智谱 GLM 提示词生成器

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By AI Tools Desk

关于这个工具

为智谱清言 GLM 构建智能体与工具调用提示词

免费智谱 GLM 提示词生成器：按角色、任务、输出格式与约束构建提示词，含智能体与工具调用建议。浏览器本地运行。

RT-AI-045 · AI Tools

用一个简单的表单，为智谱 GLM（智谱清言）拼出干净、结构化的提示词——角色、任务、背景、输出格式与约束一应俱全，并对智能体与工具调用场景给出额外引导，随后直接复制到智谱清言或 GLM API 中使用。全部在你的浏览器本地拼接，不向服务器发送任何内容，也不会调用任何模型。

提示：本工具只负责拼接文本。请自行把结果复制到智谱清言 / GLM 中——不会调用任何模型，也不会向任何地方发送内容。

你的 GLM 提示词

本 GLM 提示词生成器的工作原理

先写角色 / 人设

在第一格填入助手的身份与专长，例如「资深数据分析师」或「严谨的中文技术文档撰稿人」。这一行会成为提示词的开头（你是…），决定 GLM 回答的语气、视角与专业度，是杠杆最高的一句话，建议写得具体而非泛泛。

写清任务、目标与背景

依次填写要完成的任务 / 目标，以及相关背景或上下文。任务说清要做什么、产出什么；背景给 GLM 必要的事实与定义，使它少臆测、多依据。若是多步骤或需要调用工具的任务，把步骤和可用工具一并写清。

设定输出格式与约束

指定输出格式（分点、表格、JSON、字数上限）以及约束与禁止事项（不要编造数据、不确定时直接说明、只在需要时调用工具）。清晰的格式与边界，是让 GLM 从「能聊」走向「能交付」的关键。

复制到智谱清言 / GLM

点击「复制」，把拼好的提示词粘贴到智谱清言（chatglm.cn）的对话框，或 GLM API 的 system / user 消息中即可。全部在浏览器本地拼接，不向任何服务器发送内容，也不会调用模型。

本 GLM 提示词生成器的工作原理

结构，才是 GLM 提示词稳定可靠的关键

向智谱 GLM（智谱清言）提问时，回答的质量更多取决于你如何组织需求，而非某一句「咒语」。结构化的提示词会写明助手的角色、说清任务、补足背景、固定输出格式，并列出约束。本工具替你保留这套结构：把字段填好，它会拼出以「你是…」开头、其余分节清晰的提示词，每节前都带有 Markdown 风格的小标题，让模型一眼读懂，可直接粘贴进对话框或 API。由于 GLM 对明确指令的跟随能力不错，整洁的结构往往很快就能见效。

杠杆最高的一句永远是角色。「你是一位资深数据分析师」一句话就能定下 GLM 的视角、用词与深度，远比堆砌形容词高效。角色之后，由任务和背景挑大梁：任务明确要产出什么，背景给模型必要的事实，使其少臆测、多依据。GLM 在中英双语上都很均衡，想要哪种语言的回答就用哪种语言书写，需要时也可要求中英对照。原则是把每个字段写得具体——与其说「写好一点」，不如说「用清晰平实的中文，不要营销腔，面向初次接触的读者」。

「GLM 回答得差，往往是提示词差，而非模型差。把需求结构化、把工具写清楚，同一个模型就能给出好得多的答复。」

约束、格式与工具引导，区分「能演示」与「能交付」

最容易被略过、事后又最后悔的，是输出格式与约束——对智能体而言，还有工具引导。格式（「分点作答」「输出 JSON」「200 字以内」）把松散长文变成可用、可程序解析的结果；而约束——「不要编造数据」「不确定就说不确定」「只在真正需要时才调用工具」——正是让 GLM 敢于面向真实用户、能接入自动化流程的底气。这些都不会削弱模型，只会让它更聚焦。尤其在工具调用任务中，写清可用工具、何时调用与何时不调用，是提升可靠性、减少无效调用最划算的一步。

由于输出是结构化纯文本，同一段提示词可移植：在智谱清言里能用，作为 GLM API 的系统消息也能用，放到 DeepSeek、通义千问、ChatGPT、Claude 或 Gemini 上同样好用。又因为整个工具在本地运行，你可以放心反复打磨——改一个字段、再次复制、即时测试——而你输入的内容始终不会离开浏览器、不会发往智谱、也不会被保存。把首版提示词当草稿：在 GLM 里跑一遍，看回答在哪里跑偏，再收紧对应字段。对需要推理的任务，可让 GLM 先分步思考再只给结论，让回答保持聚焦。两三轮下来，平庸的回答通常就能变成你真正想要的，且最后还留下一份干净可复用的提示词。

用中文问，回来的中文才地道

结构化提示词把角色、任务、背景、输出格式与约束分开列出，比一大段「许愿式」文字更稳定，也更贴合 GLM 的指令跟随风格。

清晰的「你是…」角色句通常是整段提示词中杠杆最高的一句，直接决定 GLM 回答的视角与专业度。

GLM 在中英双语场景下表现均衡：用中文提问通常得到更地道的中文回答，必要时也可在同一段提示词内要求中英对照。

面向智能体（Agent）与工具调用任务时，把可用工具、调用时机与步骤写清楚，能显著减少 GLM 的无效调用与瞎猜。

明确的约束 / 禁止事项（如「不要编造数据」「不确定时直接说明」）是减少模型「一本正经地胡说」的关键。

指定输出格式（分点、表格、JSON、字数上限）能把松散的长篇回答变成可直接使用或程序解析的结果。

提供必要背景与上下文，能显著降低模型臆测，提升 GLM 回答的事实准确度。

对需要推理的任务，可在提示词里要求 GLM「先分步思考，再给结论」，但最终只输出你需要的结果，避免冗长。

提示词宜简明：过长会占用上下文，并稀释真正重要的指令；具体、精炼优于堆砌辞藻。

本工具完全在你的浏览器本地拼接提示词——输入内容不会上传、不会调用智谱或任何模型，也不会被保存。

常见问题

不会。本工具只是把你填写的字段按固定模板拼接成一段结构化提示词，全程在你的浏览器本地完成，不调用智谱清言、GLM API 或任何大模型，也不联网。生成的提示词需要你自己复制到 GLM 里使用。
不是。它针对 GLM 的助手、推理与工具调用场景做了字段引导，但因为输出是结构化纯文本，与厂商无关，同样可以粘贴到 DeepSeek、通义千问、ChatGPT、Claude、Gemini 等模型的对话框或系统提示中。
不必。留空的字段会被自动省略。最少填好「角色」和「任务」就能得到可用的提示词；再补上输出格式与约束，会让 GLM 的结果更可靠、更可控。
它是提示词的开头句（你是…），会作为整段指令的第一行，决定 GLM 的视角、语气与专业度。把它写具体（例如「资深数据分析师，擅长用 SQL 与中文报告」）通常比堆砌一堆要求更有效。
在「任务 / 目标」里写清整体目标和步骤，在「约束」里说明可用工具、何时调用、以及不该调用的情形。把工具名称、用途和参数要求写清楚，能显著减少 GLM 的无效调用。本工具产出的内容可直接用作智能体的系统提示。
不会。所有拼接都用纯 JavaScript 在你的浏览器本地完成，你输入的内容不会发送到智谱、任何服务器或第三方，也不会被存储。
GLM 在中英双语上都很均衡。想要自然地道的中文回答就用中文书写；处理英文资料或需要英文产出时用英文。结构本身与语言无关，你也可以在同一段提示词里要求中英对照输出。
约束告诉模型什么不要做、何时该承认不确定、哪些数字不可臆造、何时才调用工具。这是让助手「敢上线、能交付」的关键，能显著减少一本正经的错误输出。
在覆盖角色、任务、背景、输出格式与约束的前提下越短越好。过长会占用上下文并稀释重点。原则是具体、精炼，而非堆砌辞藻。
完全免费，无需注册或登录，也没有使用次数限制。它在你的浏览器中运行，不收集任何数据。

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