Gemini 3 提示詞工程：通用最佳實務指南 @_philschmid 最新部落格：Gemini 3 偏好直接、邏輯性強的內容，而非冗長的說教。提示詞核心原則與三大關鍵實踐👇 核心原則(Core Principles) · 指令要精準(Precise Instructions)：去除廢話，直接清晰地陳述你的目標。 Gemini 3 對簡潔明了的指令反應最好。 · 保持一致性(Consistency)：在提示詞中維持統一的結構（例如統一使用XML 標籤），並明確定義模稜兩可的術語。 · 多模態融合(Multimodal Coherence)：文字、影像、音訊或視訊應被視為同等重要的輸入。指令中要明確引用特定的模態，讓模型進行綜合分析，而不是孤立處理。 · 約束前置(Constraint Placement)：將行為約束和角色定義放在「系統指令」或提示詞的最頂端，作為模型推理的錨點。 · 長上下文處理(Context Anchoring)：處理大量資料時，將具體指令放在最後。在資料和問題之間使用過渡句（如「基於上述資訊…」）來橋接。 三大關鍵實踐 1. 推理與規劃(Reasoning and Planning) 不要讓模型直接給出答案，而是強迫它先「思考」。 · 明確拆解：要求模型在回答前，先將目標拆解為子任務，檢視資訊是否完整，並構思結構化的提綱。 · 自我更新的任務清單(TODO Tracker)：讓模型建立一個TODO 列表，在執行過程中自我追蹤進度（例如：[ ] 任務1，[x] 任務2）。 · 自我批判：要求模型在輸出最終回應前，先對照使用者的原始限制進行自我審查（例如：「我是否回應了使用者的真實意圖，而不僅僅是字面意思？」）。 2. 結構化提示(Structured Prompting) 使用清晰的標記語言（XML 或Markdown）來界定提示詞的邊界。這能幫助模型區分哪裡是“指令”，哪裡是“數據”。 · XML 範例：使用 定義規則， 放入背景資料， 展示思考過程。 · Markdown 範例：使用標題如# Identity（身分），# Constraints（約束）來組織內容。 · 建議：選擇一種格式並保持一致，不要混用。 3. 智能體工具使用(Agentic Tool Use) 當把Gemini 3 當作自主智能體使用時，就需要賦予它更強的韌性和反思能力： · 堅持指令(The Persistence Directive)：明確告訴智能體「必須持續工作直到問題完全解決」。如果工具呼叫失敗，它應該分析錯誤並嘗試替代方案，而不是直接放棄或把問題拋回給使用者。 · 預計算反思(Pre-Computation Reflection)：在呼叫任何工具之前，要求智能體明確陳述： 1. 為什麼要呼叫這個工具？ 2. 期望取得什麼具體數據？ 3. 這個數據如何幫助解決使用者的問題？ 場景應用與範本文章也提供了針對不同領域的具體策略： · 研究分析：先拆解問題，獨立搜索，最後綜合並強制引用來源。 · 創意寫作：明確目標受眾，如果是為了通過圖靈測試或顯得自然，需明確禁止使用「企業黑話」（如synergy, protocols）。 · 解決問題：請模型先找出“標準方案”，再找出“高手方案”（Power User Solution），提供最優解。 部落格地址
