不教技巧，教它為什麼會那樣
「不要編造」「先給背景」這些規矩，市面上都寫成了要背的條目。這本書反過來：先講清它會忘、會編的機制，那五條規矩你自己就能推出來——推出來的東西不會忘。
大模型手冊先搞懂它是個什麼東西，技巧就不用背了
一份不綁定任何廠商的大模型教程。五篇一條路：搞懂它是個什麼東西 → 讓一步的結果每次都能用 → 把跑通的一步打包成 Skill → 把幾步串成能驗收的流水線 → 寫不出步驟的那一步，才交給 Agent。
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關於本站：一份講通用概念的大模型入門手冊，不綁定任何一家模型或工具——書裡的方法在 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、豆包、通義、Kimi 上都成立。刻意不寫版本號、價格和排行榜，那些下個月就變；只寫不會過時的部分。正文裡用「」標註的是術語原詞，方便你拿去搜。
65篇正文
4個認知階段
32條術語
11組可複製提示詞
Reading path / 01—03
五篇，一條路
順序是有講究的：先搞懂它是什麼，才談得上把話說清楚；話說清楚了才值得打包；一步跑穩了才談得上串成幾步；步驟實在寫不出來的那一步，最後才交給 Agent。跳著讀可以，但別倒過來——每一層都會把下一層的不穩定放大。另有兩篇不在主線上的地圖——「模型篇」講有哪些模型（人），「工具篇」講有哪些工位（殼），隨時可以回來查。
入門篇 · 11 篇
先搞懂它是個什麼東西
從「它只是在預測下一個字」講起。把它當成一個剛入職的天才新人——很能幹，但不懂你們的規矩、你不說清就自由發揮、答不上來還會編。
- Token 與上下文視窗：它為什麼會忘
- 幻覺：它為什麼會編，什麼時候最容易編
- Prompt 五要素：把話說到它不用猜
- 十分鐘實操：亂記錄變成能派活的紀要
讀完能一句話講清它為什麼會編
提示詞篇 · 11 篇
讓結果每次都能用
能寫出一條「這次挺好」的提示詞，和能寫出一條「誰跑、跑幾次都穩定」的提示詞，是兩件事。這一篇講後者。
- 把形容詞換成結構，穩定性自己就回來了
- 每個禁止配一個出路，治幻覺和亂填
- 給例子比給形容詞管用，但有四條規矩
- 建一個五條的測試集，把手藝變成工程
適合已經用了一陣、開始被不穩定折磨的人
Skill 篇 · 11 篇
把跑通的一步打包
同一段話貼了第三次，就該把它存起來了。Skill 是給 AI 的那本 SOP 手冊：一次寫好，一句話觸發，團隊用的是同一版。
- description 決定它會不會被用上
- 正文只寫「我們這兒不一樣」的部分
- 手把手做兩個：會議紀要、原型轉 PRD
- 先測出它會錯在哪，再寫剛好能修好的內容
前提是那條提示詞已經調穩了
Workflow 篇 · 11 篇
把幾步串成流水線
大多數人以為自己需要一個 Agent，其實需要的是一條 Workflow——你把步驟定死，它照著走。慢一點，但每次都一樣，錯了知道停在第幾步。
- 拆步驟：說不清產出，就是拆錯了
- 中間產物要可讀、可查、可重跑
- 每一步都設閘，別等最後才看
- 人在環上：哪幾步必須人點頭
串聯會放大不穩定，先把每一步調穩
Agent 篇 · 11 篇
寫不出步驟的那一步
剩下那種你畫不出流程圖的活——下一步幹什麼，取決於上一步看到了什麼。這時候才輪到 Agent：給目標、劃邊界、設上限、然後放手。MCP 也在這一篇。
- 給目標：最該花力氣的是「什麼算做完」
- 能靠「不給工具」解決的，別靠說服解決
- 失控的四種形狀，和四道必設的閘
- 沒有依據的輸出，驗收成本高到不值得用
能力靠模型，工具和邊界靠你
Start from a question
帶著問題進來
這些是最常撞上的牆。點進去就是答案那一章，不用先讀完前面。
它為什麼一本正經地編？幻覺不是 bug，是機制的副產物聊久了它就忘，怎麼辦？上下文視窗，和它其實沒有記憶這件事我想馬上做出個東西十分鐘：亂記錄變成能派活的紀要市面上都有哪些模型？國外國內各家是誰，以什麼見長文本、多模態、語音有什麼區別哪一類模型解決哪一類問題我該用哪家？先按硬約束篩，再二十分鐘測一遍有哪些工具能裝？只收有桌面版的：能讀你檔案那一類Suno、HeyGen 這些算什麼賣的不是模型，是封裝好的流水線桌面工具會不會把我檔案搞壞沙箱、目錄白名單、版本控制五條底線同一條提示詞，結果時好時壞不穩定和「提示詞太鬆」是同一件事寫了「不要編造」，它還是編每個禁止，都要配一個替代動作同一段話我貼了第三次該做成 Skill 了：五個訊號，三種例外我的 Skill 從來不觸發九成是那一句 description 沒寫對我一直在複製貼上中間結果那個動作就是流水線裡缺的一根管子我該上 Agent 還是 Workflow？區別只有一個：誰來決定走幾步Agent 跑起來就停不下來失控的四種形狀，和四道必設的閘MCP 到底是什麼？要不要學一個統一的插頭，以及裝之前該看什麼這個詞又是什麼意思？32 條術語，一頁查完
Four stages
所有那些詞，其實排成一條線
刷到的名詞多到嚇人，但它們有順序：每個東西存在，都是因為上一階段不夠用。看懂這條線，你就知道哪些現在該學、哪些知道有這麼個東西就行。
跟它說話
你給什麼，它接什麼。同一個模型，話說得清不清楚，結果天差地別。
Prompt · System Prompt · Few-shot認清它的邊界
說得再好它也會忘、也會編。知道邊界在哪，那些技巧就不用背了。
Token · 上下文視窗 · 幻覺讓它能幹活
光會說不夠，得讓輸出能被程式用，也得讓它知道它本來不知道的事。
結構化輸出 · Function Calling · RAG · 微調讓它連著跑
每一步都要你盯太累。先把步驟定死連起來；實在定不下來的那一步，才交給它自己拆——然後給它劃邊界、設上限。
Skill · Workflow · Agent · MCPSources
內容來自哪裡
骨架來自一套線下培訓講義（那個「天才新人」的比喻和五要素），術語的分類框架參考了卡碼網的關鍵詞梳理，Skill 的結構依據各家官方文件中寫得最細的那一套，其餘是實際使用記錄。完整說明見「參考來源與致謝」。
01大模型關鍵詞全解卡碼網筆記 · 本書術語分類框架的參考02Prompt engineeringOpenAI 官方指南 · 提示詞寫法03Prompt engineering overviewAnthropic 官方指南 · 提示詞寫法04Prompt Engineering Guide（中文）社群維護 · 各類提示詞技巧的合集05Agent Skills 概覽Anthropic 官方文件 · Skill 三層結構的依據06Skill 編寫最佳實踐Anthropic 官方文件 · description 寫法與評測驅動07Model Context ProtocolMCP 官方站 · 想深挖 MCP 從這裡進08Lost in the Middle論文 · 長上下文裡「中間讀漏」現象的出處
別讀了，去跑一遍
讀一百頁不如親手跑通一次。挑一段你手頭真實的亂記錄——上週的會、這週的工作流水、一個說不清的需求——照著入門篇第 8 章做十分鐘。做完你對它的理解會比讀完整本書還多。
十分鐘做出第一個成品提示詞模板庫