待验证50% 置信观点精确时间
提示词工程通过精心构造输入文本引导模型输出，其控制信号全部集中在自然语言通道，难以精确表达结构化意图，且每次交互都需要重复描述，调试成本高、结果不稳定。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/21
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型对提示词的措辞、格式、示例数量乃至标点符号都高度敏感，同一任务的不同表述可能带来显著的分数波动。79% 相似待验证大语言模型的自然倾向是生成流畅文本，而Agent工作流需要严格、可预测、机器可读的结构化输出，两者存在冲突79% 相似待验证冗长的系统提示通常意味着开发者用大量文字教模型该怎么做，是把工程问题转嫁给提示词的做法77% 相似待验证系统提示词方案本质上是一种自然语言约定，容易被越狱攻击、提示词注入或模型意外行为绕过76% 相似已验证提示词注入（Prompt Injection）的根本原因在于大模型无法从结构上区分「系统指令」和「用户数据」，二者在输入时都以自然语言文本形式呈现76% 相似
引用此条事实
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