提示工程架构师难题：适配不同模型的提示策略？AI帮你一键解决！

提示工程架构师必看：适配不同大模型的提示策略全解析——从原理到工具的一键解决指南

摘要/引言：为什么你的提示在跨模型时“水土不服”？

你有没有过这样的经历？

给GPT-4写的代码调试提示，输出逻辑清晰、注释完整，扔给Claude 3却返回一堆无关的理论解释；给通义千问设计的中文客服提示，语气亲切、符合语境，换成Gemini却回答得生硬机械；给Claude写的长文档摘要提示，能精准提取核心观点，用在GPT-3.5上却频繁遗漏关键数据。

这不是你的提示写得不好——问题出在“模型特性与提示策略的错配”。

大模型就像不同风格的厨师：

GPT是“擅长精雕细琢的创意菜厨师”，需要明确的“食材搭配+烹饪步骤”提示；Claude是“擅长处理大锅菜的鲁菜师傅”，能hold住长文本，但需要清晰的“口味要求+分量说明”；Gemini是“擅长融合菜的年轻厨师”，喜欢多模态素材，但需要明确的“融合方向”；通义千问是“擅长家常菜的本土厨师”，熟悉中文语境，但需要“接地气的表达”。

同样的“食材”（需求），给不同厨师的“菜谱”（提示）必须不一样。

本文将帮你解决3个核心问题：

为什么不同模型需要不同提示？——拆解大模型的底层差异；怎么适配？——建立可复制的“提示策略框架”；如何高效落地？——用工具链实现“一键生成适配提示”。

读完本文，你将从“靠经验试错”的提示工程师，变成“用框架解决问题”的提示架构师。

一、底层逻辑：不同大模型的“核心差异”到底是什么？

要适配提示，先得理解模型的“出厂设置”。大模型的差异主要来自3个维度：架构设计、训练数据、优化目标。

1.1 架构设计：决定模型“擅长处理什么任务”

大模型的核心架构是Transformer，但不同厂商做了不同的“魔改”，直接影响其能力边界：

Decoder-only（如GPT、通义千问）：擅长生成式任务（对话、创作、代码），但处理长文本时容易“遗忘前文”；Encoder-Decoder（如T5、Flan-T5）：擅长理解+生成结合的任务（翻译、摘要），但生成的灵活性不如Decoder-only；Transformer-XL（如Claude）：加入“循环记忆机制”，擅长长文本理解（比如处理10万+字的文档）；混合专家模型（MoE，如Gemini、PaLM 2）：用多个“专家模型”分工，擅长多模态、跨领域任务（比如同时处理文字+图片+代码）。

举个例子：
如果你的任务是“总结10万字的行业报告”，选Claude（Transformer-XL）比GPT-4更合适——它能记住更多前文细节；
如果你的任务是“用图片生成产品描述”，选Gemini（MoE）比Claude更合适——它能更好地结合图像特征。

1.2 训练数据：决定模型“熟悉什么语境”

训练数据是大模型的“知识储备”，直接影响其对提示的理解：

GPT：训练数据以英文互联网内容为主（网页、书籍、代码），对英文提示的理解更精准；Claude：训练数据包含更多专业文档（论文、法律文本、企业报告），对“严谨性要求高的提示”更敏感；通义千问/文心一言：训练数据包含大量中文语境内容（新闻、社交媒体、中文书籍），对“中文口语化提示”理解更好；Gemini：训练数据覆盖多模态内容（图片、视频、音频），对“包含视觉信息的提示”处理更优。

踩坑案例：
我曾给通义千问写过一个提示：“Please explain the ‘dual carbon goals’ in simple terms”（请用简单的语言解释“双碳目标”）。结果通义千问的回答掺杂了大量翻译腔，甚至把“双碳”翻译成了“two carbons”。后来我改成中文提示：“请用普通人能听懂的话解释一下‘双碳目标’”，结果回答清晰易懂——因为通义千问的中文语境训练数据更丰富。

1.3 优化目标：决定模型“优先输出什么风格”

大模型的训练目标（Loss Function）决定了它的“输出偏好”：

GPT：优化目标是“预测下一个词的概率”（Auto-regressive），优先连贯性和流畅性；Claude：优化目标加入了“对齐人类价值观”（Constitutional AI），优先安全性和准确性；Gemini：优化目标是“多模态任务的综合性能”，优先跨模态的一致性；通义千问：优化目标是“中文场景的实用性”，优先本土语境的适配性。

举个例子：
如果你给GPT写提示：“请批评这个产品设计”，它会给出“委婉且有建设性的反馈”（因为要保持流畅性）；
如果你给Claude写同样的提示，它会给出“更直接、数据支撑的批评”（因为要保持准确性）；
如果你给通义千问写，它会用“更符合中文用户习惯的表达”（比如“这个设计的问题主要在这几点，咱们可以这样改”）。

小结：模型差异的“三维矩阵”

维度	GPT	Claude	Gemini	通义千问
架构设计	Decoder-only	Transformer-XL	MoE（混合专家）	Decoder-only
训练数据	英文互联网为主	专业文档为主	多模态内容为主	中文语境为主
优化目标	连贯性、流畅性	安全性、准确性	多模态一致性	中文实用性

二、适配不同模型的核心策略：“3步框架”

理解了模型差异，接下来是落地策略。我总结了一套“3步适配框架”，覆盖90%的跨模型场景：

2.1 第一步：做“模型特性调研”——避免“盲人摸象”

在写提示前，先回答3个问题：

这个模型擅长什么任务？（查官方文档的“能力边界”）；这个模型的训练数据有什么偏向？（比如中文/英文、专业/通用）；这个模型的输出偏好是什么？（比如流畅/准确、委婉/直接）。

工具推荐：

官方文档：OpenAI Docs（GPT）、Anthropic Docs（Claude）、Google AI Docs（Gemini）、阿里云 Docs（通义千问）；模型评测报告：比如MMLU（多任务语言理解）、GSM8K（数学推理）、LongBench（长文本）的评测结果；小规模测试：用“标准化提示”测试模型的输出，比如给所有模型发“请总结这段1000字的文章”，看哪个模型的输出更符合你的需求。

2.2 第二步：适配“提示的3大要素”——结构、风格、格式

根据模型特性，调整提示的结构、语言风格、输出格式，这是适配的核心。

2.2.1 结构适配：不同模型喜欢“不同的提示框架”

大模型对提示的“结构敏感度”很高——有的喜欢“指令+上下文+示例”，有的喜欢“目标+背景+要求”。

4类主流模型的结构适配模板：

GPT系列（Decoder-only，擅长生成）：
模板：指令 → 上下文 → 示例 → 输出要求
示例：

指令：请你作为Python工程师，帮我写一个批量处理Excel的脚本。
上下文：我需要读取“data”文件夹下的所有.xlsx文件，提取“销售额”列的总和，生成一个“汇总表.xlsx”。
示例：输入文件“202301.xlsx”，销售额总和是12345元；输出汇总表包含“文件名”和“总销售额”两列。
输出要求：用pandas库，注释详细，处理异常（比如文件不存在）。

Claude系列（Transformer-XL，擅长长文本）：
模板：目标 → 背景 → 具体要求 → 长文本内容
示例：

目标：帮我从这份行业报告中提取关键数据。
背景：这是2024年中国新能源汽车行业报告，共50页，主要讲销量、渗透率、政策。
具体要求：1. 提取“2023年新能源汽车销量”“2023年渗透率”“2024年政策重点”三个数据；2. 每个数据附报告中的页码和原文引用；3. 用Markdown列表呈现。
长文本内容：[此处粘贴报告内容]

Gemini系列（MoE，擅长多模态）：
模板：任务类型 → 多模态输入 → 具体要求
示例：

任务类型：请分析这张产品截图的设计问题。
多模态输入：[图片链接：某APP的支付页面截图]
具体要求：1. 指出3个设计缺陷（比如按钮位置、颜色对比）；2. 每个缺陷给出改进建议；3. 用图文结合的方式说明（文字描述+标注截图的位置）。

通义千问系列（中文语境，擅长实用任务）：
模板：场景 → 需求 → 口语化要求
示例：

场景：我是一家奶茶店的老板，想写个朋友圈文案推广新品。
需求：新品是“芋泥麻薯奶茶”，特点是“手工芋泥+Q弹麻薯+0卡糖”。
口语化要求：用年轻人喜欢的语气，带点emoji，不超过50字。

2.2.2 语言风格适配：“说模型听得懂的话”

语言风格的核心是匹配模型的训练数据语境：

英文模型（GPT、Claude）：用正式但灵活的英文，避免中式英语（比如不说“please give me a code”，说“could you write a code snippet for me?”）；中文模型（通义千问、文心一言）：用口语化中文，避免翻译腔（比如不说“请提供你的订单编号”，说“麻烦发一下你的订单号哦～”）；专业模型（Claude）：用严谨的专业术语（比如写法律提示时，用“根据《民法典》第XX条”而不是“根据相关法律”）；多模态模型（Gemini）：用跨模态的描述（比如描述图片时，说“这张图的左上角有一个红色的按钮，上面写着‘立即购买’”而不是“这张图有个按钮”）。

踩坑案例：
我曾给Claude写过一个提示：“Please help me write a contract for a software project”（请帮我写一份软件项目合同）。结果Claude返回的合同非常简略，没有关键条款。后来我改成：“Please draft a software development contract that includes scope of work, payment terms, intellectual property rights, and liability clauses, following the latest legal standards”（请按照最新法律标准，起草一份包含工作范围、付款条款、知识产权、责任条款的软件开发合同）。结果Claude返回的合同非常完整——因为我用了更严谨的专业术语，匹配了Claude的训练数据特性。

2.2.3 输出格式适配：“让模型知道该怎么交作业”

不同模型对输出格式的“遵守度”不同，需要明确约束：

GPT：对JSON、Markdown等格式的遵守度高，只需简单提示（比如“请用JSON输出”）；Claude：需要更明确的格式说明（比如“请严格按照以下JSON结构输出：{“key1”: “value1”, “key2”: “value2”}”）；Gemini：多模态输出时，需要指定“输出类型”（比如“请输出文字说明+标注后的图片”）；通义千问：中文输出时，需要指定“排版方式”（比如“请用 bullet point 列出，每点不超过20字”）。

示例对比：

对GPT的格式提示：请用JSON输出，包含“产品名称”“缺陷”“改进建议”三个键。对Claude的格式提示：请严格按照以下JSON结构输出，不要添加任何额外内容：{"product_name": "你的答案", "defects": ["缺陷1", "缺陷2"], "suggestions": ["建议1", "建议2"]}。

2.3 第三步：迭代优化——用“AB测试”验证效果

适配不是一次性的，需要用数据验证效果。我通常用“3步迭代法”：

初版提示：根据模型特性写第一个版本；小规模测试：用10-20个测试用例，对比不同模型的输出质量（比如准确率、相关性、格式正确性）；优化调整：根据测试结果修改提示（比如如果Claude的输出遗漏了数据，就增加“请附原文引用”的要求；如果通义千问的语气太生硬，就增加“用口语化表达”的要求）。

工具推荐：

用Excel/Google Sheets记录测试结果，对比不同模型的输出；用LangSmith、PromptLayer等工具跟踪提示的效果，自动生成评测报告。

三、实战：四大主流模型的“适配提示模板”（可直接复用）

下面是我整理的四大主流模型的适配模板，覆盖常见任务，直接复制就能用：

3.1 GPT系列：生成式任务（对话、代码、创作）

适用场景：代码调试、文案创作、逻辑推理。
模板：

指令：请你作为[角色]，帮我解决[问题类型]问题。
上下文：[问题的背景信息，比如“我需要写一个Python脚本处理Excel”]
示例：[输入示例 → 输出示例，比如“输入：202301.xlsx → 输出：总销售额12345元”]
输出要求：[格式、长度、风格要求，比如“用pandas库，注释详细，不超过50行代码”]

实战案例：

指令：请你作为前端工程师，帮我写一个React组件。
上下文：我需要一个“倒计时按钮”，点击后按钮禁用，3秒后恢复可用，显示“倒计时3秒”“倒计时2秒”…
示例：点击按钮 → 按钮变成“倒计时3秒”并禁用 → 3秒后变成“重新点击”并启用。
输出要求：用React Hooks，注释详细，样式用Tailwind CSS。

3.2 Claude系列：长文本/专业任务（摘要、法律、报告）

适用场景：长文档摘要、法律文本分析、行业报告解读。
模板：

目标：帮我完成[任务目标，比如“提取行业报告的关键数据”]。
背景：[任务的背景信息，比如“这是2024年新能源汽车行业报告，共50页”]
具体要求：[1. 提取的内容；2. 格式要求；3. 其他要求，比如“附原文引用”]
长文本内容：[此处粘贴或链接长文本]

实战案例：

目标：帮我从这份法律合同中提取关键条款。
背景：这是一份软件授权合同，甲方是“XX科技公司”，乙方是“XX企业”。
具体要求：1. 提取“授权范围”“授权期限”“违约责任”三个条款；2. 每个条款附合同中的页码；3. 用Markdown列表呈现。
长文本内容：[此处粘贴合同内容]

3.3 Gemini系列：多模态任务（图片分析、视频总结、跨模态生成）

适用场景：图片设计分析、视频内容总结、图文结合创作。
模板：

任务类型：请你完成[多模态任务，比如“分析图片的设计问题”]。
多模态输入：[图片/视频链接，比如“https://example.com/screenshot.png”]
具体要求：[1. 分析的维度；2. 输出的格式；3. 其他要求，比如“图文结合”]

实战案例：

任务类型：请你分析这张产品截图的用户体验问题。
多模态输入：[图片链接：某电商APP的购物车页面截图]
具体要求：1. 指出3个用户体验缺陷（比如按钮位置、信息层级）；2. 每个缺陷给出改进建议；3. 用文字描述+标注截图位置的方式说明（比如“缺陷1：结算按钮在页面底部，用户需要滚动才能点击 → 改进：将结算按钮固定在页面底部”）。

3.4 通义千问系列：中文实用任务（客服、文案、本土知识）

适用场景：中文客服问答、朋友圈文案、本土政策解释。
模板：

场景：我是[角色，比如“奶茶店老板”]，需要解决[问题，比如“写朋友圈文案”]。
需求：[具体需求，比如“推广新品芋泥麻薯奶茶，特点是手工芋泥+0卡糖”]
口语化要求：[风格、长度要求，比如“用年轻人喜欢的语气，带emoji，不超过50字”]

实战案例：

场景：我是一家宠物店的老板，需要写一个公众号推文开头。
需求：推广“宠物寄养服务”，特点是“24小时监控+每日遛狗+定制饮食”。
口语化要求：用温暖的语气，像跟朋友聊天，提到“主人的担心”（比如“怕狗狗孤单”），不超过100字。

四、工具链：一键生成适配提示——从“手动调整”到“自动化”

如果你的项目需要支持多个模型（比如同时用GPT、Claude、通义千问），手动调整提示会非常低效。这时候需要工具链帮你实现“一键适配”。

4.1 核心思路：用“提示模板引擎”动态生成

提示模板引擎的核心是根据模型类型，动态加载对应的模板。常见的工具是：

LangChain：支持PromptTemplate和RouterChain，能根据条件路由到不同的模板；LlamaIndex：支持自定义Prompt模板，结合模型特性生成提示；自定义脚本：用Python写一个简单的模板引擎，适合小项目。

4.2 实战：用LangChain实现“一键适配”

下面是一个用LangChain实现跨模型提示适配的示例：

步骤1：安装依赖


pip install langchain openai anthropic google-generativeai dashscope

步骤2：定义不同模型的提示模板


from langchain.prompts import PromptTemplate

# GPT模板
gpt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["instruction", "context", "examples", "output_requirements"],
    template="""
指令：{instruction}
上下文：{context}
示例：{examples}
输出要求：{output_requirements}
"""
)

# Claude模板
claude_template = PromptTemplate(
    input_variables=["goal", "background", "requirements", "content"],
    template="""
目标：{goal}
背景：{background}
具体要求：{requirements}
内容：{content}
"""
)

# Gemini模板
gemini_template = PromptTemplate(
    input_variables=["task_type", "multimodal_input", "requirements"],
    template="""
任务类型：{task_type}
多模态输入：{multimodal_input}
具体要求：{requirements}
"""
)

# 通义千问模板
qwen_template = PromptTemplate(
    input_variables=["scene", "demand", "spoken_requirements"],
    template="""
场景：{scene}
需求：{demand}
口语化要求：{spoken_requirements}
"""
)

步骤3：写一个“提示适配函数”


def get_adapted_prompt(model_name, **kwargs):
    if model_name.startswith("gpt"):
        return gpt_template.format(**kwargs)
    elif model_name.startswith("claude"):
        return claude_template.format(**kwargs)
    elif model_name.startswith("gemini"):
        return gemini_template.format(**kwargs)
    elif model_name.startswith("qwen"):
        return qwen_template.format(**kwargs)
    else:
        raise ValueError(f"不支持的模型：{model_name}")

步骤4：调用适配函数生成提示

比如，生成一个给Claude的长文本摘要提示：


prompt = get_adapted_prompt(
    model_name="claude-3-opus-20240229",
    goal="提取行业报告的关键数据",
    background="这是2024年中国新能源汽车行业报告，共50页，主要讲销量、渗透率、政策",
    requirements="1. 提取“2023年新能源汽车销量”“2023年渗透率”“2024年政策重点”三个数据；2. 每个数据附报告中的页码和原文引用；3. 用Markdown列表呈现",
    content="（此处粘贴报告内容）"
)

print(prompt)

4.3 进阶：用RouterChain实现“自动路由”

如果你的项目需要根据任务类型自动选择模型（比如长文本任务选Claude，多模态任务选Gemini），可以用LangChain的RouterChain：


from langchain.chains import RouterChain, LLMRouterChain, ConversationChain
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义路由提示
router_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    template="""
请根据用户的输入，判断应该使用哪个模型：
- 如果是长文本任务（比如摘要、法律分析），用Claude；
- 如果是多模态任务（比如图片分析、视频总结），用Gemini；
- 如果是中文实用任务（比如客服、文案），用通义千问；
- 其他任务用GPT。

用户输入：{input}
输出格式：{{"model": "模型名称", "reason": "选择理由"}}
"""
)

# 初始化RouterChain
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(
    llm=OpenAI(temperature=0),
    prompt=router_prompt,
    output_parser=RouterOutputParser()
)

# 定义目标链（每个模型对应的处理链）
gpt_chain = ConversationChain(llm=OpenAI(temperature=0.7))
claude_chain = ConversationChain(llm=Anthropic(temperature=0))
gemini_chain = ConversationChain(llm=GoogleGenerativeAI(temperature=0))
qwen_chain = ConversationChain(llm=DashScope(temperature=0))

# 绑定目标链
chain_map = {
    "gpt": gpt_chain,
    "claude": claude_chain,
    "gemini": gemini_chain,
    "qwen": qwen_chain
}

# 初始化总链
overall_chain = RouterChain(router_chain=router_chain, destination_chains=chain_map)

# 测试
response = overall_chain.run("请总结这份10万字的行业报告")
print(response)

五、案例研究：跨模型客服系统的“提示适配”实践

5.1 项目背景

某电商公司需要做一个跨模型的智能客服系统，支持以下功能：

回答常见问题（比如“如何退款？”“快递多久到？”）；处理复杂问题（比如“解释会员积分规则”“投诉商品质量”）；应对中文特色问题（比如“支持支付宝吗？”“可以用优惠券叠加吗？”）。

最初的方案是“所有问题都用GPT-4”，但遇到两个问题：

中文问题的回答不够接地气（比如把“支付宝”翻译成“Alipay”）；长文本问题（比如“解释积分规则”）的回答遗漏关键细节。

5.2 适配策略设计

根据模型特性，我们做了以下调整：

常见问题：用GPT-4（擅长对话连贯性），提示模板用“指令+上下文+示例”；复杂问题：用Claude 3（擅长长文本理解），提示模板用“目标+背景+要求”；中文特色问题：用通义千问（擅长中文语境），提示模板用“场景+需求+口语化要求”。

5.3 具体实现

1. 常见问题（GPT-4）

提示模板：

指令：请你作为电商客服，回答用户问题，语气友好，符合公司政策。
上下文：公司政策：1. 退款需在收到商品后7天内申请；2. 快递默认发顺丰，3-5天到达；3. 优惠券不能叠加使用。
示例：用户问“我昨天买的衣服能退吗？” → 回答“您好，可以的！请您提供订单号和商品照片，我们会在24小时内处理～”
输出要求：回答简洁，不超过50字，用口语化中文。

2. 复杂问题（Claude 3）

提示模板：

目标：帮用户解释会员积分规则。
背景：我们的会员积分规则：1. 消费1元积1分；2. 生日当月双倍积分；3. 积分可以兑换商品（100分=1元）或抵现；4. 积分有效期1年。
具体要求：1. 用分点说明；2. 每个点用简单的语言；3. 不超过100字。

3. 中文特色问题（通义千问）

提示模板：

场景：我是电商客服，用户问“支持支付宝付款吗？”
需求：我们支持支付宝、微信、银行卡三种付款方式。
口语化要求：用亲切的语气，带点emoji，不超过30字。

5.4 结果与反思

效果提升：
回答准确率从70%提升到90%，用户满意度从4.2分（5分制）提升到4.7分；
中文特色问题的回答合格率从60%提升到95%（比如“支持支付宝吗？”的回答从“是的，我们支持Alipay”变成“当然支持啦～支付宝、微信都可以哦😉”）。

经验教训：

不要“一刀切”用同一个模型，要根据任务类型选择；提示的“口语化要求”对中文模型非常重要；要定期更新提示模板，因为模型会迭代（比如通义千问升级后，对“方言”的支持更好，可以加入“支持用方言回答”的要求）。

六、结论：从“经验驱动”到“框架驱动”

适配不同模型的提示，本质上是**“模型特性”与“提示策略”的匹配**。关键不是“写更复杂的提示”，而是“写更适配的提示”。

总结本文的核心要点：

理解模型差异：从架构、训练数据、优化目标三个维度分析；适配3大要素：结构（用模型喜欢的框架）、风格（说模型听得懂的话）、格式（明确输出要求）；用工具自动化：用LangChain等工具实现“一键生成适配提示”；迭代优化：用AB测试验证效果，持续调整。

行动号召：现在就去做“适配测试”！

选一个你常用的模型（比如GPT-4），用本文的模板写一个提示；换成另一个模型（比如Claude 3），调整提示的结构、风格、格式；对比两个模型的输出，看看效果提升了多少；把你的结果分享在评论区，我们一起讨论！

未来展望：提示适配的“智能化”趋势

未来，提示适配会越来越“智能”：

自动特性分析：工具会自动爬取模型的官方文档和评测报告，生成特性矩阵；自动提示生成：用大模型生成适配的提示（比如“帮我写一个适配Claude的长文本摘要提示”）；动态适配：根据模型的迭代（比如GPT-5发布），自动更新提示模板。

附加部分

参考文献/延伸阅读

OpenAI GPT Documentation: https://platform.openai.com/docs/Anthropic Claude Documentation: https://docs.anthropic.com/Google Gemini Documentation: https://ai.google.dev/docs/通义千问 Documentation: https://help.aliyun.com/document_detail/2512122.htmlLangChain Prompt Engineering Guide: https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/