AI 输出为什么会这么不稳定？
AI 在没有设置的情况下，本质上就无法保持一致性。同一个问题在不同对话中问两次，你往往会得到语气、结构和质量都截然不同的回答。这不是程序错误，而是当你要求一个概率性语言模型在没有任何约束的情况下运作时必然发生的结果。模型本身并没有失职，是你的任务描述不够清晰。
输出不稳定有三个主要原因：第一，提示过于模糊，留给模型太多自由发挥的空间；第二，没有提供「好的输出」应该是什么样子的范例，让模型只能按训练数据的平均水准输出；第三，没有指定输出格式，让模型自行选择一个它觉得合适但实际上不符合你需求的格式。
以下四个步骤解决上述所有原因。每个步骤都为模型的输出空间增加一层约束，让结果越来越接近你真正需要的东西。这不能让 AI 变成完全确定性的工具，但可以让它的输出稳定到足以支撑一套可靠的工作流程。
第一步：为每个任务撰写系统提示
系统提示是一段固定的指令块，在模型阅读你的实际问题之前，先告诉它自己的身份定位、所处背景，以及必须遵守的规则。大多数 AI 实践者完全跳过这一步，直接进入任务主体，这是导致输出不稳定的最大单一原因。
一个能产生稳定输出的系统提示需要覆盖三件事：角色（模型在这个情境中是谁）、任务范围（它负责做什么）以及约束条件（它绝对不应做什么）。你不需要写很长，对于大多数任务，一百至一百五十字就足够了。
根据 PromptHub 于 2026 年 3 月发布的内部评估，针对五十组相同提示进行有无系统提示的对比测试，设有清晰角色和约束设置的输出，在语气和结构方面保持一致的比率为 78%，而没有系统提示的仅为 31%。
系统提示范本：
--- 角色：「你是一位为香港 B2B 科技受众撰稿的资深内容策略师。」
--- 范围：「你的任务是撰写能引发专业讨论而非促销的 LinkedIn 帖子。」
--- 约束：「不要使用感叹号。不要以『作为一名 [职位]...』开头。所有帖子保持在两百字以内。如果你对某个说法不确定，请明确指出。」
第二步：在提示中加入少量示例（Few-Shot 提示法）
少量示例提示法（Few-Shot Prompting）指的是在要求模型生成输出之前，先提供两至三个好的输出范例。这是现代提示工程中最可靠的一致性提升方法之一，却也是自认为中级水平的 AI 实践者最少使用的技巧之一。
当你提供示例时，模型不仅仅遵循指令，而是对示例进行模式匹配。这比任何文字指令都能更精确地约束语气、结构、词汇选择和细节层次。根据 DAIR.AI 维护的《提示工程指南》，与使用相同指令的零示例提示相比，少量示例提示在结构化任务上的输出差异减少了四至五成五。
关键在于提供代表你最高质量标准的示例，而不是一般水平的示例。如果你的三个示例都是平庸之作，模型输出也会是平庸之作。如果三个示例都是你真正得意的作品，模型就会尝试达到那个标准。
少量示例的提示结构：
--- 示例一：[粘贴一个你满意的真实输出，标记为「好的示例：」]
--- 示例二：[粘贴第二个真实输出]
--- 示例三：[可选，粘贴一个「不好的示例：」说明你想要避免什么]
--- 然后：「现在为以下输入生成新的输出：[你的实际任务]」
第三步：明确指定输出格式
导致输出不稳定的最常见原因之一，是让输出格式保持开放状态。「为这份文件撰写摘要」可能产生三句话的段落、七条要点的列表、两页纸的分析，或是一份执行摘要备忘录，这些技术上都是正确的，但实用性差异极大。
在三个维度上指定格式：结构（输出如何组织）、长度（大约的字数或字符数），以及呈现方式（适用什么 HTML、Markdown 或纯文本规则）。
你不需要过度设计这一步。「撰写一份一百五十字的三段式摘要，不使用条列式，以关键结论开头。」已经是高度约束性的指令了。只要任务在模型的能力范围内，它达到这个格式规格的比率超过九成。
对于复杂任务，可以考虑加入一个架构（Schema）——一个带有标记区段的骨架结构，让模型填充内容。这在报告、提案和需要每次都以固定形式输出的结构化分析方面特别有效。
格式规格示例：「输出格式：三个标记为 [问题]、[发现] 和 [建议] 的区段。每个区段：两至三句话。纯段落格式，不使用条列式。总长度：一百五十至两百字。直接以 [问题] 区段开头，不要写导入句。」
第四步：在正式使用前建立测试循环
在将任何提示部署到实际工作流程之前，用相同或相近的输入运行三次。并排阅读三个输出结果。如果它们在质量和结构上相当接近，你的提示已经稳定。如果差异很大，说明设置中仍然存在描述不够清晰的地方。
测试循环是大多数 AI 实践者跳过的步骤，因为感觉是额外工作。但它其实是最能节省时间的步骤。在测试中发现不稳定的问题只花你十分钟，在客户交付截止日前才发现问题则代价高得多。
当你在测试循环中发现差异时，按类别进行诊断：语气有变化？→ 在系统提示中增加更具体的角色描述。结构有变化？→ 增加格式约束。输出质量上限有变化？→ 你的少量示例需要升级。内容偏离主题？→ 增加明确的范围约束和「不要包含」清单。
修复问题后，再次运行测试循环，重复直到你获得三个稳定的高质量输出。那时，你的提示就已准备好投入实际使用了。
最常见的四个破坏一致性的错误
最常见的错误是把每次提示当成全新的开始。进阶用户会建立提示库——针对最常见任务类型储存并测试好的系统提示。每次在没有储存提示的情况下执行任务，你都在重新发明轮子，接受不必要的输出差异。
第二个错误是撰写模糊的角色定义。「扮演一位专家」几乎毫无用处。「扮演一位拥有十年 B2B SaaS 经验的资深营销经理，为时间紧迫且对夸大宣传持怀疑态度的 CMO 受众撰稿」则高度约束了模型的行为。角色定义的具体性直接降低输出差异。
第三个错误是提供太短的示例。单句示例几乎没有给模型提供任何可匹配的模式。你的示例长度应至少达到你所需输出的五成。如果你需要三百字的输出，示例至少应有一百五十字。
第四个错误是修改提示后不重新测试。每次你修改一个提示——即使只是调整一句话——都要重新运行三次输出测试。小改动有时会对一致性产生重大影响。
完整提示范本：立即复制使用
以下是一个应用了全部四个步骤的完整、可直接复制的提示结构。将括号中的内容替换为你的具体任务信息。
--- 系统提示：「你是 [包含行业和资历背景的具体角色]。你为 [具体受众] 撰稿。你的语气是 [形容词 + 形容词]。你从不 [具体约束]。你总是 [具体要求]。」
--- 少量示例：「好的示例一：[粘贴示例]。好的示例二：[粘贴示例]。需要避免的：[粘贴一个不好的示例或描述失败模式]。」
--- 格式规格：「输出格式：[结构]。长度：[字数/字符数]。呈现方式：[HTML/Markdown/纯文本规则]。以 [第一个元素] 开头，不要写导入句。」
--- 任务：「现在将以上应用于：[你的实际输入]。」
将这份范本保存为你的基础框架，针对每种任务类型自定义括号中的内容，并将完成后的版本储存在提示库中。随着时间推移，你会建立起一个经过测试的可靠提示库，每次都能稳定输出高质量结果。
一致性不是要控制 AI，而是要把任务描述得足够清晰，让模型没有偏离的空间。AI 能为你做到的上限，一直都比你目前看到的结果要高——差距几乎都在设置。懂AI，更懂你，UD相伴，AI不冷。
看看你的提示技巧在哪个水平
你现在掌握了一套让 AI 输出保持稳定的四步系统。下一个问题是：与其他 AI 实践者相比，你的提示技巧处于什么水平？UD AI Rank 为你的 AI 技术熟练度提供基准测试——我们手把手带你完成每一步，找出并缩短差距。
