩天的學習，我深刻認識到：提示詞優化不是修辭學，而是邏輯學。在 Coze 平台上，好的提示詞就像是編寫一段人類語言構成的代碼。當你能夠清晰地定義角色、路徑和邊界時，AI 就會成為你最得力的助手。 未來的 AI 開發者，拼的不是代碼行數，而是對問題的拆解深度