浅析Cursor系统prompt提示词

一、提示词工程

　　最近刷到一个开源项目比较火，点赞量暴增100k，github 地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools，包含各种 AI 产品背后的系统提示词（system prompt），有兴趣可以自行查看。

二、提示词技巧

1、样本/示例

　　在 cursor 的实践中，提供样本比如说一堆指令效果更好。比如提供标准的 Service 代码规范如何。

　　样本数量 3 ~ 5 个最佳，目的是给 LLM 示例让他模仿，样本要乱序。样板需要告诉他什么是正向样板，什么是负向样本。

　　复杂场景要提供边界案例，告诉 LLM 应该如何处理。

 2、提示词结构

　　一个良好的 Prompt 应包含系统提示词（System Prompting）、角色提示词（Role Prompting）和上下文提示词（Contextual Prompting）。

　　系统提示词提供整体的规则、输出规范，比如以 json 格式输出，使用格式规范可以有效抑制 LLM 的幻觉问题，这样 LLM 只用关注 json 内的值，而不会过于随机的产出内容。

　　角色提示词给 LLM 设置人设，可以控制输出风格、语气和相关联的知识，比如设置导游角色，输出里就会有导游特有的额外信息。

　　上下文提示词提供背景信息，避免输出的内容过于空泛，使回答更精确。

　　提示词内容本身，要是清晰的指令，不要给模棱两可的话术。