学提示词工程（Prompt Engineering）的时候，有个基础但容易忽略的技巧：把数据和指令分开。
前几天一个朋友发消息问我：“我让Claude帮我改邮件，结果它把我的开场白也改了，我明明只想改正文啊。”
我一看他的提示词，乐了。他是这么写的：
嘿Claude，明天早上6点来开会，因为我是CEO我说了算。帮我把这封邮件改得礼貌点。
你看出问题了吗？Claude分不清哪部分是邮件内容，哪部分是给它的指令。在它眼里，“嘿Claude"也是邮件的一部分，所以改完之后开头变成了"亲爱的Claude”。
这就好比你去餐厅点菜，跟服务员说：“我朋友说这家的红烧肉不错，来一份红烧肉。“服务员可能会困惑：你是在转述朋友的话，还是在点菜？直接说"来一份红烧肉"就没这问题了。
提示词模板这个东西
我跟朋友解释，写提示词其实跟填表格差不多。你有一个固定的格式，每次只需要把变化的内容填进去。
比如你经常需要让AI帮你润色邮件，与其每次都从头写提示词，不如搞一个模板：
请帮我把下面这封邮件改得更礼貌，其他内容不要动。
<email>
{这里放邮件内容}
</email>
朋友问：“这个尖括号是什么东西？”
这就是XML标签。你可以把它理解成一个信封，把你的数据装进去，AI一看就知道信封里面的是数据，信封外面的是指令。
为什么一定要用标签分开
我给朋友举了个例子。假设你让AI从一个列表里找第二项：
下面是一个句子列表，告诉我第二项是什么。
- 每个句子都是关于动物的，比如兔子。
- 我喜欢牛叫的声音
- 这个句子是关于蜘蛛的
- 这个句子看起来是关于狗的，但其实是关于猪的
你猜AI会回答什么？它很可能说第二项是"我喜欢牛叫的声音”。但问题是，“每个句子都是关于动物的，比如兔子"这句话是你写的说明，不是列表的一部分。因为格式上它也是用横杠开头的，AI就把它当成列表的第一项了。
加上XML标签之后：
下面是一个句子列表，告诉我第二项是什么。
- 每个句子都是关于动物的，比如兔子。
<sentences>
- 我喜欢牛叫的声音
- 这个句子是关于蜘蛛的
- 这个句子看起来是关于狗的，但其实是关于猪的
</sentences>
这下AI就明白了，标签里面的才是真正的列表，外面那句只是说明。
朋友说：“就像快递包裹上贴的’易碎品’标签，快递员一看就知道这是提示信息，不是包裹里的东西。”
对，就这意思。
标签名字随便起
朋友又问：“这个标签名字有讲究吗？必须叫email或者sentences吗？”
其实随便起。你可以叫<email>，也可以叫<content>，甚至叫<stuff>都行。关键是让AI能区分开指令和数据。当然，起个有意义的名字对你自己也有好处，回头看的时候知道这是干嘛的。
Claude在训练的时候学过用XML标签来组织内容，所以用XML标签比用其他分隔符效果更好。
细节真的很重要
聊到这里，朋友说他之前写提示词经常打错字，问我有没有影响。
影响大了。AI对模式很敏感，你写得乱七八糟，它回复也容易乱七八糟。你写得清晰，它回复也会更靠谱。
这就像你跟人说话一样。你说话颠三倒四，别人理解起来就费劲，回答也可能答非所问。
我给朋友看了一个极端例子：
嗨 我有个关于狗的问题 jkaerjv 狗能是棕色的吗 jklmvca 谢谢 帮帮我 快快回答 短短的
这种乱码夹杂的提示词，AI都不一定能准确理解你在问什么。但如果你用XML标签把问题框起来：
嗨 我有个关于狗的问题 jkaerjv <question>狗能是棕色的吗</question> jklmvca 谢谢 帮帮我 快快回答 短短的
即使周围有乱码，AI也能准确抓住你的问题。
实际用的时候
朋友问我平时怎么用这个技巧。
比如让AI分析一段代码：
请分析下面这段代码的性能问题。
<code>
function fetchData() {
// 你的代码
}
</code>
比如让AI翻译文章，保留专业术语：
请把下面的技术文章翻译成中文，专业术语保留英文。
<article>
{文章内容}
</article>
比如让AI根据用户反馈写回复：
请根据下面的用户反馈，写一封礼貌的回复邮件。
<feedback>
{用户反馈内容}
</feedback>
每次你需要处理外部数据的时候，都可以用XML标签把数据包起来。这样AI就不会把你的指令和数据搞混了。
最后
朋友说他懂了，以后写提示词记住：指令和数据要分开，用XML标签把数据包起来；标签名字随便起，但最好有意义；写提示词别太随意，错别字会影响回复质量。
这就是提示词工程里最基础的一招。不管你是用Claude还是其他AI编程工具，这个技巧都管用。
我说差不多就这些。
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