如何为Gemini 3编写有效的提示词？掌握这些核心技巧，释放模型全部潜能
为 Gemini 3 编写有效的提示词，核心在于改变思路。您需要像与真人专家沟通那样，提供简洁、明确的指令和充足的背景信息。根据谷歌官方文档，Gemini 3 作为一种先进的推理模型，不再需要过去那种冗长复杂的提示工程，清晰直接的对话式指令效果更佳。
摒弃旧习惯：像与专家对话一样沟通
忘记关键词堆砌的旧方法。尝试用完整、自然的句子提问。例如，不要只输入“GKE 工作负载”，而是问：“GKE 支持哪些类型的工作负载？”这样能帮助 Gemini 更准确地理解你的意图。
明确指令，简化你的提示
Gemini 3 擅长处理直接、清晰的指令。过于复杂的提示技巧，如思维链，反而可能使其过度分析。如果你的任务需要深度推理，请简化提示，并尝试使用 `thinking_level: “high”` 参数来引导模型。
提供充足上下文，锚定推理方向
在处理大型文档或代码库时，应先提供完整的上下文信息，再将具体问题放在末尾。使用“根据以上信息…”这样的引导语，可以将模型的注意力锚定在您提供的数据上，从而获得更精准的AI提示词回答。
巧用角色扮演，设定输出风格
默认情况下，Gemini 3 的回答风格直接且高效。如果您需要更具对话性或特定角色的输出，必须在提示中明确指定。例如，可以加入“请你扮演一位友善健谈的技术助理来解释…”这样的指令。
关键参数调整与注意事项
处理 PDF 文档时，新的 `media_resolution_high` 设置能提升 OCR 准确性，但可能增加令牌消耗。对于追求确定性输出的用户，官方建议移除自定义的低 `temperature` 值，使用默认的 1.0，以避免在复杂任务中出现性能下降。
关于Gemini 3提示词的常见问题
问：Gemini 3 的提示词和旧模型有什么核心区别？
答：核心区别在于，Gemini 3 是推理模型，更偏爱直接、清晰的指令，而非复杂的提示工程。您应像与人对话一样提供背景和问题。
问：为什么官方建议不修改 Temperature 参数？
答：将 Temperature 设置为较低的值可能会在处理复杂任务时导致模型出现循环或性能下降。使用默认值 1.0 能更好地平衡输出的稳定性和创造性。
问：可以直接把用于 OpenAI 模型的提示词用在 Gemini 3 上吗？
答：可以，因为存在兼容层。例如，OpenAI 的 `reasoning_effort` 会自动映射到 Gemini 的 `thinking_level`。但为了获得最佳效果，建议根据 Gemini 的特性简化和优化提示词。
