提示词工程技巧

提示词工程是为 Roo Code 等 AI 模型编写有效指令的艺术。编写良好的提示词可以带来更好的结果、更少的错误以及更高效的工作流程。

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通用原则

• 清晰且具体： 清楚地说明你希望 Roo Code 做什么。避免歧义。

  • 差： 修复代码。
  • 好： 修复 calculateTotal 函数中的 bug，该 bug 导致其返回错误的结果。

• 提供上下文： 使用 上下文提及 来引用特定文件、文件夹或问题。

  • 好： @/src/utils.ts 重构 calculateTotal 函数，使其使用 async/await。

• 分解任务： 将复杂任务分解为更小、定义明确的步骤。

• 给出示例： 如果你有特定的编码风格或模式，请提供示例。

• 指定输出格式： 如果你需要特定格式的输出（例如 JSON、Markdown），请在提示词中指定。

• 迭代： 如果初始结果不符合预期，请不要害怕优化你的提示词。

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思考与执行

引导 Roo Code 完成“先思考后执行”的过程通常很有帮助：

1. 分析： 要求 Roo Code 分析当前代码、识别问题或规划方法。
2. 规划： 让 Roo Code 概述完成任务将采取的步骤。
3. 执行： 指示 Roo Code 逐步实现计划。
4. 审查： 在继续之前仔细审查每一步的结果。

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使用自定义指令

你可以提供自定义指令来进一步定制 Roo Code 的行为。自定义指令有两种类型：

• 全局自定义指令： 适用于所有模式。
• 特定模式自定义指令： 仅适用于特定模式（例如 Code、Architect、Ask、Debug 或自定义模式）。

自定义指令会添加到系统提示词中，为 AI 模型提供持久指导。你可以使用它们来：

• 强制执行编码风格指南。
• 指定首选库或框架。
• 定义项目特定约定。
• 调整 Roo Code 的语气或个性。

有关更多详细信息，请参阅 自定义指令 部分。

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处理歧义

如果你的请求存在歧义或缺乏足够细节，Roo Code 可能会：

• 做出假设： 它可能会根据最佳猜测继续执行，这可能不是你想要的。
• 提出后续问题： 它可能会使用 ask_followup_question 工具来澄清你的请求。

通常最好从一开始就提供清晰且具体的指令，以避免不必要的来回沟通。

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提供反馈

如果 Roo Code 没有产生期望的结果，你可以通过以下方式提供反馈：

• 拒绝操作： 当 Roo Code 提出你不希望执行的操作时，点击“拒绝”按钮。
• 提供解释： 拒绝时，请解释为什么要拒绝该操作。这有助于 Roo Code 从错误中学习。
• 重新表述你的请求： 尝试重新表述你的初始任务或提供更具体的指令。
• 手动纠正： 如果只有几个小问题，你也可以在接受更改之前直接修改代码。

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示例

好的提示词：

@/src/components/Button.tsx 重构 Button 组件，使其使用 useState 钩子而不是 useReducer 钩子。

差的提示词：

修复按钮。

好的提示词：

创建一个名为 utils.py 的新文件，并添加一个名为 calculate_average 的函数，该函数接受一个数字列表并返回它们的平均值。

差的提示词：

编写一些 Python 代码。

好的提示词：

@problems 解决当前文件中的所有错误和警告。

差的提示词：

修复所有问题。

通过遵循这些技巧，你可以编写有效的提示词，从而最大限度地发挥 Roo Code 的能力。