给AI下指令的六个实用技巧

同一个任务，指令写法不同，结果质量和积分消耗能差出几倍。这一页把官方技巧与实战经验合并成六条可操作的指令写法。

一：数量化一切模糊词

官方给的原版对比：比起「生成一些图片」「调研多个网站」，「20 张图片」「50 个来源」更好。模糊词（一些、多个、尽量）会把解释权交给 Agent，数量化把预期钉死——这是所有技巧里性价比最高的一条。

官方明确建议：给 Agent 一些预期输出的参考样例。落到不同任务上——生图给一张风格参考图、做网站给一张截图或设计稿、写文案给一段你满意的旧文案。样例比形容词精确：你说「高级感」，它理解的高级感未必是你的高级感。

开发类任务，官方技巧原话：有希望使用的 API 及指定版本（如大模型 API 的模型类型），尽可能在一开始就明确，这会有效减少 Agent 用于调研的时间和成本。反过来，框架选型别指定——官方「目前不支持」清单明确说明技术栈由它按最佳实践定（见一句话生成能跑的完整网站应用）。

官方原话：保持后端 Supabase 仓库干净，尽量不要复用已有的仓库——已有仓库里相似的用户名和表结构容易让 Agent 困惑。环境干净是免费的质量保障。

一条反直觉的官方说明：在对话里指定积分消耗是无效的——Agent 没有消耗积分的先验知识，仍按实际任务消耗计算。想省积分的正确姿势是缩小任务范围（限定来源数、页数、迭代轮次），而不是喊「少花点积分」。消耗机制见积分制怎么算按任务实际消耗。

指令写得再好也有偏的时候——中途插话纠偏（见任务跑到一半还能插话改需求吗）和检查点回溯（见任务走偏了用检查点倒回去重来）是指令体系的兜底，不是失败标志。

把六条合成一个下单模板：做什么（具体交付物）+ 材料在哪（上传/联网）+ 硬约束（数量、范围、技术要求）+ 参考（样例）+ 不含什么（边界）。每次派任务前过一遍，返工率肉眼可见地降。

技巧依据官方使用指南「常规技巧」「开发任务技巧」与「目前不支持」章节整理，以官方最新版为准。