什么是Gemini 3提示工程高级技巧？
Gemini 3提示工程的高级技巧，是指超越基础提问，通过一系列结构化、策略性的指令设计，引导模型进行深度思考、规划和自我批判，从而在复杂任务中获得高质量、高精度输出的方法论。根据Google AI for Developers官方文档，掌握这些技巧是精通提示词工程的关键，能让您将Gemini 3这一强大的AI工具发挥到极致。
核心高级技巧：让Gemini像专家一样思考
要提升AI的输出质量，关键在于引导其思考过程。以下是经过验证的核心高级技巧。
增强推理与规划能力
在处理复杂请求时，可以让Gemini先规划再回答。通过指令要求模型进行自我批判或分解任务，能显著提升答案的逻辑性和完整性。
例如，要求它在回答前先执行规划步骤：
“在提供最终答案之前，请：1. 将目标解析为不同子任务。2. 检查输入信息是否完整。3. 创建一个结构化大纲。”
结构化提示与角色设定
使用清晰的分隔符（如Markdown标题或XML标签）来构建提示。明确的角色设定（Persona）能让模型以特定专家身份进行回应，这是实现专业级AI应用实战的基础。
将关键指令，如角色、限制和输出格式，置于提示的最顶端，确保模型优先处理。
少样本学习与具体化指令
避免模糊的指令。与其说“优化代码”，不如提供具体的改进目标，例如“优化这个组件的渲染性能 @src/UserList.tsx”。提供少量示例（Few-shot Learning）能让模型更快领悟你的意图。
长上下文管理与锚定
当提供大量背景材料时，应先输入所有上下文，再将具体问题放在末尾。使用“根据上述信息…”这样的过渡短语来锚定上下文，引导模型精准定位分析范围。
控制输出格式与详细程度
明确要求输出的具体格式，例如“返回一个代码块”或“以JSON格式输出”。Gemini默认回答高效直接，如需更详细的对话式内容，必须在指令中明确提出。
适用场景与注意事项
不同的任务需要不同的策略组合，才能发挥最大效能。
场景1：复杂任务规划
当需要生成报告或解决方案时，使用“增强推理与规划”技巧，确保输出结构清晰、逻辑严密。
场景2：特定领域分析
当你需要专业的代码审查或市场分析时，通过强有力的“角色设定”和结构化提示词，能获得专家级的洞察。
场景3：多模态内容生成
在处理图文混合任务时，确保指令清晰地提及每种模态，例如“根据这张图片，生成一篇描述其场景的博文”。
注意事项：
官方建议，用词应准确直接，避免冗余。在单个提示中保持结构一致性，能有效降低模型的理解成本。
常见问题 (FAQ)
为什么结构化提示比简单提问效果更好？
结构化提示为AI提供了清晰的框架和约束，减少了模糊性。这就像给人类专家一份详细的需求文档，而不是口头指示，从而确保输出更贴近预期。
Gemini 3的“思考”过程是如何提升回答质量的？
该过程强制模型在生成最终答案前进行逻辑分解和规划。这种“预演”有助于发现潜在问题，确保最终输出的连贯性和准确性，尤其在处理多步骤推理任务时效果显著。
在处理大量文本（如长篇文档）时，指令应该放在哪里？
根据官方最佳实践，应先提供所有上下文信息，然后将具体的指令或问题放在提示的末尾。这种“上下文先行”的策略有助于模型完整理解背景，再进行针对性回答。
