基于 ChatGPT 官方 Prompting 指南，整理目标、上下文、输出、边界四要素，以及 Chat、Work 与 Codex 的提示方法和可复用模板。
核心结论：高质量提示词不是把要求写得越长越好，而是清楚说明期望结果，并补充真正会改变结果的上下文、输出要求和关键边界。第一条提示不必完美，重要的是根据结果持续追问和校准。
Prompting 是告诉 ChatGPT 你希望它了解、创建或修改什么。提示词可以是问题、指令或目标，不需要特殊语法，也不必套用固定公式。
简单任务通常一句话就够；复杂、重要或会产生实际影响的任务，可以围绕四个要素补充信息：
先描述最终需要的结果，以及谁会使用它。例如：
将这些会议记录整理成一份发给项目团队的简短更新，把决策和下一步放在最前面。
当执行过程本身很重要时，再明确步骤；否则应给 ChatGPT 留出搜索、比较和调整方法的空间。过度规定过程，反而可能限制它找到更好的解决方式。
有效上下文不是越多越好，而是能够改变判断或输出的信息：
边界的作用是避免返工、错误修改或未经允许的外部操作。最常见的边界包括：
说明结果将如何被使用，可以帮助 ChatGPT 自动调整组织方式和信息密度：
一页、供管理者会前快速浏览的摘要。
包含决策、负责人和截止日期的跟进邮件。
对比计划与实际支出的表格，并突出差异超过 10% 的项目。 重要任务还应增加最终检查，例如：
检查每个行动项是否都有负责人和截止日期。
标出无法验证、彼此冲突或缺失的信息。
检查报告、演示文稿与源数据是否一致。 AI 的最终检查不能替代人工复核，尤其是在发送、发布或影响他人的操作之前。
第一条提示不需要完美。先检查结果，再指出具体需要修改的部分：
开头更直接一些，保留证据，把建议移到背景说明之前。
可以在原对话中补充资料、纠正方向、要求另一个方案或改变详细程度，而不必从头开始。
在 Codex 执行任务时：
适合快速问答、解释概念、写作润色、方案比较和轻量计划。通常先说结果，再补充真正会影响答案的细节。
适合需要多个来源或工具、包含连续步骤、需要修改内容，或者要生成完整交付物的任务。
使用 Work 时应明确：
适合代码、代码库和开发工具相关任务。有效的 Codex 提示通常包括：
对开发任务，验证方式应在开始前就写入提示词，而不是改完以后才考虑。例如：
请完成：[目标 / 最终结果]
使用场景与受众：
[谁会使用、用于什么决策或工作]
上下文与来源：
[需要参考的文件、数据、网页、项目或背景]
输出要求：
- 格式：[文档 / 表格 / 邮件 / 演示文稿 / 代码]
- 长度与详细程度：[简短 / 一页 / 完整]
- 信息顺序：[先结论、再证据、最后下一步]
关键边界：
- [必须保留不变的内容]
- [不能猜测或必须标记的信息]
- [发送、发布、修改前是否需要确认]
完成前检查：
- [一致性、完整性、准确性或验证要求]
请评审这套英文站首页设计方案，并生成一份产品设计评审笔记。
受众是产品经理、数据团队和前端工程师。重点判断首页是否帮助不熟悉亚洲商品的英文站用户理解平台价值，并进入清晰的商品探索路径。
使用我提供的设计稿、用户分层说明和模块数据。区分事实、数据证据和设计推断，缺少依据的地方不要直接下结论。
输出包含：
1. 核心结论
2. 问题、原因与证据
3. Non-customer / Return-customer 的差异
4. PC / Mobile 的模块保留建议
5. 下一轮需要验证的假设
不要改变已确认的实验数据。完成前检查每一条建议是否都有对应问题或证据。
先说清想得到什么，再补充会改变结果的信息；用边界防止真实错误，用复查和追问把结果逐步变成可用交付物。
整理日期：2026-07-11