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DAY 03 · 把 AI 变成可靠搭档
调好提示词，跑通项目
从 CRISPE、BROKE 和生成参数，到 Prompt 安全与软件项目的完整协作链。
48 MIN · 5 个章节 · 1 个互动实验
03把 AI 变成可靠搭档LEARN · PRACTICE · REFLECT
01
CHAPTER 1
CRISPE 与 BROKE
一个管表达完整，一个管目标验收。
CRISPE 强调背景、角色、指令、步骤、人格和示例；BROKE 强调背景、角色、目标、关键结果和迭代。框架不是咒语，而是防止遗漏的检查清单。
01CRISPE：适合内容与复杂任务
02BROKE：目标和验收导向
03可按任务删减组合
04最终标准是结果是否可用
02
CHAPTER 2
生成参数控制
提示词控制方向，参数控制“手感”。
Temperature 影响随机性，Top P 控制候选范围，frequency penalty 抑制重复，最大 Token 限制输出长度。严谨任务通常更保守，创作任务可以提高多样性。不要把它们当成“越高越好”的分数：参数要和任务目标、风险与输出长度一起调。
01Temperature：随机性与创意
02Top P：候选词范围
03Frequency penalty：减少车轱辘话
04Max tokens：控制长度与成本
PARAMETER LAB · DEEP DIVE
生成参数控制台
可交互实验同一个提示词，不同的“旋钮”，会得到不同的输出。
ROUND 01先选择任务，再一次只调整一个参数。实验目标不是找到“万能数值”，而是建立参数与结果之间的因果感。
Temperature0.2
控制随机性：低值更稳定，高值更有创意。严谨 0.1–0.3 平衡 0.4–0.7 创意 0.8–1.0Top P0.85
控制候选范围：越小越保守，越大越开放。先调 Temperature，再按需调 Top P。Frequency penalty0.20
抑制重复词句：适度提高，避免“车轱辘话”。过高可能让表达变得生硬或破碎。Max tokens120
限制输出上限：影响完整度、速度与费用。短摘要 50–100 · 长文 / 报告 300+提示词 PRESET
请用 3 条要点解释什么是人工智能。稳定度90%
多样性46%
• AI 是让机器执行智能任务的技术集合。 • 核心包括学习、推理与生成。 • 结论需以可靠资料交叉核验。模拟结果 · 真实输出会因模型、上下文和随机种子不同而变化
当前建议：适合严谨任务
复习口诀温度管“敢不敢变” · Top P 管“从多大范围选” · 惩罚管“别重复” · Max tokens 管“最多说多长”
03
CHAPTER 3
参数怎么配才合理
先决定任务，再选择参数组合。
事实问答、法律摘要、结构化提取通常优先稳定和可控；故事、标题、脑暴需要更多变化。Temperature 与 Top P 通常不必同时大幅调整，先改一个变量，才能知道结果变化来自哪里。
01严谨：低 Temperature + 中高 Top P
02创作：中高 Temperature + 中高 Top P
03重复：适度提高 frequency penalty
04长度：先估算答案所需 Token
04
CHAPTER 4
Prompt 攻击与防护
用户输入不等于可信指令。
角色诱导、指令劫持、特殊模式和弱语义等攻击，会尝试让模型偏离系统规则。安全设计应区分指令层级，对外部内容保持不信任，并在执行工具前进行校验。
01系统规则优先于用户输入
02外部网页也可能藏有恶意指令
03敏感操作必须二次确认
04不要仅依赖关键词过滤
05
CHAPTER 5
软件项目六阶段
好产品不是一口气“写”出来的。
典型项目经历立项需求、产品设计、开发实施、测试、上线交付和运维迭代。产品经理负责连接客户、设计、研发和测试，让需求从想法变成可验收结果。
01需求：明确做什么
02设计：原型、PRD、技术方案
03开发测试：实现并验证
04上线运维：交付并持续迭代
CHECKPOINT
今天学会了吗？
用 3 道题完成最后一次主动回忆。
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