五个让ChatGPT代码能力翻倍的提示词技巧（从新手到专家）

很多开发者已经把ChatGPT作为日常编程的助手，但你是否常常觉得它给出的代码差强人意？问题可能不在于模型的能力，而在于你与它沟通的方式。

普通的提示得到普通的结果，而精心设计的提示词，能让你仿佛从“普通舱”升到了“驾驶舱”，真正掌控AI的编程能力。以下是五个能让你效率倍增的提示词技巧。

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技巧一：扮演专家，锁定领域

不要让它做一个“万金油”程序员，给它一个明确的专家身份。

• 普通提示： “写一个函数计算斐波那契数列。”

• 进阶提示：

  请你扮演一位资深Python软件工程师，专注于编写高效、可读性强的算法代码。

  任务：编写一个计算斐波那契数列第n项的函数。
  要求：

  1. 使用迭代法而非递归，以保证时间复杂度为O(n)。

  2. 包含详细的文档字符串（Docstring），说明参数和返回值。

  3. 代码符合PEP 8规范。

为何有效？ “扮演角色”为模型设定了明确的上下文和风格偏好，它会自动调用与该角色相关的知识库和编码规范，直接产出更专业、更符合你需求的代码。

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技巧二：拆分任务，逐步思考

对于复杂任务，不要一股脑地抛出。模仿人类解决问题的思路，将其拆解为清晰的步骤。

• 普通提示： “帮我创建一个简单的待办事项Web应用。”

• 进阶提示：

  任务：创建一个使用Flask的简单待办事项Web应用。请按以下步骤进行：

  步骤1：设计数据模型。 定义一个Todo类，需要包含哪些字段？（如id, task, status）
  步骤2：设计路由（Routes）。 我们需要哪些路由来实现增删改查？（例如：/显示所有，/add用于添加等）
  步骤3：编写前端模板。 使用简单的HTML和Jinja2模板来渲染待办事项列表和一个添加新事项的表单。
  步骤4：实现每个路由的具体功能。 包括连接视图函数和模板。

为何有效？ 这迫使模型进行链式思考，确保每个环节都正确无误。它极大地减少了模型因“跳跃性思维”而遗漏关键步骤或产生逻辑混乱代码的概率。

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技巧三：提供示例，规范输出

如果你有特定的代码风格或格式要求，最直接的方式就是“给它看样板”。

• 普通提示： “解析这个日志文件，提取IP地址和访问时间。”

• 进阶提示：

  任务：解析以下日志行，提取IP地址、时间戳和请求路径。

  输入示例：
  192.168.1.1 - - [28/May/2024:10:15:32 +0000] "GET /api/user HTTP/1.1" 200 1234
10.0.0.2 - - [28/May/2024:10:16:01 +0000] "POST /api/login HTTP/1.1" 401 567

  我希望输出格式是一个JSON列表，每个对象包含ip, timestamp, path字段，像下面这样：

  json

  [
    {
      "ip": "192.168.1.1",
      "timestamp": "28/May/2024:10:15:32 +0000",
      "path": "/api/user"
    },
    ...
  ]

  请根据这个格式为新的日志行生成代码。

为何有效？ 示例是消除歧义最强大的工具。它同时规定了输入数据的结构和期望的输出格式，让模型能够精准地模仿，省去了你后期大量调整格式的时间。

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技巧四：明确约束，规避陷阱

提前告诉模型“什么不能做”，比生成代码后再修复要高效得多。

• 普通提示： “写一个函数从API获取数据。”

• 进阶提示：

  任务：编写一个Python函数，从https://api.example.com/data获取JSON数据。
  约束与要求：

  1. 必须使用requests库。

  2. 必须包含异常处理（如网络错误、HTTP状态码非200）。

  3. 必须设置请求超时为10秒。

  4. 禁止使用json.loads，直接使用response.json()方法。

  5. 函数返回解析后的JSON字典。

为何有效？ 明确的约束条件直接限定了模型的解决方案空间，它不会再给你生成使用urllib的代码，或者忘记处理超时和异常的不安全代码。

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技巧五：提供上下文，持续对话

将ChatGPT视为你的编程伙伴，在单次对话中持续提供项目背景。

• 场景： 你在一个Flask项目中，已经存在了User模型，现在需要创建一个新的Post模型。

• 错误示范： 新开一个对话，直接问：“怎么创建Post模型？”

• 正确示范： 在之前的对话中，继续说：

  （承接上文，我们已经定义了一个User模型）

  “现在我们需要为这个博客应用创建一个Post模型。它应该包含以下字段：id, title, content, user_id（作为外键关联User），以及created_at。
  请参考我们之前定义的User类的风格来编写这个SQLAlchemy模型。”

为何有效？ ChatGPT拥有上下文记忆能力。通过提供背景信息，它能理解你项目的整体结构、编码风格和已使用的库，从而给出高度一致且集成的代码建议，避免重复说明。

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总结与最佳实践

将以上技巧组合使用，效果更佳！一个终极提示词可能长这样：

“扮演一个高级Go语言后端专家。我将分步骤让你帮我创建一个微服务。
第一步，请设计一个RESTful API，用于管理‘产品’。提供标准的CRUD操作。
要求：使用Gin框架，代码必须包含错误处理，API响应格式为JSON。
这是之前项目里User API的结构，请保持类似风格：[粘贴示例代码]”

记住，你给ChatGPT的提示词质量，直接决定了你得到代码的质量。从现在开始，有意识地使用这五个技巧，你会发现你的AI编程伙伴变得无比强大。

行动点： 在你下一次使用ChatGPT写代码时，尝试至少应用其中一个技巧，并在评论区分享你的体验！