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system prompt

如果你開始認真用 AI 來做事，遲早會碰到 system prompt 這個東西。它不是什麼神秘咒語，就是你在對話開始前塞給模型的一段指令，告訴它「你是誰、你能做什麼、你要怎麼回答」。聽起來簡單，但魔鬼藏在細節裡。 很多人第一次接觸 system prompt 是從 ChatGPT 或 Claude 的 Custom Instructions 開始，覺得寫個幾句話就夠了。但等你真的開始建 agent、串 workflow、讓模型自己跑任務的時候，才會發現 system prompt 的設計方式直接影響整個系統的穩定性——從模型怎麼理解角色邊界，到 token 要怎麼分配，都是實際會踩到的坑。 這個分類收集的文章，就是從這些很具體的問題出發。像是 agent 跑到一半 token 用完了，這種事情發生的時候你才會意識到，原來 system prompt 裡的 token budget 規劃根本沒想清楚。或者像 Anthropic 怎麼悄悄改 Claude 的 system prompt，那些細微的調整背後其實藏著他們對模型行為的判斷邏輯。 這裡不會給你一個「萬用 system prompt 模板」，因為那種東西複製貼上沒什麼用。比較有價值的是搞懂背後的思路——為什麼這樣寫、改了什麼、會造成什麼差異。這樣不管模型怎麼換版本，你都有辦法自己判斷。