很多朋友回去实践了，把知识库清洗得干干净净，去掉了乱码，加上了元数据。但这两天有人在后台跟我反馈：
“食材是洗干净了，但这个 AI 厨子（模型）怎么还是发挥不稳定？
有时候它忽略我的核心指令，自顾自地总结；
有时候它逻辑跳跃，明明资料里没说，它非要脑补一个结论；
最气人的是，它经常自信满满地胡说八道，简直是个‘懂王’。”
我太理解这种感受了。
在很长一段时间里，我也陷入了“玄学调优”的怪圈：不停地改提示词，今天加一句“请注意”，明天加一句“严禁胡编”，效果时好时坏。
直到我跳出“聊天”的视角，重新审视了大模型的运行机制，我才发现：
不是 AI 笨，是我们给它的“菜谱”写得太烂了。
今天这篇，我们聊聊如何通过结构化提示词和思维链（CoT）给 AI 装上严谨的脑回路，以及——更重要的——作为产品经理，如何让这套复杂的逻辑对用户“隐形”。
01 别写作文，要“写代码”
大多数人写 Prompt 的习惯，是写“小作文”。
“你是一个客服，参考这些资料回答问题，资料里有A你就说A，用户问的是B你要注意语气，不要太生硬……”
这一大段文字丢过去，AI 的注意力机制（Attention）很容易“迷路”。它分不清哪句是背景，哪句是铁律，哪句是客套话。
在 AI 眼里，这是一团糊状的信息流。
高手写 Prompt，不像写文章，更像写代码。我们最常用的手段，就是用XML 标签把 Prompt 像抽屉一样物理隔开。
这就叫结构化提示词。看看下面这个对比：
❌ 普通 Prompt：
请根据以下关于合同法的资料回答用户问题，如果资料里没有就说不知道，用户问的是定金能不能退。
✅ 结构化 Prompt：
<role>
你是一名资深法律顾问，逻辑严密，不讲废话。
</role>
<knowledge_base>
<!-- 这里放入清洗好的 RAG 资料 -->
[条款1] 定金罚则...
[条款2] 违约责任...
</knowledge_base>
<instruction>
1. 必须完全依据<knowledge_base>回答。
2. 引用条款时，请标注来源。
3. 如果资料未提及，直接输出“信息不足”。
</instruction>
<user_query>
定金能退吗？
</user_query>
为什么要这么做？
这其实是在利用工程学手段，降低模型的熵。
<knowledge_base>告诉 AI：这是只读的事实。<instruction>告诉 AI：这是必须执行的程序逻辑。当信息被物理隔离，AI 的“幻觉率”会直线下降，因为它清楚地知道界限在哪里。
02 强迫 AI 开启“慢思考”
解决了“看清指令”的问题，还要解决“乱说话”的问题。
大模型默认是快思考（System 1），它是基于概率预测下一个字的，所以它很容易脱口而出。而在复杂的业务场景下，我们需要它慢思考（System 2）。
这个技术叫CoT（思维链，Chain of Thought）。
落地非常简单，就是在 Prompt 里加一句神奇的指令：
“在回答之前，请先在<thinking>标签中进行一步步的推导。”
加上这句话，你会看到 AI 开始在后台“碎碎念”：
(Thinking) 我查了资料，资料说给付方违约不退，收受方违约双倍返还。(Thinking) 资料里没提特殊情况，所以我需要分情况讨论。最后，它才会输出给用户的答案。
这一步“内心独白”，是 AI 自我纠错的关键。它能让模型自己发现逻辑漏洞，从而给出一个圆融、严谨的结论。
03 产品的觉醒：最好的 Prompt 是“隐形”的
好了，技术原理讲完了。
这时候，如果我是个纯技术人员，我会说：“大家快去学 XML 和 CoT 吧，学会了 AI 就好用了！”
但作为一名产品经理，我必须泼一盆冷水：
这套方法论，对普通用户来说，就是灾难。
试想一下，你做了一个企业助手，你的用户是忙得脚不沾地的销售，是刚学会用智能手机的阿姨。
你指望他们去写<instruction>？你指望他们去设计思维链？
他们只会拿起手机，发一条语音：
“那个谁，帮我查下上次那个合同。”
如果我们直接把这句话丢给 RAG，再完美的 XML 模板也救不了，因为输入本身是残缺的。
所以，产品经理真正的价值，不是教育用户去适应 AI，而是在用户和 AI 之间，修建一座“隐形的翻译站”。
04 中间层设计：把“人话”变成“机器话”
在我的产品设计中，Prompt 绝不是由用户直接生成的。它是被精心设计的中间层动态组装出来的。
当用户说“查下上次那个合同”时，后台发生了一系列用户看不见的操作：
第一步：意图识别（听懂弦外之音）
系统先用一个小模型判断：用户想干嘛？
第二步：查询改写（补全信息）
系统结合用户的身份（销售张三）、时间（最近一周）、上下文（上一句在聊字节跳动），把那句模糊的口语自动改写为：
“查询销售张三在过去一周内跟进的、关于字节跳动的合同记录。”第三步：隐形结构化（注入模板）
系统把你辛苦设计的 XML 模板调出来，把改写好的问题填进去，把检索到的数据填进去，再把 CoT 指令加上。
最后，系统把这个长达 2000 字的、精密得像代码一样的 Prompt发送给大模型。
结果是什么？
用户只打了一行字，却收到了一个逻辑严密、数据详实、带有引用来源的完美回答。
用户会感叹：“哇，这个 AI 真懂我！”
其实，不是 AI 懂他，是你（产品经理）懂他。
写在最后
做大模型应用，我们经常在“技术视角”和“用户视角”之间撕裂。
而产品经理的使命，就是用技术的手段，去成全用户的懒惰。
最好的 Prompt，是用户看不见的。
它藏在产品的业务逻辑里，藏在改写算法里，藏在后台那些精密的 XML 结构里。
把复杂留给自己，把简单留给用户。这才是 AI 产品经理该有的“脑回路”。
