在和与许多开发者朋友交流的过程中，发现一个普遍的痛点：随着应用逻辑的复杂化，他们的Prompt（提示词）开始变得越来越长，越来越混乱。

一个初期的Prompt可能只是简单的一句话：

“总结一下这段文字。”

但很快，为了获得更准确的输出，它会演变成这样：

“你是一个专业的分析师，请总结一下这段文字，要提取关键点，不能超过200字，输出成一个列表，并且语气要正式，另外，如果文字里提到了人名，要加粗显示，对了，最后还要加上你的分析…”

这种将所有指令、角色、约束、格式要求都揉合成一个“大面团”式的自然语言段落，我们称之为“意大利面式Prompt”（Spaghetti Prompt）。它不仅难以阅读和维护，更糟糕的是，它给大模型（LLM）带来了巨大的理解歧义性。模型需要费力地从这段话中去“猜测”你的真实意图，导致输出结果极不稳定。

作为工程师，天生追求结构、清晰和可控性。如何做到呢？答案是使用：使用Markdown，结构化的处理。

用Markdown写好大语言模型LLM提示词(Prompt)

本篇通过引入Markdown这个简单的标记语言，可以让你的提示工程能力，实现一次“从手工作坊到工业化生产”的飞跃。

一、为什么要用Markdown？——结构化带来的五大核心优势

将Prompt用Markdown格式化，绝非“形式主义”，它能带来实实在在的、颠覆性的好处。

优势一：好的清晰度

Markdown通过标题、列表、代码块等元素，天然地将一个复杂的Prompt，分解成一个个逻辑清晰、职责单一的“模块”。

想象一下，一个Prompt可以被结构化成这样：

# 角色
你是一个...

## 任务
你的核心任务是...

## 工作流程
1.  第一，分析输入。
2.  其次，执行A操作。
3.  最后，格式化输出。

## 约束条件
- 约束1...
- 约束2...

这种结构，对于开发者而言，一目了然，极易阅读和修改。对于LLM而言，同样如此。模型能轻易地识别出不同区块的意图，而不会将“角色定义”与“任务指令”混为一谈。

优势二：明确的指令边界

在“意大利面式Prompt”中，所有的指令都混杂在一起。而Markdown通过分隔符（如—）和代码块（“`），为不同的信息单元提供了清晰的“物理隔离”。

思考这个场景：你需要让模型分析一段用户评论。

糟糕的方式：

“分析一下这段用户评论：'这个APP界面不错，但加载太慢了！'，告知我它的情感倾向和改善提议。”

Markdown的方式：

## 任务
分析给定的用户评论，输出情感倾向和改善提议。
## 用户评论原文
> 这个APP界面不错，但加载太慢了！
## 输出格式
...

在这里，>（块引用）或“`（代码块）明确地告知模型：“被包裹起来的这部分，是待处理的数据，是客体，而不是指令的一部分。” 这种边界感，极大地降低了模型将数据误解为指令的风险。

优势三：数据格式化

当你的Prompt需要包含代码、JSON、HTML或其他带有特殊字符的文本时，Markdown的代码块（Code Block）是唯一的、能确保内容**“所见即所得”**地传递给模型的方式。

例如，你想让模型修复一段JSON：

糟糕的方式：

“帮我修复这段JSON：{'name': 'John Doe, 'age': 30}” (注意，这里的引号可能会被外部程序错误处理)

Markdown的方式：

## 任务
修复以下JSON字符串中的语法错误。

## 待修复的JSON
```json
{
  'name': 'John Doe,
  'age': 30
}
```

使用带有语言标识符（如json）的代码块，可以确保这段文本被模型视为字面量（Literal），所有特殊字符、缩进和换行都会被完整保留，从而让模型能进行最准确的操作。

优势四：提升输出的可控性

结构化的输入，更容易引导出结构化的输出。当你用Markdown清晰地定义了任务的每一个侧面后，你对模型的“掌控力”就大大增强了。

你可以通过一个## 输出格式的章节，超级准确地要求模型返回你想要的任何格式，无论是JSON、XML、Markdown表格，还是自定义的文本结构。由于模型已经通过你输入的Markdown结构，理解了“结构化”这个概念，它会更倾向于遵循你定义的输出结构。

优势五：卓越的可维护性

这对于团队协作和长期项目来说，是至关重大的一点。

• 自文档化：一个用Markdown编写的良好Prompt，其本身就是一份清晰的需求文档。团队任何成员都能快速理解它的作用。

• 版本控制：你可以像管理代码一样，将这些.md格式的Prompt文件提交到Git中。每一次修改都有记录，可以轻松地进行对比（diff）、回滚和评审（review）。

• 模块化与复用：你可以将通用的部分（如“角色定义”、“输出格式约束”）保存为独立的Markdown文件，在构建新Prompt时，通过简单的拼接“include”，实现高效复用。

总结： 将Prompt Markdown化，本质上是一次**“软件工程化”的思维升级。

二、Prompt-提示工程词-Markdown语法与技巧

用Markdown写好大语言模型LLM提示词(Prompt)

以下是在提示工程中，最常用且最有效的Markdown语法：

标题 (#, ##, ###)
用途：用于划分Prompt的顶级逻辑区块。
最佳实践：至少使用二级标题（##）来组织你的Prompt。常用区块包括：
## 角色 (Role): 定义模型的身份和性格。
## 任务 (Task): 描述需要完成的核心目标。
## 背景信息 (Context): 提供必要的背景知识。
## 工作流程 (Workflow): 定义任务的执行步骤。
## 输入数据 (Input Data): 给出待处理的数据。
## 输出要求 (Output Requirements): 定义输出的格式、结构、语言等。
## 约束条件 (Constraints): 设定规则和限制。
## 示例 (Examples): 提供Few-shot示例。
列表 (无序 –, 有序 1.)
用途：用于罗列一系列清晰的指令、步骤或约束。
最佳实践：当任务可以被分解为多个步骤时，强烈推荐使用有序列表来定义## 工作流程。这会强制模型按部就班地思考和行动，效果拔群。
代码块 ( “` )
用途：包裹任何需要保持原始格式、不被转义的文本。
最佳实践：
必须使用它来包裹代码、JSON、XML、CSV等结构化数据。
强烈推荐为代码块指定语言标识符（如 “`python, “`json），这能给模型更强的上下文提示。
也可以用它来包裹用户输入，以示区分。
块引用 ( > )
用途：引用外部文本、用户评论、或作为示例。
最佳实践：与代码块类似，用于在逻辑上隔离“待处理的文本”。
强调 (**Bold**, *Italic*)
用途：突出显示Prompt中的关键词或关键指令。
最佳实践：不要滥用。只在你希望模型特别注意的地方使用。例如：“输出结果中绝不能包含任何解释性文字。”

三、Markdown语法豆包大模型-实战案例

列如：任务场景：需要自动生成一篇符合“抖音”风格的种草文案。

下面，就是为一个名为“抖音文案生成器”的内部工具，设计的、可以直接喂给“豆包大模型”的Markdown格式Prompt。

# **角色：抖音爆款文案大师**

你是一位深谙抖音平台用户心理和爆款逻辑的顶级内容创作者。你对年轻人的网络热词、情绪G点、以及强吸引力的视觉化描述了如指掌。你的文案，总能用最少的字数，引爆最大的传播。
## **核心任务**

根据我提供的“产品核心信息”，创作一篇完整的、可直接发布在抖音平台的种草文案。

---

## **工作流程**

1.  **深度理解产品**：仔细阅读“输入数据”中的每一项产品信息，理解其核心卖点和目标用户。
2.  **构思核心创意**：找到一个最能引爆用户情绪或好奇心的“引子”作为文案的开头。
3.  **撰写文案正文**：遵循“黄金三秒”原则，用极具画面感的语言，结合Emoji，生动地描述产品的使用场景和给用户带来的核心价值。
4.  **提炼“钩子”标题**：创作一个让人忍不住想点开看的标题。
5.  **生成热门标签**：根据文案内容和产品属性，生成一组最可能引流的抖音Hashtag。
6.  **格式化输出**：将以上所有内容，严格按照“输出要求”中定义的JSON格式进行组织和输出。

---

## **输入数据：产品核心信息**

```json
{
  "product_name": "光合声波智能助眠灯",
  "category": "智能家居",
  "target_user": "深受失眠困扰的年轻白领、学生",
  "core_features": [
    "模拟日出光线，引导自然唤醒",
    "播放α脑波音乐，辅助快速入睡",
    "极简主义设计，百搭家居风格",
    "通过手机App智能控制"
  ],
  "price": "399元"
}
```

---

## **输出要求**

你**必须**以一个严格的、无需任何修改即可被程序解析的JSON对象格式进行输出。JSON对象需包含以下五个键：

```json
{
  "douyin_title": "string", // 抖音视频的标题，要求简短、有悬念、吸引人
  "douyin_content": "string", // 抖音文案正文，包含Emoji，有强烈的画面感和代入感
  "hashtags": "string[]", // 一个包含5-7个相关热门Hashtag的字符串数组
  "creative_concept": "string", // 对本次文案核心创意的简要说明（一句话）
  "target_emotion": "string" // 本次文案希望引发用户的主要情绪（如：治愈、焦虑、好奇、共鸣）
}
```

---

## **约束条件**

- 文案正文（`douyin_content`）的字数**必须**控制在150字以内。
- 文案中**不能**出现具体价格，但可以暗示其“性价比高”或“值得投资”。
- **必须**使用年轻人喜爱的、活泼的网络用语和Emoji。
- Hashtag中**必须**包含一个产品词、一个品类词和一个场景词。
- **禁止**在最终的JSON输出之外，添加任何解释、说明或道歉的文字。你的输出**只能**是一个纯粹的JSON对象。

---

## **示例 (Example)**

**输入示例:**
```json
{
  "product_name": "口袋迷你充电宝",
  "category": "手机配件",
  "target_user": "常常外出、手机电量焦虑的女生",
  "core_features": [
    "口红大小，可轻松放入小包",
    "自带充电线，无需额外带线",
    "马卡龙配色，颜值超高"
  ]
}
```

**输出示例:**
```json
{
  "douyin_title": "包里只有一张纸巾？那你可千万别划走！",
  "douyin_content": "姐妹们！电量焦虑患者的本命充电宝来了！ 真的只有一支口红那么大，塞进我的mini包毫无压力！ 最神的是它自带充电线，再也不用在包里翻找那该死的线了！⚡️ 马卡龙色系颜值爆表，拿在手里就是个时尚单品好嘛！姐妹聚会手机没电的尴尬，再也不会有了！",
  "hashtags": [
    "#充电宝",
    "#手机续命",
    "#好物分享",
    "#出门必备",
    "#小包必备",
    "#颜值担当"
  ],
  "creative_concept": "通过夸张的‘小包’场景，引发女性用户的电量焦虑共鸣，突出产品的便携性。",
  "target_emotion": "焦虑共鸣与惊喜"
}
```

案例解析

看到这个完整的Markdown Prompt，我们再回头看第一章的五大优势：

清晰度：## 角色、## 任务、## 工作流程等标题，让整个Prompt的意图和结构一目了然。
边界感：“`json代码块清晰地界定了“输入数据”、“输出格式”和“示例”，模型不会将它们与指令混淆。
保真度：输入的JSON数据被完整无误地呈现给模型。
可控性：我们在## 输出要求和## 约束条件中，对输出的格式、字数、内容都做了极其准确的控制。
可维护性：如果未来我们需要更换产品，只需修改## 输入数据区块的JSON即可，整个框架可以完全复用。如果想调整文案风格，也只需修改## 角色或## 约束条件。

将这个Markdown格式的Prompt，作为一个完整的字符串，传递给的“豆包大模型”，你将会得到一个高度可用、质量稳定的、结构化的JSON输出，可以直接用于你的下游应用，无需任何后处理。

附录：工欲善其事，必先利其器——两款Markdown编辑器

既然推崇使用Markdown来编写Prompt，那么选择一款称手的编辑器就至关重大。尤其对于中文用户来说，良好的中文字体支持、输入法兼容性和段落排版体验是核心诉求。

推荐一：Typora —— Markdown编辑器

Typora它最大的特点是无缝的实时预览，你所编写的Markdown文本会立刻渲染成最终样式，没有传统编辑器那种“一半代码、一半预览”的割裂感—注意他是收费版。

用Markdown写好大语言模型LLM提示词(Prompt)

核心优势：
所见即所得 (WYSIWYG)：写作体验如行云流水，让你能专注于内容本身，而不是标记语言。
简洁优雅：界面极其干净，没有任何多余的按钮和干扰，提供了强劲的“专注模式”和“打字机模式”。
强劲的表格、数学公式和图表支持：对于需要编写复杂技术文档和Prompt的工程师来说，这一点超级方便。
对中文的友善支持：字体渲染效果出色，对中文段落的间距和排版处理得当，输入法跟随光标的行为也符合直觉。
跨平台：完美支持 Windows, macOS, 和 Linux。
为何适合提示工程：当你需要撰写和阅读大段的、包含复杂逻辑的Prompt时，Typora的优雅排版和清晰的视觉呈现，能让你更容易地审视和梳理自己的思路。

推荐二：Visual Studio Code (VS Code) +Markdown插件

对于我们工程师来说，VS Code可能是更“性感”的选择。它本身是一个顶级的代码编辑器，通过安装几个强劲的插件，可以瞬间变身为一个功能极其强劲的Markdown工作站。

用Markdown写好大语言模型LLM提示词(Prompt)

核心优势：
专业的分栏视图：经典的“左边源码、右边预览”模式，让你可以准确地控制每一个Markdown标记，同时实时查看渲染效果，对于调试复杂的表格或列表超级有协助。
强劲的生态系统：你可以安装Markdown All in One、Markdown Preview Enhanced等许多插件，获得语法高亮、快捷键、TOC生成、导出PDF/HTML等一切你想要的功能。
与开发环境无缝集成：最重大的一点，你的Prompt可以直接作为项目的一部分，与你的代码文件放在一起，享受Git带来的版本控制、分支管理、团队协作等所有好处。这是Typora等独立编辑器无法比拟的工程化优势。
高度可定制：从主题、字体，到快捷键和代码片段，你可以将VS Code打造成完全符合你个人习惯的专属工具。
为何适合提示工程：VS Code将Prompt的编写管理，完全融入了软件开发的生命周期。你可以像对待代码一样，对Prompt进行版本迭代、Code Review，这正是我们所倡导的“提示工程化”的最佳实践。