给 AI 加 3 条约束，输出从能用变成好用
同样一句「帮我写个周报」，两个人用同一个模型，一个得到三段套话，一个得到可以直接粘进邮件的内容。差别不在模型，在那个人多写的三句话。
之前聊过提问框架，这次只聚焦一个更小的问题：约束条件具体该写什么，以及写到什么程度就够了。因为大多数人不是不知道该加约束，而是不知道加到哪儿停。
第一条约束：身份和受众
要写清楚两件事：模型扮演谁，输出给谁看。前者决定语气和取舍，后者决定信息密度。
「你是运营负责人，向不了解业务的老板做周度同步」，这一句就锁定了几件事：不写技术细节，先说结论，多用业务语言。同样的内容换成「写给协作的技术团队」，写法会完全变样。受众决定了什么该说、什么该删。
第二条约束：结构
给形状，不要给形容词。要列表就说明有几项、每项多长；要表格就直接写出表头。模型对格式指令的遵循度通常高于对风格指令的遵循度。
- 写「三段，每段不超过八十个字」，不写「简洁一点」
- 写「按问题、进度、需要支持三块组织」，不写「结构清晰」
- 写「不要出现赋能、抓手、闭环」，负面清单往往比正面要求更有效
负面清单值得单独提一句。模型训练数据里满是行业套话，明确禁掉几个词，输出的质感会立刻变化。
第三条约束：判断标准
这是最被低估的一条。告诉模型什么算合格，它在生成过程中就会自我筛选。
比如「每条建议必须能在一周内执行完，不需要额外预算」。有了这条，输出会从宏大建议自动收敛到可落地的动作。把验收标准提前写出来，等于把编辑工作前置到了生成阶段。
一个周报的对照
原始素材是一位产品经理这一周的会议记录和改版数据。第一次提问只写了「帮我写个周报」，得到的是「本周工作稳步推进，各项指标良好」这类句子。
第二次提问加了三行：向分管副总汇报，他不看细节只看结论和风险；用三段写，先说结论，再说数据，最后说需要他决策的一件事；不要写「稳步推进」这类描述，每个结论后面跟一个具体数字。
结果第一稿就用了，只改了两个数字。他写的不是提示词技巧，是自己脑子里的验收标准。
三个让约束失效的坑
第一个是约束互相冲突，比如既要「详细完整」又要「控制在三百字以内」，模型只能自行取舍，结果两头不占。第二个是约束过多，十几条要求叠在一起，模型会挑几条执行，其余的忽略。
第三个是只给约束不给材料。没有原始信息，约束只能约束形式，改变不了内容的空洞。
把它们固化成模板
找一张纸，写下你每周都在重复问的那三个问题，各自补上这三类约束，存成三段固定文字。下次直接粘贴，再补当周的材料。三个月后，这套模板会比你收藏的任何提示词合集都更好用。