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结构化编码的四段式 Prompt 与生成编排的元 Prompt
第三部 · Prompt · 第38章
撰写日期：2026-07-07
结论
驱动 AI 写复杂程序时，真正稳定的不是某句“咒语”，而是一个固定的提问骨架：目标 / 输入 / 输出 / 步骤，再加一条“不明确就必须提问”的纪律。
大多数“AI 写的东西差一口气”不是模型问题，是提问缺了某一段：没说清目标，或没交代已有输入，或没定输出落到哪，或没规定它遇到模糊该问还是该猜。四段齐全，模型才没有替你瞎猜的空间。
这份模板配套 用嘴编程会腐烂：把 AI 编码变成有护栏的工程 的四步流程使用：每一步都用同一个四段骨架写 prompt，成果落到文件，然后开新会话进入下一步。
四段式骨架
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目标：我想让你完成什么（一句话说清终态）
输入：现在已经有什么（工程结构、已有文件、素材位置）
输出：产物放到哪（明确文件路径和格式）
步骤：怎么做；在不明确的地方，必须向我提问、不要猜测我的意图“步骤”里最值钱的一条，是让 AI 主动提问。当你对领域一无所知（比如根本不懂怎么写模拟器），与其硬写需求，不如让 AI 用提问帮你把需求逼出来。
1. 需求 Prompt（产出 proposal.md）
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目标：我想用 Python 开发一个 FC 模拟器，最终能跑起来某个游戏 ROM，现在帮我完成需求文档。
输入：当前文件夹是一个 uv 管理的 Python 工程；rom 文件夹下有测试用的镜像文件。
输出：请在 docs 文件夹下生成需求文档 proposal.md。
步骤：我不了解任何 FC 模拟器的相关知识，请用提问的方式帮我确定需求；
不要猜测我的意图，任何不明确的地方都必须向我提问。产物 proposal.md 是“从技术角度说清到底要做什么”，可手工改也可继续对话改。现在的强模型往往会在需求文档里顺带给出概要设计（模块划分），省掉单独一步。
2. 详细设计 Prompt（产出每模块设计文档）
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目标：根据 docs/proposal.md，为每个模块生成详细设计。
输入：docs/proposal.md（已含功能需求与模块划分）。
输出：在 docs 下为每个模块生成一份详细设计文档。
步骤：划分与细化模块时尽量保持模块之间独立，方便后续独立开发和测试；
任何不明确处必须向我提问，不要猜测。写这一步前，如果上一步对话已经很长，新开一个会话——成果都在 proposal.md 里，不必带着旧上下文。
3. 任务拆分 Prompt（产出 checklist + progress.md）
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目标：根据详细设计，为每个模块生成独立的任务清单，并建立总进度文件。
输入：docs 下的各模块详细设计文档。
输出：为每个模块生成一份任务清单，用 checklist 标记每项是否完成；
另生成一个总的 progress.md，记录每个模块整体是否完成。
步骤：任务粒度要能支持后续为不同模块并行启动多个 Agent。这一步通常不必再让 AI 提问——需求和设计已经足够详细。拆分的目的，是让实现阶段可以按模块分给互不干扰的子 Agent。
4. 元 Prompt：生成监工编排 Prompt（产出 prompt.md）
实现阶段要用“监工 Agent + N 个子 Agent”的结构（见配套的 agent 手记）。监工收到的那个 prompt 必须同时写清监工和每个子 Agent 的职责，非常复杂——所以用一个 prompt 去生成这个 prompt。
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目标：帮我生成一个用于自动实现整个项目的编排 Prompt，存到 prompt.md。
输入：docs 下的详细设计、各模块任务清单、progress.md。
输出：一个 prompt.md，内容包含——
1. 主（监工）Agent 的职责：准备环境、读取 progress.md、
为每个未完成模块派发一个子 Agent、跟踪整体进度；
2. 每个子 Agent 的职责：附带该模块详细设计与任务文件的路径、
如何实现、如何测试与验证；
3. 全程自动执行，无人工参与。
步骤：因为用的是弱类型语言、容易出错，必须要求生成的每一行代码都有对应单元测试，
并且通过类型检查（mypy）和语法检查（ruff）后，该模块才算完成；
生成前，如仍有不明确处，给我最后一次提问探讨的机会。生成出的 prompt.md 会很长：开头指导监工准备环境，然后是划分子 Agent 的章节，最重要的是每个子 Agent 各自的 prompt（含设计与任务文件地址、实现与验证要求）。有了它，直接让 AI 读这个文件开跑即可。
落地时的两个边界
| 事项 | 做法 |
|---|---|
| 权限 | 演示可临时放开全部权限；真实场景用 policy 管权限，或把项目放进容器，规避 prompt injection |
| 会话切换 | 每一步开新会话，只带文件不带聊天历史，保持上下文短、省 token、防幻觉 |
我的判断
这四段 prompt 单独看都很朴素，价值在于它们串成了一条“文件驱动”的流水线：每一步的输出，就是下一步的输入文件。真正被复用的不是某段措辞，而是这个目标/输入/输出/步骤 + 让 AI 提问 + 成果落文件的骨架——它对写代码成立，对写文档、做设计同样成立，是把一次性提问升级成可复用 Workflow 的通用范式（见 从 Prompt 到 Workflow）。