很多人觉得，跟 AI 聊天就像开盲盒，结果好坏全凭运气。但其实，你可以像写代码一样，精确地控制 AI 的输出。我们不聊那些虚的，直接讲讲这到底是什么意思，以及怎么做。

“指令代码化”：不只是把话说清楚

所谓的“AI指令代码化”，本质上就是不再把给 AI 的指令（Prompt）当成一次性的对话，而是把它看作一段可以重复执行、持续优化的“代码”。 我们平时和 AI 沟通，多半是想到什么问什么，这种方式很随意，结果自然也不稳定。比如你让 AI 写个代码，第一次它可能写的不错，但第二次让它修改，结果可能就完全走样了。

问题出在哪里？因为 AI 没有稳定的预期。它不知道你所谓的“更好”具体指什么。 而“指令代码化”，就是要把这种模糊的沟通方式，变成一种结构化、标准化的指令流程。

这就像从手工作坊升级到工业生产线。手工作坊每次做的东西都可能不一样，但生产线上的每个产品都遵循同样的标准和流程，质量稳定可控。把指令当成代码来管理，就是为了实现这种稳定性和可控性。

具体来说，这种方法有几个核心好处：
* 可重复性： 同样的代码在同样的环境下，总能得到同样的结果。代码化的指令也能保证在面对同类任务时，AI 能稳定输出同样风格和质量的内容。
* 可维护性： 当你发现 AI 的输出有问题时，你可以像修改 bug 一样，直接去修改指令“代码”，而不是重新开始一段毫无头绪的对话。
* 模块化与复用： 你可以把一些常用的指令模块化，像函数一样随时调用。 比如，你可以创建一个专门用于生成特定格式 JSON 数据的指令模板，每次需要时，只需要填入具体的数据字段就行。

如何通过代码更精确地控制 AI？

从说到做，其实没那么复杂。关键在于改变你和 AI 的互动模式，从“聊天”转向“编程”。

第一步：建立结构，而不是闲聊

别再用大段的自然语言描述你的需求了。AI 很容易在长篇大论中迷失方向。你需要用一种结构化的方式来组织你的指令。这就像写代码要有清晰的结构一样。

一个非常实用的方法是使用分隔符，比如三重引号 """ 或者 XML 标签，来区分指令的不同部分。

举个例子，假设你要让 AI 帮你写一段 Python 代码，用来请求一个 API 并处理返回的 JSON 数据。

一个糟糕的指令可能是这样的：
“你能帮我写个 Python 代码吗，就是去请求一个叫https://api.example.com/data的地址，然后拿到返回的数据，这个数据是 JSON 格式的，里面有个 items 列表，我想把这个列表打印出来，哦对了，记得处理一下可能发生的网络错误。”

这种指令充满了口语化的、模糊不清的描述。AI 需要自己去猜“处理一下”是什么意思。

一个代码化的、结构清晰的指令应该是这样的：

“`
“””

角色

你是一个经验丰富的 Python 开发者，擅长编写健壮、可读性强的代码。

任务

编写一个 Python 脚本，完成以下任务：
1. 向 URL https://api.example.com/data 发送一个 GET 请求。
2. 解析返回的 JSON 数据。
3. 提取 JSON 数据中 items 键对应的值（一个列表）。
4. 遍历列表，并打印出每一项。

约束与要求

• 使用 requests 库处理 HTTP 请求。
• 必须包含异常处理逻辑，能捕获并处理网络连接错误（requests.exceptions.RequestException）和 JSON 解析错误。
• 代码需要有清晰的注释。
• 不要写成函数，直接提供可执行的脚本。
  “””
  “`
  你看，这个指令清晰地定义了 AI 的角色、具体任务步骤和明确的约束条件。 每一部分都像代码块一样分明，AI 只需要按部就班地执行，几乎没有产生误解的空间。

第二步：提供范例 (Few-Shot Prompting)

如果你想让 AI 输出特定格式的内容，光用嘴说是没用的，最好的办法是直接给它看例子。 这在术语里叫“Few-Shot Prompting”（少样本提示）。

比如，你需要 AI 帮你把一些杂乱的文本整理成固定的 JSON 格式。

你可以这样写指令：

“`
“””

任务

从下面的文本中提取关键信息，并输出为 JSON 格式。

范例

输入文本: “张三，男，联系电话是 13800138000，邮箱是 zhangsan@email.com。”
输出 JSON:
{
“name”: “张三”,
“gender”: “男”,
“contact”: {
“phone”: “13800138000”,
“email”: “zhangsan@email.com”
}
}

现在，请处理以下文本：

待处理文本

“李四，女，她的邮箱是 lisi@email.com，电话号码是 13900139000。”
“””
“`
通过提供一个清晰的“输入-输出”范例，你实际上是在给 AI 定义一个函数签名和它的行为。它会模仿你的范例，将新的文本处理成完全相同的 JSON 结构，而不是自由发挥。

第三步：将指令本身变成代码 (Prompt as Code)

更进一步，我们可以把整个指令流程用真正的编程语言封装起来。 这就是所谓的“Programmatic Prompting”（程序化指令）。 这样做的好处是，你可以用变量、循环、条件判断等编程逻辑来动态生成指令。

想象一下，你需要处理 100 个产品描述，为每个产品生成一段营销文案。手动复制粘贴指令 100 次显然不现实。但如果用代码，就非常简单。

下面是一个用 Python 实现的简单例子：

“`python
import openai

假设你已经配置好了 OpenAI 的 API Key

def generate_marketing_copy(product_name, features):
# 这是一个指令模板，使用 f-string 填充变量
prompt_template = f”””
# 任务
为以下产品写一段吸引人的营销文案。

# 产品名称
{product_name}

# 产品特点
- {"n- ".join(features)}

# 要求
- 语气活泼，面向年轻消费者。
- 文案长度不超过 100 字。
- 突出每个特点带来的好处。
"""

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_template}]
)
return response.choices[0].message.content

假设我们有一批产品数据

products = [
{“name”: “智能降噪耳机”, “features”: [“主动降噪”, “30小时续航”, “佩戴舒适”]},
{“name”: “便携咖啡机”, “features”: [“一键操作”, “兼容多种胶囊”, “易于清洗”]}
]

遍历产品列表，为每个产品动态生成指令并获取结果

for product in products:
copy = generate_marketing_copy(product[“name”], product[“features”])
print(f”— {product[‘name’]} —“)
print(copy)
print(“n”)

``
在这个例子里，指令不再是固定的文本，而是一个带有变量的模板。 我们可以通过调用一个函数，传入不同的产品信息，来批量、稳定地生成营销文案。整个过程是自动化的，结果也是可预测的。一些专门的框架，比如DSPy`，就是为了解决这类问题而生的，它让你像写程序一样去构建和优化与大模型的交互逻辑。

第四步：分解任务，像调试一样优化

复杂的任务不要指望一个指令就搞定。AI 和人一样，一次只能专注一件事。 你应该把一个大任务分解成多个小步骤，然后用一系列指令（这被称为“Chain of Thought”或指令链）来引导 AI 一步步完成。

比如，你要让 AI 写一个程序的代码，并为之编写测试用例。

一个不好的做法是：
“帮我写一个计算斐波那契数列的函数，并给它写好单元测试。”

AI 可能会把所有东西混在一起，代码和测试的质量都无法保证。

更好的做法是分两步走：

第一步：生成核心代码
“作为 Python 专家，请编写一个名为 fibonacci 的函数，它接受一个整数 n 作为参数，返回斐波那契数列的第 n 项。要求使用最优化的算法。”

拿到生成的代码后，你先检查一下，确保它符合你的基本要求。

第二步：基于代码生成测试
“现在，为下面这段 fibonacci 函数编写一套完整的单元测试用例，使用 Python 的 unittest 模块。需要覆盖常规情况、边界情况（例如 n=0, n=1）和异常情况（例如输入负数或非整数）。”
（然后把你第一步得到的代码贴在下面）

这种方式就像我们编程时先写功能、再写测试一样，逻辑清晰，每一步的输出都可控。如果某一步出错了，你只需要调试那一步的指令，而不是推倒重来。

总而言之，别再把 AI 当成一个什么都懂的魔法师了。把它当成一个需要清晰指令的“机器”或者一个初级程序员。 通过结构化指令、提供范例、用代码封装和分解任务，你就能从一个只会提问的使用者，变成一个能精确控制 AI 的“工程师”。这才是真正发挥 AI 潜力的正确方式。