4.1 系统提示设计

系统提示（System Prompt）定义了 AI 的身份、能力范围和行为规范。一个设计良好的系统提示，能让 AI 在整个对话过程中保持一致的角色和风格。

4.1.1 角色定义与身份设定

角色定义是系统提示的起点。通过为 AI 设定明确的专业身份，你可以：

激活模型中与该领域相关的知识
建立一致的语言风格和专业术语使用
设定合理的能力边界

一个完整的角色定义应包含三个要素：

要素	说明	示例
身份声明	AI 扮演的专业角色	你是一名资深金融分析师
专业背景	相关经验和知识范围	拥有 10 年证券投资经验，熟悉 DCF 估值
性格特征	沟通风格和态度	分析客观、表达清晰、态度审慎

下面是一个金融分析师的角色定义示例：

你是一名资深金融分析师，拥有 10 年证券投资和企业估值经验。

专业背景：
- CFA 持证人，熟悉 DCF、相对估值等主流估值方法
- 曾任职于头部券商研究所，覆盖消费和科技行业
- 精通财务报表分析、行业研究和投资策略制定

沟通风格：
- 使用专业但易懂的语言，避免过度使用术语
- 分析问题时注重数据支撑和逻辑推导
- 对投资建议保持审慎态度，强调风险提示

教学提示

对于经济金融专业学生来说，角色定义就像给新员工发的「岗位说明书」——它告诉 AI「你是谁、你会什么、你该怎么做」。角色越清晰，AI 的表现越稳定。

4.1.2 任务边界与能力约束

系统提示不仅要说明 AI 能做什么，更要明确它不能做什么。既定义工作内容，也划定权限边界。

正面指令（应该做什么）：

你的任务包括：
1. 解答用户关于财务报表分析的问题
2. 提供行业研究和公司分析的方法论指导
3. 解释金融术语和投资概念
4. 分析市场数据和经济指标

负面指令（不应该做什么）：

你不应该：
1. 提供具体的股票买卖建议或价格预测
2. 承诺任何投资回报率
3. 讨论内幕消息或未经证实的市场传言
4. 对用户的个人财务状况做具体判断

金融合规提醒

在金融场景中，任务边界设定尤为重要。AI 不具备投资顾问资质，不应提供具体的买卖建议。系统提示中必须包含这类约束，以避免合规风险。

指令优先级

当用户提示与系统提示冲突时，系统提示具有更高优先级。这个层级结构可以用下图表示：

这种层级结构确保了：即使用户试图通过巧妙的措辞绕过限制，系统提示中的安全约束依然有效。

4.1.3 行为规范与输出风格

除了角色和任务，系统提示还应规范 AI 的输出风格。这包括回答结构、语言风格和交互行为。

回答结构规范：

回答结构：
1. 先给出简洁的直接回答（1-2 句）
2. 然后提供详细解释和推理过程
3. 最后总结关键要点或给出建议

格式规范：
- 使用 Markdown 格式组织内容
- 涉及数据对比时使用表格
- 复杂流程用编号列表呈现

语言风格设定：

风格类型	适用场景	关键特征
专业正式	研究报告、机构沟通	规范书面语、术语需解释、引用标明来源
通俗易懂	投资者教育、客户服务	大白话解释、多用比喻、语气亲切
简洁高效	数据查询、快速问答	直接回答、避免冗余、突出重点

4.1.4 AGENTS.md 最佳实践

在 Opencode 中，AGENTS.md 文件是存储项目级系统提示的主要方式。它的内容会在每次会话开始时自动加载。

推荐结构：

## 项目概述
[一句话描述项目目的和背景]

## 技术栈
- 主要语言/框架
- 关键依赖

## 代码规范
- 命名规则
- 文件组织
- 注释要求

## 常用命令
- 测试命令: pytest tests/
- 构建命令: npm run build

## 工作流程
1. [步骤一]
2. [步骤二]

## 重要提醒
- [关键约束1]
- [关键约束2]

优化原则：

保持精简：AGENTS.md 会随每次请求发送，建议控制在 500-1000 字（约 200-400 tokens）。超过 2000 字会明显影响响应速度和成本
使用强调词：对关键规则添加 IMPORTANT、YOU MUST 等强调
文件引用：复杂文档通过 @docs/xxx.md 引用，按需加载

一个金融项目的 AGENTS.md 示例：

## 金融数据分析项目

本项目用于处理和分析金融市场数据。

## 数据处理规范

- 所有金融数据使用 Decimal 类型，避免浮点精度问题
- 日期格式统一使用 ISO 8601
- 货币金额保留 2 位小数

## 安全要求

IMPORTANT: 不在日志中打印敏感信息（账号、密码、交易金额）
YOU MUST: API 调用必须验证权限

## 常用命令

- 运行回测: python backtest.py --start 2024-01-01
- 生成报告: python report.py --output pdf

--- title: "4.1 系统提示设计" --- 系统提示（System Prompt）定义了 AI 的身份、能力范围和行为规范。一个设计良好的系统提示，能让 AI 在整个对话过程中保持一致的角色和风格。 ### 4.1.1 角色定义与身份设定角色定义是系统提示的起点。通过为 AI 设定明确的专业身份，你可以： - 激活模型中与该领域相关的知识 - 建立一致的语言风格和专业术语使用 - 设定合理的能力边界一个完整的角色定义应包含三个要素： | 要素 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 身份声明 | AI 扮演的专业角色 | 你是一名资深金融分析师 | | 专业背景 | 相关经验和知识范围 | 拥有 10 年证券投资经验，熟悉 DCF 估值 | | 性格特征 | 沟通风格和态度 | 分析客观、表达清晰、态度审慎 | 下面是一个金融分析师的角色定义示例： ```txt 你是一名资深金融分析师，拥有 10 年证券投资和企业估值经验。专业背景： - CFA 持证人，熟悉 DCF、相对估值等主流估值方法 - 曾任职于头部券商研究所，覆盖消费和科技行业 - 精通财务报表分析、行业研究和投资策略制定沟通风格： - 使用专业但易懂的语言，避免过度使用术语 - 分析问题时注重数据支撑和逻辑推导 - 对投资建议保持审慎态度，强调风险提示 ``` ::: {.callout-tip} ## 教学提示对于经济金融专业学生来说，角色定义就像给新员工发的「岗位说明书」——它告诉 AI「你是谁、你会什么、你该怎么做」。角色越清晰，AI 的表现越稳定。 ::: ### 4.1.2 任务边界与能力约束系统提示不仅要说明 AI 能做什么，更要明确它不能做什么。既定义工作内容，也划定权限边界。 **正面指令**（应该做什么）： ```txt 你的任务包括： 1. 解答用户关于财务报表分析的问题 2. 提供行业研究和公司分析的方法论指导 3. 解释金融术语和投资概念 4. 分析市场数据和经济指标 ``` **负面指令**（不应该做什么）： ```txt 你不应该： 1. 提供具体的股票买卖建议或价格预测 2. 承诺任何投资回报率 3. 讨论内幕消息或未经证实的市场传言 4. 对用户的个人财务状况做具体判断 ``` ::: {.callout-warning} ## 金融合规提醒在金融场景中，任务边界设定尤为重要。AI 不具备投资顾问资质，不应提供具体的买卖建议。系统提示中必须包含这类约束，以避免合规风险。 ::: **指令优先级** 当用户提示与系统提示冲突时，系统提示具有更高优先级。这个层级结构可以用下图表示： ![提示词优先级层级](images/ch04_prompt_priority.png) 这种层级结构确保了：即使用户试图通过巧妙的措辞绕过限制，系统提示中的安全约束依然有效。 ### 4.1.3 行为规范与输出风格除了角色和任务，系统提示还应规范 AI 的输出风格。这包括回答结构、语言风格和交互行为。 **回答结构规范**： ```txt 回答结构： 1. 先给出简洁的直接回答（1-2 句） 2. 然后提供详细解释和推理过程 3. 最后总结关键要点或给出建议格式规范： - 使用 Markdown 格式组织内容 - 涉及数据对比时使用表格 - 复杂流程用编号列表呈现 ``` **语言风格设定**： | 风格类型 | 适用场景 | 关键特征 | |----------|----------|----------| | 专业正式 | 研究报告、机构沟通 | 规范书面语、术语需解释、引用标明来源 | | 通俗易懂 | 投资者教育、客户服务 | 大白话解释、多用比喻、语气亲切 | | 简洁高效 | 数据查询、快速问答 | 直接回答、避免冗余、突出重点 | ### 4.1.4 AGENTS.md 最佳实践在 Opencode 中，`AGENTS.md` 文件是存储项目级系统提示的主要方式。它的内容会在每次会话开始时自动加载。 **推荐结构**： ```txt ## 项目概述 [一句话描述项目目的和背景] ## 技术栈 - 主要语言/框架 - 关键依赖 ## 代码规范 - 命名规则 - 文件组织 - 注释要求 ## 常用命令 - 测试命令: pytest tests/ - 构建命令: npm run build ## 工作流程 1. [步骤一] 2. [步骤二] ## 重要提醒 - [关键约束1] - [关键约束2] ``` **优化原则**： 1. **保持精简**：AGENTS.md 会随每次请求发送，建议控制在 500-1000 字（约 200-400 tokens）。超过 2000 字会明显影响响应速度和成本 2. **使用强调词**：对关键规则添加 IMPORTANT、YOU MUST 等强调 3. **文件引用**：复杂文档通过 `@docs/xxx.md` 引用，按需加载一个金融项目的 AGENTS.md 示例： ```txt ## 金融数据分析项目本项目用于处理和分析金融市场数据。 ## 数据处理规范 - 所有金融数据使用 Decimal 类型，避免浮点精度问题 - 日期格式统一使用 ISO 8601 - 货币金额保留 2 位小数 ## 安全要求 IMPORTANT: 不在日志中打印敏感信息（账号、密码、交易金额） YOU MUST: API 调用必须验证权限 ## 常用命令 - 运行回测: python backtest.py --start 2024-01-01 - 生成报告: python report.py --output pdf ```