免費智譜 GLM 提示詞產生器：依角色、任務、輸出格式與限制建構提示詞，含智慧代理與工具呼叫建議。瀏覽器本機執行。
智譜 GLM 提示詞產生器
用一個簡單的表單，為智譜 GLM（智譜清言）拼出乾淨、結構化的提示詞——角色、任務、背景、輸出格式與約束一應俱全，並對智慧代理與工具呼叫場景給出額外引導，隨後直接複製到智譜清言或 GLM API 中使用。全部在你的瀏覽器本機拼接，不向伺服器傳送任何內容，也不會呼叫任何模型。
提示：本工具只負責拼接文字。請自行把結果複製到智譜清言 / GLM 中——不會呼叫任何模型，也不會向任何地方傳送內容。
本 GLM 提示詞生成器的運作原理
先寫角色 / 人設
在第一格填入助理的身分與專長，例如「資深資料分析師」或「嚴謹的中文技術文件撰稿人」。這一行會成為提示詞的開頭（你是…），決定 GLM 回答的語氣、視角與專業度，是槓桿最高的一句話，建議寫得具體而非泛泛。
寫清任務、目標與背景
依序填寫要完成的任務 / 目標，以及相關背景或上下文。任務說清要做什麼、產出什麼；背景給 GLM 必要的事實與定義，使它少臆測、多依據。若是多步驟或需要呼叫工具的任務，把步驟和可用工具一併寫清。
設定輸出格式與約束
指定輸出格式（分點、表格、JSON、字數上限）以及約束與禁止事項（不要編造資料、不確定時直接說明、只在需要時呼叫工具）。清晰的格式與邊界，是讓 GLM 從「能聊」走向「能交付」的關鍵。
複製到智譜清言 / GLM
點擊「複製」，把拼好的提示詞貼到智譜清言（chatglm.cn）的對話框，或 GLM API 的 system / user 訊息中即可。全部在瀏覽器本機拼接，不向任何伺服器傳送內容，也不會呼叫模型。
本 GLM 提示詞生成器的運作原理
結構，才是 GLM 提示詞穩定可靠的關鍵
向智譜 GLM（智譜清言）提問時，回答的品質更多取決於你如何組織需求，而非某一句「咒語」。結構化的提示詞會寫明助理的角色、說清任務、補足背景、固定輸出格式，並列出約束。本工具替你保留這套結構：把欄位填好，它會拼出以「你是…」開頭、其餘分節清晰的提示詞，每節前都帶有 Markdown 風格的小標題，讓模型一眼讀懂，可直接貼進對話框或 API。由於 GLM 對明確指令的跟隨能力不錯，整潔的結構往往很快就能見效。
槓桿最高的一句永遠是角色。「你是一位資深資料分析師」一句話就能定下 GLM 的視角、用詞與深度，遠比堆砌形容詞高效。角色之後，由任務和背景挑大梁：任務明確要產出什麼，背景給模型必要的事實，使其少臆測、多依據。GLM 在中英雙語上都很均衡，想要哪種語言的回答就用哪種語言書寫，需要時也可要求中英對照。原則是把每個欄位寫得具體——與其說「寫好一點」，不如說「用清晰平實的中文，不要行銷腔，面向初次接觸的讀者」。
「GLM 回答得差，往往是提示詞差，而非模型差。把需求結構化、把工具寫清楚，同一個模型就能給出好得多的答覆。」
約束、格式與工具引導，區分「能展示」與「能交付」
最容易被略過、事後又最後悔的，是輸出格式與約束——對智慧代理而言，還有工具引導。格式（「分點作答」「輸出 JSON」「200 字以內」）把鬆散長文變成可用、可程式解析的結果；而約束——「不要編造資料」「不確定就說不確定」「只在真正需要時才呼叫工具」——正是讓 GLM 敢於面向真實使用者、能接入自動化流程的底氣。這些都不會削弱模型，只會讓它更聚焦。尤其在工具呼叫任務中，寫清可用工具、何時呼叫與何時不呼叫，是提升可靠性、減少無效呼叫最划算的一步。
由於輸出是結構化純文字，同一段提示詞可移植：在智譜清言裡能用，作為 GLM API 的系統訊息也能用，放到 DeepSeek、通義千問、ChatGPT、Claude 或 Gemini 上同樣好用。又因為整個工具在本機執行，你可以放心反覆打磨——改一個欄位、再次複製、即時測試——而你輸入的內容始終不會離開瀏覽器、不會發往智譜、也不會被儲存。把首版提示詞當草稿：在 GLM 裡跑一遍，看回答在哪裡跑偏，再收緊對應欄位。對需要推理的任務，可讓 GLM 先分步思考再只給結論，讓回答保持聚焦。兩三輪下來，平庸的回答通常就能變成你真正想要的，且最後還留下一份乾淨可複用的提示詞。
關於為智譜 GLM 寫提示詞的 10 個要點
結構化提示詞把角色、任務、背景、輸出格式與約束分開列出，比一大段「許願式」文字更穩定，也更貼合 GLM 的指令跟隨風格。
清晰的「你是…」角色句通常是整段提示詞中槓桿最高的一句，直接決定 GLM 回答的視角與專業度。
GLM 在中英雙語場景下表現均衡：用中文提問通常得到更道地的中文回答，必要時也可在同一段提示詞內要求中英對照。
面向智慧代理（Agent）與工具呼叫任務時，把可用工具、呼叫時機與步驟寫清楚，能顯著減少 GLM 的無效呼叫與瞎猜。
明確的約束 / 禁止事項（如「不要編造資料」「不確定時直接說明」）是減少模型「一本正經地胡說」的關鍵。
指定輸出格式（分點、表格、JSON、字數上限）能把鬆散的長篇回答變成可直接使用或程式解析的結果。
提供必要背景與上下文，能顯著降低模型臆測，提升 GLM 回答的事實準確度。
對需要推理的任務，可在提示詞裡要求 GLM「先分步思考，再給結論」，但最終只輸出你需要的結果，避免冗長。
提示詞宜簡明：過長會占用上下文，並稀釋真正重要的指令；具體、精煉優於堆砌辭藻。
本工具完全在你的瀏覽器本機拼接提示詞——輸入內容不會上傳、不會呼叫智譜或任何模型，也不會被儲存。
常見問題
- 不會。本工具只是把你填寫的欄位按固定模板拼接成一段結構化提示詞，全程在你的瀏覽器本機完成，不呼叫智譜清言、GLM API 或任何大模型，也不連網。產生的提示詞需要你自己複製到 GLM 裡使用。
- 不是。它針對 GLM 的助理、推理與工具呼叫場景做了欄位引導，但因為輸出是結構化純文字，與廠商無關，同樣可以貼到 DeepSeek、通義千問、ChatGPT、Claude、Gemini 等模型的對話框或系統提示中。
- 不必。留空的欄位會被自動省略。最少填好「角色」和「任務」就能得到可用的提示詞；再補上輸出格式與約束，會讓 GLM 的結果更可靠、更可控。
- 它是提示詞的開頭句（你是…），會作為整段指令的第一行，決定 GLM 的視角、語氣與專業度。把它寫具體（例如「資深資料分析師，擅長用 SQL 與中文報告」）通常比堆砌一堆要求更有效。
- 在「任務 / 目標」裡寫清整體目標和步驟，在「約束」裡說明可用工具、何時呼叫、以及不該呼叫的情形。把工具名稱、用途和參數要求寫清楚，能顯著減少 GLM 的無效呼叫。本工具產出的內容可直接用作代理的系統提示。
- 不會。所有拼接都用純 JavaScript 在你的瀏覽器本機完成，你輸入的內容不會傳送到智譜、任何伺服器或第三方，也不會被儲存。
- GLM 在中英雙語上都很均衡。想要自然道地的中文回答就用中文書寫；處理英文資料或需要英文產出時用英文。結構本身與語言無關，你也可以在同一段提示詞裡要求中英對照輸出。
- 約束告訴模型什麼不要做、何時該承認不確定、哪些數字不可臆造、何時才呼叫工具。這是讓助理「敢上線、能交付」的關鍵，能顯著減少一本正經的錯誤輸出。
- 在涵蓋角色、任務、背景、輸出格式與約束的前提下越短越好。過長會占用上下文並稀釋重點。原則是具體、精煉，而非堆砌辭藻。
- 完全免費，無需註冊或登入，也沒有使用次數限制。它在你的瀏覽器中執行，不收集任何資料。
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