1.怎么放大模型

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2.模型怎么缩小

编辑 |拾花不拾遗大模型输出不满意、瞎编、不按要求来？核心问题在Prompt设计！前两天帮朋友用大模型写产品文案，给他的需求是“给25岁女生推荐平价护肤品，突出性价比”结果大模型直接写了篇“贵妇级面霜选购指南”，价格全在四位数以上。

3.模型缩放比例

朋友吐槽“这AI怕不是瞎了”，我一看他的Prompt，就四个字，“写护肤品文案”。这能怪大模型吗？现在很多人用AI总觉得“它应该懂我”，结果输出跑偏就骂模型不行，其实问题多半出在Prompt设计上。

4.模型的缩放其大小和位置会发生改变吗

工作场景，从试错到精准，Prompt怎么让大模型“不跑偏”？想让大模型听话，得先明白它不是“读心术大师”，是“按指令办事的工具人”我自己刚开始用大模型写脚本时，也踩过坑第一次让它写“职场新人穿搭”，Prompt里只写了“时尚、好看”，结果出来全是红毯礼服。

5.如果想放大模型使之整屏显示

后来改了三次才摸到门道，这就是“对抗式收敛”写了不满意就改，改完再看效果，慢慢让输出靠近需求。

6.模型太大怎么变小

就像教实习生干活，一次说不清楚，多示范几次总能明白说到迭代，有个做风控的朋友更有体会他们用大模型识别重复订单，一开始Prompt写“找出可疑订单”，结果把正常的“同一用户买两单不同商品”也标成风险后来他们加了细节，“重复订单指同一账号10分钟内下单3次以上，且商品、收货地址完全相同”，再迭代两次，误判率才降下来。

7.怎么调整模型大小

大模型就像块海绵，你喂它什么它吸收什么，关键是你得一点点挤掉水分，留下干货光迭代还不够，得给大模型划清楚红线之前帮公司处理客诉标签，一开始用“如果用户说退款就标‘退款诉求’，说质量问题就标‘质量投诉’”这种if-else句式，结果遇到“东西坏了想退钱”这种混合情况，大模型直接懵了。

8.marvelous designer放大缩小模型

后来改成“必须先识别用户核心诉求，再看附加要求比如‘质量问题+退款’，主标签‘质量投诉’，副标签‘退款诉求’”，把规则说死，它反而不迷糊了。

9.3d模型放大缩小

这就跟给小孩定规矩，“饭前不能吃零食”比“少吃点零食”管用多了场景化设计也很重要有次让大模型画流程图，只说“画个电商下单流程”，结果它把“用户注册”到“物流签收”全堆一起，乱得像毛线团后来我补充了“从用户点击‘加入购物车’开始，到‘支付成功’结束，包含选规格、填地址、选支付方式三个节点”，结构一下就清晰了。

10.3d放大缩小模型都会消失

搞不清为什么有人觉得“说个大概就行”，大模型又不是你肚子里的蛔虫，细节给到位，它才能给你惊喜AICoding实战，让大模型“先想清楚再动手”的秘诀不光日常办公，写代码时Prompt设计更重要前阵子帮做前端的同事用大模型写登录页，他直接甩了句“生成登录页面代码”，结果出来的页面没验证码模块，还不兼容手机端。

我让他改Prompt，“用React写登录页，必须有账号输入框（带手机号验证）、验证码输入框（带60秒倒计时）、‘忘记密码’链接，适配iOS和安卓”，大模型先复述了遍需求，确认没问题才动手，这次一次就过。

写代码时，让大模型“先说再做”特别管用。就像开会前先列议程，思路清楚了才不会跑偏。我另一个朋友接手老项目，代码乱得像迷宫，直接让大模型改bug，结果越改越错。

后来他换了个Prompt，“先通读这段代码，总结下支付接口的调用逻辑，再告诉我哪里可能有超时问题”，大模型先输出了逻辑梳理，他一看就发现“哦，原来是少了重试机制”，改起来事半功倍现在AI工具越来越多，Prompt还得学会“指挥工具协作”。

我用Cursor写代码时，会先让GPT把需求转成Cursor能看懂的指令。

比如要做个购物车，直接跟GPT说“帮我写个CursorPrompt，包含添加商品、修改数量、删除商品三个功能，用Vue3”，GPT输出的指令里连“v-model绑定数量”这种细节都有，Cursor生成的代码基本不用大改。

这就像打配合，你得让前锋知道中场要传什么球，不然踢得再猛也白费。最有意思的是防大模型“偷懒”。有次让它改段支付代码，它扫了两眼就说“改好了”，结果我一看，超时处理逻辑根本没动。

后来学聪明了，Prompt里加了句“先列出这段代码里和支付超时相关的3个函数，说说每个函数的作用，再改”这下大模型不敢糊弄了，老老实实分析完才动手搞不清为什么它总想着走捷径，可能跟我们上班摸鱼一个心态吧能少干就少干，但你盯着它，它就不敢了。

从工具到认知，Prompt其实是“人机沟通的语法”用Prompt用久了，发现它不只是个工具，还能帮自己理清思路。

上次让大模型分析我的写作习惯，我给了它过去半年的文章，Prompt写“总结下我写文案时常用的结构，指出3个可以改进的地方”它说我“开头喜欢用故事，但中间观点容易散”，还真说到点子上了后来写东西时，我会先让大模型帮我搭框架，自己再填肉，效率高多了。

Prompt就是“把人的想法翻译成AI能懂的语言”。就像做跨境电商，你得懂当地的语言和规则，不然货再好也卖不出去。

之前帮一个跨境团队做退款系统，一开始只说“算退款金额”，大模型忽略了汇率和关税后来在Prompt里加了“本项目是跨境电商，涉及海关清关和实时汇率换算”，金额计算误差一下就小了这就是把“隐性知识”说出来，AI才能接得住。

至于未来，Prompt设计可能会越来越智能，说不定以后输入“写个产品文案”，AI自动反问“目标用户、风格、核心卖点是啥”，帮你补全需求。

但不管怎么变，核心逻辑还是“把模糊的想法变清晰”就像学外语，语法规则会变，但“准确表达”的需求永远不变与其等着AI变聪明，不如现在就练好比划的本事毕竟，能把话说清楚的人，在哪儿都不吃亏最后想说，别再把大模型当“黑盒子”瞎试了。

它输出的每一个字，都是你Prompt设计的镜子。

你给它模糊的指令，它就还你混乱的答案，你给它清晰的边界和逻辑，它就能成为你手里的“超级助理”不是大模型不行，是我们还没学会怎么跟它好好说话下次输出不满意，先别急着骂AI，打开Prompt编辑器，问问自己，“我真的把需求说清楚了吗？”。