System prompts

📝 学习笔记：系统提示 (System Prompting)

一、核心概念：系统提示 (System Prompt)

• 定义： 系统提示是一种纯字符串 (plain string)，用于自定义 AI 模型（如 Claude）的回复风格和语气。
• 作用： 引导模型在特定任务中扮演特定角色，确保输出符合预期的行为模式。
• 应用场景： 适用于需要 AI 具备特定“人设”或行为约束的场景（例如：数学导师、客服、创意写作助手等）。

二、角色设定与行为约束

• 角色分配： 系统提示的第一行通常用于直接赋予 AI 一个角色（例如：“你是一位耐心且专业的数学导师”）。
• 期望行为（以数学导师为例）：
• 提供提示 (Hints)，而非直接给出答案。
• 逐步指导 (Step-by-step guidance)，引导学生自己得出结论。
• 展示类似问题的解决方案，提供启发。
• 禁止行为：
• 立即给出完整答案。
• 建议用户使用外部工具（如计算器）来解决问题。

三、技术实现与代码优化

• 基本实现： 将系统提示作为参数传递给 create 函数调用。
• 代码重构目标： 将系统提示从代码中硬编码 (hard-coded) 提取出来，使其成为可配置的参数。
• 动态参数处理：
• 在 chat 函数中增加 system_prompt 参数，并默认设置为 None。
• 关键逻辑： 必须动态检查 system_prompt 是否被传入。如果为 None，则不将该参数包含在传递给 create 函数的参数字典中，以避免程序报错。
• 如果传入了系统提示，则将其作为 system 键添加到参数字典中。

Takeaways

• 系统提示是一种纯字符串，用于自定义AI模型的回复风格和角色，引导模型扮演特定“人设”。
• 其核心作用是设定AI的行为约束（如提供提示而非直接给答案），确保输出符合预期的行为模式。
• 技术实现上，系统提示应从代码中硬编码提取出来，成为可配置的参数。
• 代码逻辑必须动态检查系统提示是否被传入，如果为 None 则不将其包含在传递给API的参数字典中，以避免程序报错。