结构化设计: 用Markdown、XML和JSON设计生产级提示词

在AI产品落地过程中，提示词（Prompt）的质量直接决定了模型输出的效果。本文系统介绍了如何利用Markdown、XML和JSON三种结构化格式，设计清晰、可维护、可扩展的“生产级”提示词。

为什么要撰写结构化提示词？

当提示词变得复杂，包含多重指令、大量上下文和具体示例时，一个扁平的、无结构的文本块会让模型难以区分不同信息的优先级 。就像给员工下达一个冗长且毫无重点的口头指令，很容易导致误解和执行偏差。

结构化提示词通过使用明确的分隔符、标签或语法，将提示词分解为逻辑清晰的模块。这带来了几个核心优势：

减少歧义：清晰地标示出哪些是指令、哪些是上下文、哪些是用户输入，让模型准确理解每个部分的意图 。

提升指令遵循能力：当任务被分解并结构化呈现时，模型能更好地按步骤执行，输出结果更符合预期 。

增强可维护性：结构化的提示词更易于团队成员理解、修改和复用，降低了长期维护的成本 。

结构化格式为何有效：从模型训练原理理解

要理解为什么Markdown、XML和JSON等格式对LLM特别有效，我们需要回归到模型训练的本质。LLM是通过学习海量互联网文本数据中的统计规律来工作的。这些训练数据中，有相当大一部分本身就是高度结构化的 。

数据基础：互联网充满了用HTML和XML构建的网页、用Markdown编写的论坛帖子和文档、以及在API通信中广泛使用的JSON数据。

模式学习：在训练过程中，模型已经内隐地学习到了这些结构化标记（如