通義千問提示詞產生器

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免費通義千問提示詞產生器:依角色、任務、輸出格式與限制建構結構化提示詞,含程式碼與函式呼叫建議。瀏覽器本機執行。

RT-AI-041 · AI Tools

通義千問提示詞產生器

用一個簡單的表單,為阿里通義千問(Qwen)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,並附有「程式任務細節」與「函式呼叫 / 工具」兩格,隨後直接複製到通義千問中使用。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通義千問(Qwen)中——不會呼叫任何模型,也不會向任何地方傳送內容。

你的通義千問提示詞

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本通義千問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 Python 後端工程師」或「嚴謹的中英雙語技術文件譯者」。這一行會成為提示詞的開頭(你是…),決定通義千問回答的語氣、視角與專業度,是槓桿最高的一句話。

寫清任務、背景與輸出格式

依序填寫要完成的任務 / 目標、相關背景或上下文,以及期望的輸出格式。任務說清要做什麼,背景給模型必要事實,格式(分點、表格、JSON、程式碼區塊)讓通義千問的輸出可直接使用或解析。

補上程式碼與函式呼叫指引

若是寫程式,填入「程式任務細節」:指定語言 / 框架、相依版本、邊界條件與錯誤處理。若用到工具 / 函式呼叫,在「函式呼叫 / 工具」格寫清每個工具的用途、參數與回傳,並設定約束(如不確定時先反問)。

複製到通義千問

點擊「複製」,把拼好的提示詞貼到通義千問(網頁版、App 或 API 的 system / user 訊息)即可。全部在瀏覽器本機拼接,不向任何伺服器傳送內容,也不會呼叫任何模型。

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本通義千問提示詞生成器的運作原理

結構,才是通義千問提示詞穩定可靠的關鍵

向阿里通義千問(Qwen)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」。通義千問中英雙語能力突出,在中文理解、中英互譯、程式碼產生與工具呼叫等場景尤為見長,而它對結構清晰的提示詞回報豐厚。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,每節都帶一個 Markdown 風格的小標題,便於模型一眼讀懂,可直接貼進通義千問的網頁版、App 或 API 的 system 訊息。

槓桿最高的一句永遠是角色。「你是一位資深 Python 後端工程師」一句話就能定下模型的視角、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。再固定輸出格式(分點、表格、帶欄位的 JSON、單個程式碼區塊),就能把鬆散的長文變成可直接使用或解析的結果。由於通義千問真正雙語,你可以讓術語、函式庫名保留英文,說明用中文書寫,模型對這種中英混排處理得很自然——往往比強行全中文更精確。

「通義千問回答得差,往往是提示詞差,而非模型差。把需求結構化,寫清語言與工具,同一個模型就能給出好得多的答覆。」

程式與函式呼叫兩格,正中通義千問的強項

讓本工具貼合通義千問強項的,是「程式任務細節」與「函式呼叫 / 工具」兩格。寫程式時,把語言與框架、相依版本、預期輸入輸出與必須處理的邊界條件釘死,再要求附上簡要註解和恰當的錯誤處理,通義千問的表現會明顯更好。配合一條約束——「不要編造不存在的介面或函式庫,不確定時直接說明」——就能壓住最常見的那類幻覺式程式碼。用到工具時,成敗全在工具描述:寫清每個工具的名稱、用途、參數含義與型別、回傳格式,以及何時該呼叫、何時該直接回答。描述越清晰,模型選擇工具與填參就越準確,這正是「函式呼叫 / 工具」一格的用意。

由於輸出是結構化純文字,同一段提示詞可移植複用。它圍繞通義千問設計,但同樣能乾淨地貼到 DeepSeek、Kimi、豆包、ChatGPT、Claude 或 Gemini,也能作為系統提示直接接入各類智慧代理框架。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、不會傳送給模型、也不會被儲存。把第一版提示詞當作草稿:放進通義千問跑一遍,看回答或產生的程式碼在哪裡跑偏,再去收緊對應的那一格。兩三輪下來,平庸的答覆通常就能變成你真正想要的,而你最終還留下了一份乾淨、可複用的提示詞。

關於通義千問提示詞的 10 個要點

01

通義千問(Qwen)是阿里巴巴自研的大型語言模型系列,中英雙語能力突出,在中文理解與中英互譯上尤為見長。

02

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」文字更穩定可控,對 Qwen 同樣適用。

03

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 Qwen 回答的視角與專業度。

04

寫程式任務時,指定語言、框架、相依版本與邊界條件,能顯著提升 Qwen 產生程式碼的可用性與正確率。

05

要求 Qwen 輸出 JSON 或固定結構時,最好給出欄位範例或 schema,模型據此更容易穩定地回傳可解析結果。

06

函式 / 工具呼叫的成敗,關鍵在工具描述是否清晰:寫明每個工具的用途、參數含義與回傳格式,呼叫更準確。

07

明確的約束 / 禁止事項(如「不要編造介面」「不確定時先反問」)能減少模型「一本正經地胡說」。

08

中英混合的提示詞對 Qwen 友善:術語保留英文、說明用中文,往往比強行全中文更精確。

09

少量、簡短的範例(few-shot)有助於規範格式與語氣,但範例越多越占用每輪上下文,宜精不宜多。

10

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、不會呼叫通義千問或任何模型,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,不呼叫通義千問或任何大模型,也不連網。產生的提示詞需要你自己複製到通義千問裡使用。
  • 不是。它針對通義千問(Qwen)的強項做了欄位設計,但輸出是結構化純文字,與廠商無關,同樣可貼到 DeepSeek、Kimi、豆包、ChatGPT、Claude、Gemini 等模型的對話框或系統提示中使用。
  • 通義千問在中英雙語、中文寫作、中英互譯、程式碼產生與工具 / 函式呼叫等場景表現都不錯。本工具特別加入了「程式任務細節」和「函式呼叫 / 工具」兩格,方便你把這些強項用足。
  • 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;寫程式再補「程式任務細節」,用工具再補「函式呼叫 / 工具」,結果會更可靠。
  • 在「程式任務細節」裡指定語言與框架、相依版本、輸入輸出與邊界條件,並要求附上簡要註解和錯誤處理。約束裡寫明「不要編造不存在的介面 / 函式庫」「不確定時先反問」,可顯著減少幻覺式程式碼。
  • 關鍵是把每個工具描述清楚:名稱、用途、參數含義與型別、回傳格式,以及何時該呼叫、何時該直接回答。描述越清晰,通義千問選擇和填參就越準確。本工具的「函式呼叫 / 工具」格正是為此而設。
  • 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通義千問、任何伺服器或第三方,也不會被儲存。
  • 通義千問中英雙語都很強。一般建議用中文書寫說明,但技術術語、函式庫名、介面名保留英文原文更精確。需要英文回答時,直接在「輸出格式」裡要求即可。
  • 可以。本工具產出的角色、任務、約束、函式呼叫說明,正好對應代理框架裡的系統提示 / system message。把它作為通義千問代理的常駐指令貼進去即可,與具體框架無關。
  • 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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