提示词架构：设计可靠、确定性的AI系统
如果2025年是组织发现提示工程作为一门学科的年份，那么2026年将是我们将其确立为标准实践的时候。提示词不是聪明的文字技巧——它们是具有架构、故障模式和生命周期要求的软件组件。
随着生产环境LLM部署的增多，其后果从“奇怪的响应”升级到“合规违规”或“不正确的客户数据”。这需要一个根本性的转变：我们必须像思考API或微服务一样思考提示词。提示词不是一个句子——它是一个工程系统，旨在在不同条件下实现一致的输出。
提示词是系统，而非字符串
当开发者说提示词“昨天有效但今天不行了”时，他们发现提示词的行为更像机器学习模型，而非静态代码。它们编码了意图、上下文、约束和期望。当任何因素——模型版本、输入分布或示例顺序——发生变化时，输出就会漂移。
要使提示词具有确定性，需要具有五层结构的系统：
- 意图层：任务是什么——以及不是什么
- 上下文层：模型需要知道什么
- 约束层：输出必须如何表现
- 记忆层：先前的哪些交互是重要的
- 验证循环：自检机制
这将提示工程从创造性写作转变为实际的工程。
第一层：意图层
生产环境的提示词需要极其清晰的目的。“创建摘要”这样的模糊目标适合探索，不适合生产。
确定性提示词需明确界定成功、失败和范围。
示例：银行账户卡片组件
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Task: Generate a reusable Jetpack Compose card component for banking accounts.
Success Criteria:
- Adapts to account types (checking, savings, credit cards)
- Displays: account name, masked number, current balance
- Optional CTA button ("Get virtual card", "View debit card")
- Material Design 3 compliance, dark mode support
Failure Conditions:
- NO hardcoded account data
- NO balance calculations
- NO API calls or business logic
- NO sensitive data in component state
Out of Scope: Data fetching, transaction history, navigation
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第二层：上下文层
上下文常被误解。开发者通常用大量段落填充提示词，期望某些内容能“奏效”。有效的上下文是最小化、相关且结构化的。
结构化上下文（有效）：
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Context:
- Platform: Android (Kotlin, Jetpack Compose)
- Architecture: MVVM + Clean Architecture
- UI Framework: Material Design 3
- Target API: Android 24+
- State Management: ViewModel with StateFlow
Account Types:
1. Credit cards - balance, "Get virtual card" CTA
2. Checking accounts - balance, "View debit card" CTA
3. Savings - balance, "View details" CTA
Design System:
- Card elevation: 4.dp, corner radius: 16.dp
- Typography: title (20sp), body (14sp)
- Colors: Blue gradient, white text
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模型现在有了精确的框架，而不会信息过载。
第三层：约束层
这里是工程学科体现的地方。约束将模糊的推理转变为确定性的行为。
生产环境约束：
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// Architecture Requirements
// - Stateless Composable function
// - Accept AccountUiState data class parameter
// - Callbacks only: onCardClick, onCtaClick
// - NO remember { } blocks
// - NO LaunchedEffect or mutableStateOf
// Data Model
data class AccountUiState(
val accountId: String,
val accountName: String, // "Quicksilver", "360 Checking"
val accountType: AccountType,
val maskedNumber: String, // "...0501"
val balance: String, // "$524.63"
val ctaText: String? // "Get virtual card" or null
)
// Security Requirements
// - Pre-masked account numbers only
// - NO logging sensitive data
// - NO hardcoded test data
// - String resources for accessibility
// UI Requirements
// - Material 3 Card (androidx.compose.material3)
// - 4.dp elevation, 16.dp corner radius
// - Gradient background
// - CTA button only if ctaText != null
// - Minimum 48.dp touch targets
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第四层：记忆层
记忆管理AI交互过程中的状态。上下文定义了模型现在知道什么；记忆定义了它随着时间的推移保留什么。
记忆结构：
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Session Memory:
component: AccountCard.kt
iteration: 3
established_decisions:
data_model: AccountUiState
callbacks: [onCardClick, onCtaClick]
design: Material 3, 4.dp elevation, stateless
evolution:
- v1: Basic card with text (completed)
- v2: Added CTA button (completed)
- v3: Adding gradient (in progress)
constraints:
- NO remember blocks
- Maximum 100 lines
- Callbacks only
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这确保迭代建立在先前工作的基础上，而不会出现倒退。
第五层：验证循环
LLM受益于自检——第二次评估指令遵循情况的步骤。
验证清单：
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## Security Review
- [ ] Account numbers pre-masked only?
- [ ] NO logging sensitive data?
- [ ] NO remember { } or mutableStateOf?
- [ ] NO hardcoded test data?
## Architecture Review
- [ ] Completely stateless?
- [ ] Accepts AccountUiState parameter?
- [ ] Callbacks: onCardClick, onCtaClick?
- [ ] NO LaunchedEffect?
## UI/UX Review
- [ ] Material 3 Card?
- [ ] 4.dp elevation, 16.dp corners?
- [ ] CTA only when ctaText != null?
- [ ] 48.dp minimum touch targets?
- [ ] Preview functions included?
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三阶段验证模式
- 生成器 —— 创建初始代码
- 安全评估器 —— 检查PCI DSS合规性、掩码和日志记录
- 架构评估器 —— 验证MVVM、状态提升、关注点分离
这从概率性转变为可控、可验证的代码。
为什么确定性很重要
在金融应用中，确定性的提示词系统提供了：
- 可靠的自动化：生成20多种账户变体，架构保持一致
- 稳定的质量：每个组件遵循相同的模式
- 减少的漏洞：约束防止数据暴露
- 更快的审查：审查者期望一致的结构
- 更容易的维护：统一的组件设计
- 合规信心：安全检查内置于生成过程中
提示词即代码
前瞻性的团队将提示词视为一等构件：
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# prompts/android-card-component.yml
# Version: 2.3.0
metadata:
name: "Card Component Generator"
platform: "Android"
framework: "Jetpack Compose"
template:
intent:
task: "Generate {{COMPONENT_TYPE}} card"
success: ["Stateless", "Material 3", "Callbacks"]
constraints:
architecture: ["NO remember", "State hoisting"]
security: ["Pre-masked data", "NO logging"]
ui: ["4.dp elevation", "48.dp touch targets"]
verification:
security_items: 7
architecture_items: 6
pass_rate_required: 100%
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采用这种思维方式的组织构建了可预测的AI系统，而竞争对手则在混乱中挣扎。
结语
提示词是结合了意图、上下文、约束、记忆和验证的结构化系统。经过适当的工程设计，它们会变得确定且可用于生产。
在金融应用开发中，架构化的提示意味着代码是需要大量重构，还是在首次提交时就能通过审查的区别。没有适当的约束，你会得到使用 remember { } 存储状态、硬编码测试数据或未能满足无障碍访问要求的组件。有了分层架构，你会得到无状态、安全、可重用的组件，能够无缝集成。
随着AI成为基础架构，提示架构将像API设计或数据库模式一样至关重要。早期把握这一转变的工程师将定义下一代开发实践。
问题不在于你的组织是否采用提示架构原则——而在于你是主动采取行动，还是在发现AI生成的代码违反合规性或在生产环境中崩溃后才采取行动。
开始像对待真正的软件组件一样对待提示词吧。