12.4 Meta Prompting（元提示）

引言：为什么需要 Meta Prompting

模型本身不会自动理解你的任务设计意图、希望它如何拆解、如何推理。Meta Prompting 是告诉模型"如何执行提示"，而不是"执行什么内容"的技术。

12.4.1 什么是 Meta Prompting

定义：在执行任务前，通过更高维度的指令明确模型的思考方式、策略、结构、原则，以及任务执行规则。

对比	普通 Prompt	Meta Prompt
内容	"写一篇商业分析"	"先解释你将如何分析，再执行任务"
控制	内容提示	策略提示

12.4.2 Meta Prompting 的三大价值

价值	说明
让模型更稳定	明确"模型如何思考"，输出更稳
提升推理深度	强制模型解释思维路径、明确执行策略
让模型具备自我意识	自我检查、自我反思、自我验证

12.4.3 五大类别

类别	说明	示例
Strategy Meta Prompt	定义"如何解决任务"	"请先说明你的推理策略"
Behavior Meta Prompt	定义执行任务时的行为方式	"不得编造事实"
Constraint Meta Prompt	定义任务的硬性约束	"必须先用列表输出假设"
Explanation Meta Prompt	要求模型解释为什么这样做	"请先解释你将如何拆解任务"
Verification Meta Prompt	要求模型执行最终质量检查	"检查是否满足全部要求"

12.4.4 三种执行模式

模式	说明	适用场景
Inline Meta Prompt	Meta 指令直接写在 Prompt 前部	单轮任务、小型系统
Separated Meta Prompt	Meta Prompt 与执行 Prompt 分离	多阶段任务、Prompt Chaining
Dynamic Meta Prompt	模型根据任务动态选择策略	Agent Systems

12.4.5 Meta Prompt 模板

在执行任务前，你必须先完成以下四步：

1. 【任务理解】解释你认为本任务的目标是什么
2. 【策略设计】解释你将如何解决任务
3. 【约束与边界】给出本次任务的约束条件
4. 【验证机制】解释你将如何检查输出是否满足要求

在完成上述内容后，再正式执行任务。

12.4.6 常见错误

错误	后果
Meta Prompt 太长	模型遗忘内容
Meta Prompt 不结构化	模型难以执行
与执行 Prompt 混在一起	策略不清晰

本节小结

关键要点

1. Meta Prompting 是"管理模型如何执行任务的提示"
2. 能显著提升推理深度、稳定性、可解释性
3. 常被用于大厂级系统 Prompt、Agent、Pipeline
4. 所有复杂任务都应从 Meta Prompt 开始

Meta Prompting 是 Pipeline 的高级技术，接下来我们将学习：Pipeline 错误处理。