Google释出Gemini 3教战守则，建议改掉长篇叙述习惯，善用结构化标签与8大进阶策略，并维持温度预设值，让AI回答精准更有料。

Google官方的开发者教学文件中，针对最新一代AI模型Gemini 3释出了详尽的“提示词设计指南”(Prompt Design Guide)。Google指出，随著模型演进至具备高阶推理能力，使用者必须跟著“换脑”，从随兴的聊天模式转向精密、系统性的“工程模式”，让AI能够生成更具逻辑、精确的回复，也大幅降低错误率。

以下整理出官方推荐的8大重点与实战范例，带你一步步拆解怎么写最精准的提示词：

1. 善用“结构化标签”

Google指出，Gemini 3对于结构清晰的指令反应最佳，建议放弃传统“写作文”式的冗长提问， 改用XML风格标签（如 <context>、<task> ）或Markdown格式，将背景资讯、任务目标与限制条件明确区隔，帮助AI模型一眼看懂哪些是指令，哪些是参考资料。

2. 建立“代理工作流”，强制模型先思考再行动

针对复杂任务，指南提出了“代理工作流”（Agentic Workflows）的概念。 在提示词中明确要求AI在给出最终答案前，必须先进行逻辑分析、风险评估或拟定大纲，最后才执行动作。 这种“思维链”（Chain of Thought）的强制执行，能大幅降低AI胡言乱语（幻觉）的机率。

【文字范例】

在回答前，请依序执行：
计划：将目标拆解为子任务。
执行：执行计划。
验证：检查输出是否符合用户要求。
格式化：呈现最终答案。

3. “少量样本提示”仍是黄金法则

“举例”比说明更有效。指南强调，提供“少量样本”（Few-Shot），也就是 在指令中包含1、2个理想的“问题+答案”的范例，能让模型迅速掌握你想要的格式、语气和逻辑，比单纯用文字描述规则（Zero-Shot）来得精准许多。

4. 赋予上下文脉络

模型无法通灵，若不提供背景资料，AI只能给出通用的废话。

贴上参考资料： 不要问通用的维修问题。直接把“产品说明书”贴给它，要求它“根据上述资料”回答，这样能大幅降低错误率。

使用标签： 当你丢给AI一堆文字时，它可能分不清楚哪句是英文、哪句是中文，这时可以使用“English:”或“Answer:”等前置词标签，标示哪里是资料、哪里是你期待的答案区块。

5. 以“起手式”定调输出架构

想要让AI产出特定的版面（如阶层式大纲、清单或表格），光用“请给我大纲”指令可能不够，AI往往会给出它自己喜欢的格式。

最有效的作法是利用AI的“续写特性”，直接写下你想要的开头。当你给了第一行格式，模型为了让文章连贯，就必须被迫模仿你的标号系统（如罗马数字、缩排、星号）继续写下去。这就像是帮AI架好骨架，让它负责填肉。

6. 拆解复杂任务

当一个提示太复杂时，模型容易出错，透过以下方式，逐步引导AI一步步拆解问题。

【范例公式】

．拆解指令步骤： 不要把所有要求挤在一段，将大任务拆成“摘要”→“翻译”→“格式化”三个连续的小提示。
．提示链： 将步骤A的输出，当作步骤B的输入。
．分段处理： 遇到长篇文件，先分段让AI处理，最后再将结果合并，准确度会比一次做完高得多。

7. 采用正向表述

Google指出，与其告诉模型“不要使用被动语态”、“不要使用负面词汇”（负面模式），不如直接展示“请使用主动语态”、“请使用正面词汇”（正面模式）。

8. 参数设定反直觉，维持“温度1.0”

是指南中最反直觉的技术细节。过去为了让模型在数学或逻辑题上表现稳定，开发者习惯将“温度”（Temperature，控制随机性的参数）调低至0。但Google警告，Gemini 3的架构不同，调低温度反而会破坏其推理能力，导致表现退化。官方建议即便处理逻辑任务，也应维持预设值1.0。

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