System Prompt 生成器
分步构建高效的 System Prompt。可视化定义角色、任务、格式和约束。
Configure Your Prompt
Enter one rule per line. Each line becomes a bullet point.
Generated System Prompt
Maintain a professional tone throughout.
如何使用此工具
- 首先填写「角色/人设」字段 —— 描述 AI 应该扮演的角色（例如：'你是一位拥有 10 年经验的资深 Python 开发者'）。
- 定义「任务」—— AI 需要完成什么？尽可能具体地描述任务范围和目标。
- 选择「输出格式」（Markdown、JSON、代码、纯文本或列表）和「语气风格」（专业、轻松、技术性等）。
- 添加「规则与约束」—— 每行一条规则，这些是塑造 AI 行为边界的关键约束。
- 可选：添加输入/输出示例，展示期望的格式和质量标准。
- 从预览面板复制生成的系统提示词，粘贴到你的 AI 应用中使用。
系统提示词工程的核心要义
系统提示词是在用户对话开始之前赋予 AI 模型的基础指令。它塑造了模型的人格、专业领域、回复格式和行为边界。一个精心设计的系统提示词，是决定 AI 输出质量和一致性的最关键因素。
高效的系统提示词遵循经过验证的结构：角色（AI 是谁）、任务（要做什么）、格式（如何组织回复）、约束（什么该做什么不该做）、示例（理想行为的演示）。本工具按照这个结构生成提示词，确保你不会遗漏关键组件。
在生产级 AI 应用中，系统提示词是核心基础设施。Anthropic 和 OpenAI 都建议保持系统提示词专注且具体，而不是塞入过多指令。通常 200-500 Token 长度的提示词效果最佳 —— 太短会过于模糊，太长则容易让模型混淆。
系统提示词兼容所有主流 AI 服务商：OpenAI 的 messages 数组中的 'system' 角色、Anthropic 的 'system' 参数、Google Gemini 的 'systemInstruction'、以及 Ollama 和 LM Studio 等本地模型工具。本工具生成的提示词与平台无关，随处可用。
最后更新：2026 年 2 月
常见问题
什么是 System Prompt？
System Prompt 是在对话开始前给 AI 模型的指令。它定义模型的角色、行为、输出格式和约束。精心设计的 System Prompt 能显著提升 AI 回复的质量和一致性。
哪些模型支持 System Prompt？
所有主流大模型都支持 System Prompt：OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude、Google Gemini、Meta Llama 和 Mistral。不同 API 的语法可能略有不同，但概念是通用的。
System Prompt 应该多长？
取决于任务复杂度。简单任务需要 2-3 句话。包含特定输出格式和约束的复杂任务可能需要 200-500 个 Token。在涵盖所有需求的前提下尽量简洁。
系统提示词和用户提示词有什么区别？
系统提示词为整个对话设定 AI 的行为和身份 —— 相当于雇佣一位专家。用户提示词则是对话中的具体问题或任务。系统提示词发送一次后在所有对话轮次中持续生效，而用户提示词每次消息都会变化。
系统提示词中是否需要包含示例？
对于复杂或格式要求严格的任务，建议包含 1-3 个输入/输出示例（即 few-shot prompting），这能显著提升输出的一致性。但每个示例都会增加每次 API 调用的 Token 消耗，可以用我们的 Token 计数器工具来评估添加示例的成本影响。
中文系统提示词和英文系统提示词效果有差异吗？
主流大模型对中英文系统提示词都能很好地响应，但有些细微差别。英文提示词在 Token 效率上通常更高（同样的内容用更少的 Token），而中文提示词在面向中文用户的应用中能获得更自然的中文输出。建议根据你的目标用户群体选择提示词语言。