提示词工程技巧
提示词工程是为 VJSP 等人工智能模型编写高效指令的核心方法。撰写规范的提示词能够提升输出结果质量、减少错误发生率，并优化整体工作流程。
通用原则
表述清晰、指向明确: 明确告知 VJSP 需执行的操作，避免模糊表述。
反面示例： 修复这段代码。
正面示例： 修复
calculateTotal函数中导致返回结果错误的漏洞。
提供上下文 ：通过上下文引用功能，指定涉及的具体文件、文件夹或问题。
- 正面示例：
@/src/utils.ts重构calculateTotal函数，采用async/await语法实现。
- 正面示例：
拆解复杂任务 ：将复杂任务拆分为多个粒度适中、定义清晰的子步骤。
提供参考示例 ：若对编码风格、设计模式有明确要求，可在提示词中附示例说明。
指定输出格式 ：若需 AI 按特定格式（如 JSON、Markdown）输出结果，需在提示词中明确说明。
持续迭代优化 ：若初始输出结果未达预期，可对提示词进行反复打磨调整。
先思考，再执行
引导 VJSP 遵循 “先思考，再执行” 的流程，往往能获得更优效果：
分析 ：让 VJSP 分析现有代码、定位问题症结或规划实现思路。
规划 ：让 VJSP 梳理完成任务的具体执行步骤。
执行 ：指导 VJSP 按规划步骤分步落地实施方案。
复盘 ：每一步执行完成后，先仔细校验结果，再推进后续操作。
自定义指令的应用
可通过配置自定义指令，进一步定制 VJSP 的运行逻辑。自定义指令分为两类：
全局自定义指令 ：适用于所有功能模式。
模式专属自定义指令 ：仅对特定功能模式生效（如编码模式、架构设计模式、问答模式、调试模式或自定义模式）。
自定义指令会被整合至系统提示词中，为模型提供持续性的指导。通过自定义指令可实现以下目标：
强制执行编码风格规范
指定偏好使用的类库或框架
定义项目专属的开发约定
调整 VJSP 的输出语气或交互风格
更多细节请参考自定义指令章节。
歧义处理
若提交的请求表述模糊、信息缺失，VJSP 可能会采取以下处理方式：
自主假设 ：基于现有知识库进行最优推测，但推测结果可能与实际需求不符。
发起追问 ：调用追问功能，向用户确认需求细节。
为避免不必要的沟通往复，建议从一开始就提供清晰、具体的执行指令。
结果反馈
若 VJSP 输出结果未达预期，可通过以下方式提供反馈：
拒绝执行动作 ：当 VJSP 提出不符合需求的操作建议时，点击 “拒绝” 按钮。
说明拒绝原因 ：拒绝执行建议时，同步说明具体原因，帮助 VJSP 从错误中学习优化。
重写表述请求 ：尝试改写初始任务描述，或补充更具体的执行指令。
手动修正内容 ：若仅存在少量细节问题，可在确认修改前直接手动调整代码内容。
示例参考
优质提示词
@/src/components/Button.tsx重构Button组件，将useState钩子替代为useReducer钩子实现。
劣质提示词
修复按钮。
优质提示词
新建文件
Utils.java，实现一个名为calculateAverage的静态方法，接收List<Double>类型的数字列表作为入参，返回其平均值（返回值类型为double）。
劣质提示词
写一段 Java 代码。
优质提示词
@problems修复当前文件中的所有错误与警告信息。
劣质提示词
全部修复。
遵循以上技巧，即可撰写高效的提示词，充分发挥 VJSP 的功能能力。