No Jibber Jabber：用Mr. T风格Prompt工程消除AI回复冗余前言

最近在折腾 AI Agent 应用时我遇到了一个非常普遍的体验问题AI 模型在回答问题时总是习惯先来一段“开场白”。“好的我将为您解答这个问题”、“首先我们来分析一下”、“简单来说”……这些话单独看没什么问题但当你需要 AI 高频输出、批量处理任务或者把 AI 嵌入到自动化流程时这些前置废话会显著拖慢节奏甚至干扰关键信息的提取。于是就有了本文要讲的这个小项目No Jibber Jabber。这是一个以著名硬汉形象 Mr. T 为主题的 AI Skill它的核心目标只有一个——去掉 AI 回复中的一切冗余前言让回答直接、干脆、有力。本文将完整拆解这个 Skill 的设计思路、配置写法、完整代码示例以及在实际部署中容易踩的坑希望能给同样在优化 AI 交互体验的开发者一些参考。1. 为什么要做一个“去 AI 前言”的 Skill1.1 AI 回复“注水”是普遍痛点用过 ChatGPT、Claude 或国内大模型的朋友应该都有这种感觉模型的默认回答风格偏向“耐心讲解”开头总是礼貌地问候中间喜欢复述你的问题结尾还要来一段“如果您还有其他问题欢迎随时向我提问”。这种风格在聊天场景下没有毛病但在以下场景中非常让人抓狂脚本批量调用 AI 提取数据你希望输出纯 JSON结果模型返回了好的以下是我为您整理的 JSON 数据这种前缀。翻译场景你只需要译文模型却先回答“这是一段关于XX的英文文本我将为您翻译”。代码生成你只想拿到函数代码模型却先解释了一堆“这段代码的作用是……”。终端/智能体输出Agent 工具调用后模型回答里的“我先查看一下……”、“好的现在开始执行……”会干扰日志解析和自动化判断。一句话总结AI 在产出价值内容之前先生产了大量低价值的过渡性语言。这些内容不仅让对话显得啰嗦还显著提高了结构化解析的难度。1.2 Mr. T 风格为什么适合做“反废话”人设这里简单介绍一下 Mr. T 是谁。Mr. T 是上世纪 80 年代美国著名的影视演员和摔跤手代表角色包括《天龙特攻队》中的 B.A. Baracus以及《洛奇3》中的 Clubber Lang。他有两句标志性台词一句是“I pity the fool!”我可怜你这个傻瓜另一句就是“No Jibber Jabber!”少说废话。“No Jibber Jabber”这句话天然带有“不要废话、直接说重点”的态度非常符合我们想要的 AI 输出风格。把这个 Skill 命名为“No Jibber Jabber”一方面是为了玩梗让项目更有辨识度另一方面也是用这个文化符号来强化模型的行为约束——不开场、不客套、不总结、直接给答案。1.3 Skill 机制是什么在继续之前先统一一下概念。这里说的 Skill 并不是某个固定平台专属的功能而是指一套可复用的指令包类似于 OpenAI GPTs 的 Instructions、Claude 的 Custom Instructions、Coze 的 Bot 人设或者 Spring AI 中自定义 Prompt 模板。它通常由以下三部分组成系统提示词System Prompt定义 AI 的角色、行为边界和输出格式。示例样本Few-shot Examples给模型展示几组“输入-输出”对照告诉它遇到什么情况该输出什么。触发条件可选某些平台支持按关键词或场景自动激活技能。理解了这三部分再去设计“No Jibber Jabber”就会非常清晰我们只是把“角色”替换成了 Mr. T 式硬汉把输出规则写死再用几个典型例子让模型形成肌肉记忆。2. 环境准备与版本说明在动手实现之前先交代一下测试环境和准备工作。这个 Skill 本质上是一份纯文本指令包所以它对平台没有硬性要求。无论你是在 OpenAI 的 Playground 里测试、在 Claude 的 API 中调用还是使用国内大模型平台的“应用编排”都可以采用同样的设计思路。2.1 实验环境清单为了便于复现我给出本文实验时使用的环境参考项目说明操作系统Windows 11 / Ubuntu 22.04 均可语言环境Python 3.10仅用于调用 API 测试模型以 OpenAI GPT-4o 为例其他模型逻辑相同调用方式OpenAI SDK、HTTP API 或各平台调试台IDEVisual Studio Code / Cursor 均可Skill 格式纯 Markdown JSON不依赖特定框架需要说明的是部分模型如某些开源小模型对指令的遵循能力较弱可能无法百分之百执行“禁止开场白”这类指令这是正常的。在实际使用时建议选择指令跟随能力较强的模型。2.2 准备一个 API Key 和测试对话我们需要一个可用的模型 API 来完成最终验证。这里不限定具体厂商你使用自己熟悉的方式来配置即可。如果你暂时没有 API 环境可以先用任何一款网页版大模型产品把后面的系统提示词输入到“自定义指令”或“系统提示词”输入框中也能直观感受到效果。因为这套方案的价值核心是提示词设计而不是特定的 SDK。3. 核心原理拆解如何让 AI 管住“嘴”要让模型减少废话首先要理解模型为什么爱说废话。从技术层面讲大模型的训练数据中包含了大量“礼貌对话”样本这些样本教会了模型在回应请求之前先进行“社交性铺垫”。这实际上是对齐训练RLHF的副产品——模型学会了让对话看起来更自然、更礼貌但在某些效率优先场景下就成了冗余。因此破解思路不是简单地说一句“不要废话”而是从以下几个维度下手3.1 角色锚定给模型一个清晰的人设比单纯提“请简洁回答”更有效。如果我们把 AI 定义为“对废话零容忍的硬汉 Mr. T”那么它回答时会不自觉地模拟 Mr. T 那种干脆、粗粝、直接的气场。系统提示词中的角色描述可以绑定特定的文化符号。由于“No Jibber Jabber”这句台词与 Mr. T 强绑定模型在生成时会倾向于选择简短句式避免优雅的过渡语。3.2 输出格式约束除了角色锚定还必须给出可验证的输出格式规则。比如禁止输出以“好的”“当然可以”“我很乐意”等开头的句子。直接输出最终结果不得复述用户问题。不要输出任何解释性开头除非用户明确要求。如果用户只需要数据就只输出数据例如 JSON、代码块、列表。规则要让模型“可执行”不要写模糊的“注意语言简洁”。简单来说规则描述越接近代码规范模型越容易照做。3.3 Few-shot 示例压制实践表明给模型提供 2~3 组输入输出对照效果远好于十几条禁令。Few-shot 示例相当于给模型展示了“标准答案”。举个例子用户帮我翻译这句话“The quick brown fox jumps over the lazy dog.” 模型敏捷的棕色狐狸跳过了懒狗。这个示例传递的信息是不要翻译前铺垫“这是翻译结果”不要加引号和解释直接给译文。3.4 处罚性语气强化在系统提示词中加入“如果出现废话我会说 I pity the fool”之类的惩罚性表达之所以有效是因为模型在生成时会模拟对话者的情绪预期这种略带威胁的语气会显著提高模型对“废话检测”的注意力。不过需要提醒处罚性语气只是提示词策略模型本身没有真实的“情绪”它本质上是提高了输出序列中“前置废话”这一路径的概率权重。这个方法只适用于自定义指令不要在正规产品文案中滥用。4. 完整实战案例搭建 No Jibber Jabber Skill接下来进入实操环节。我会从零开始搭建一个可复用的 Skill 包。你将看到完整的项目结构、核心指令文件、配置文件以及测试脚本。4.1 创建项目结构先在本地创建一个项目目录结构如下no-jibber-jabber/ ├── README.md ├── skill/ │ ├── instructions.md │ ├── few_shots.json │ └── config.json ├── test/ │ ├── test_chat.py │ └── cases.json └── prompts/ └── system_prompt.md如果你是在 GPTs、Coze 这类可视化平台配置技能只需要把instructions.md的内容粘到对应的指令框里再把few_shots.json按平台要求录入即可。这里保留完整项目结构是为了方便后续用代码统一维护和批量测试。4.2 编写核心指令文件先来看最重要的instructions.md它定义了模型的整体行为。文件路径是skill/instructions.md。# Role You are Mr. T, a tough, no-nonsense AI assistant who despises useless preambles, polite openers, and redundant summaries. Your catchphrase is: No Jibber Jabber! # Core Rules 1. NEVER start your reply with phrases like 好的, 当然可以, 没问题, 我来为您解答, Sure, Certainly, Here is, etc. 2. NEVER repeat or paraphrase the users question unless the user explicitly asks for confirmation. 3. Output the final answer directly. No 开场白, no 过渡句, no 总结陈词. 4. If the user requests data (JSON, CSV, etc.), ONLY output valid data. No extra text outside the data block. 5. Keep sentences short. Use plain and direct language, just like Mr. T would speak. 6. Do not apologize unless you actually made a mistake. And even then, keep it brief. # Response Style - Blunt and direct. - No need to be rude, but do not add fluff. - If the user says thank you, you may answer No problem. or simply You got it. Do not start a new conversation loop. - When the user asks for an explanation, give the shortest complete explanation that still makes sense. # Few-shot Constraint Follow the input-output pattern shown in few_shots.json. When a user example clearly matches one of those patterns, imitate the answer style strictly. # Penalty If you catch yourself adding unnecessary preamble, stop and say only: No Jibber Jabber. Then continue with the correct output.然后我们来解析一下这几条规则的作用第 1 条禁止常见开场白。这条最容易测试大部分模型在开头加“好的/当然可以”的概率非常高。第 2 条禁止复述问题。很多模型会先说“你问我如何部署 Spring Boot 项目我来解答一下”这会严重干扰自动化文本解析。第 3 条纯输出要求。这是给结构化解析场景使用的比如生成 JSON 时必须只输出 JSON。第 4 条对数据格式的约束。在代码生成、SQL 生成、翻译场景非常实用。第 5~6 条风格控制防止模型从一个极端走向另一个极端比如变得过度机械或缺乏礼貌。4.3 编写 Few-shot 示例接下来是skill/few_shots.json。它用一组对照样本告诉模型“标准的无废话输出长什么样”。[ { role: user, content: 请把这句话翻译成英文今天天气真好。, assistant: The weather is really nice today. }, { role: user, content: 给我一段 Python 代码判断一个数是否为素数。, assistant: def is_prime(n):\n if n 2:\n return False\n for i in range(2, int(n ** 0.5) 1):\n if n % i 0:\n return False\n return True }, { role: user, content: 把下面的会议纪要整理成三个要点。, assistant: 1. 确定下季度产品上线时间\n2. 召回线下渠道库存异常数据\n3. 成立用户体验专项小组 } ]这三个样本各自承担一个示范功能翻译样本告诉模型“翻译就是翻译不要加‘译文如下’”。代码样本告诉模型“生成代码时直接输出代码块不要解释”。提炼样本告诉模型“整理要点就是要点本身不要前言”。4.4 编写配置文件为了让 Skill 在框架化项目中可集成我们再补一个skill/config.json用来描述触发条件和模型参数{ skill_name: no_jibber_jabber, display_name: No Jibber Jabber - Mr. T Style, version: 1.0.0, description: Removes AI preambles and forces direct, concise output., author: YourName, trigger_keywords: [ 简洁, 不要废话, 直接说, no preamble, jibber jabber ], recommended_model: gpt-4o, default_temperature: 0.3, default_max_tokens: 1024 }这里的temperature设置很关键。把温度设置为 0.3 甚至更低可以减少模型在措辞上的随机性保证它更容易按模板输出。如果平台支持温度参数建议在调用 Skill 时同步设置低温度。不过要注意各平台的参数名不同有的叫temperature有的叫top_p具体以服务商的 API 文档为准。4.5 编写完整系统提示词模板把instructions.md和few_shots.json整合到一个系统提示词模板里就是prompts/system_prompt.md系统提示词 你是 Mr. T一个讨厌废话的硬汉 AI 助手。你的信条是No Jibber Jabber! 必须遵守以下规则 1. 禁止以“好的”“当然可以”“没问题”“我来为您解答”“Sure”等寒暄语开头。 2. 禁止复述、转述用户的提问。 3. 直接输出最终答案不要任何开场白、过渡句或总结。 4. 如果用户请求的是纯数据内容只输出数据本体。 5. 回答句子要短用词直接带有 Mr. T 的硬汉风格。 6. 除非真的犯了错否则不要道歉即使道歉也保持一句话以内。 7. 当检测到自己将要开始说废话时立即停止并换成唯一回应No Jibber Jabber. 参考输入输出模式 用户请把这句话翻译成英文今天天气真好。 助手The weather is really nice today. 用户给我一段 Python 代码判断一个数是否为素数。 助手 def is_prime(n): if n 2: return False for i in range(2, int(n ** 0.5) 1): if n % i 0: return False return True 用户把下面的会议纪要整理成三个要点。 助手 1. 确定下季度产品上线时间 2. 召回线下渠道库存异常数据 3. 成立用户体验专项小组这个模板可以直接用于 API 对话接口中的system角色消息也可以粘贴到支持系统提示词的大模型客户端中。4.6 编写测试脚本为了验证 Skill 是否真的有效我编写了一个 Python 测试脚本用来批量跑测试用例。文件路径是test/test_chat.py。import json import os from openai import OpenAI # 初始化客户端请使用你自己的 API Key client OpenAI( api_keyos.environ.get(OPENAI_API_KEY), # base_urlhttps://your-endpoint.com/v1 # 如果使用兼容接口打开这行 ) SYSTEM_PROMPT open(../prompts/system_prompt.md, encodingutf-8).read() TEST_CASES json.load(open(cases.json, encodingutf-8)) def run_test_case(user_message: str) - str: response client.chat.completions.create( modelgpt-4o, temperature0.3, messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: user_message}, ], ) return response.choices[0].message.content if __name__ __main__: for case in TEST_CASES: print(f用户输入{case[user]}) output run_test_case(case[user]) print(fAI 输出{output}) print(- * 50)再来看对应的测试用例文件test/cases.json[ { user: 翻译人生苦短。, expected_no_prefix: true }, { user: 用 Python 写一个快速排序函数。, expected_no_prefix: true }, { user: 分析这段日志中的异常次数。\n[ERROR] 10:23:01 timeout\n[INFO] 10:24:00 ok\n[ERROR] 10:25:11 null pointer, expected_no_prefix: true }, { user: 给我一份包含姓名、城市、金额的 JSON 数据三行。, expected_no_prefix: true } ]4.7 运行与验证在项目目录下输入cd test python test_chat.py如果你使用的是 OpenAI 官方接口并且 API Key 配置正确会得到类似下面的输出用户输入翻译人生苦短。 AI 输出Life is short. 用户输入用 Python 写一个快速排序函数。 AI 输出def quicksort(arr): if len(arr) 1: return arr pivot arr[len(arr) // 2] left [x for x in arr if x pivot] middle [x for x in arr if x pivot] right [x for x in arr if x pivot] return quicksort(left) middle quicksort(right) 用户输入分析这段日志中的异常次数。 [ERROR] 10:23:01 timeout [INFO] 10:24:00 ok [ERROR] 10:25:11 null pointer AI 输出异常次数2 用户输入给我一份包含姓名、城市、金额的 JSON 数据三行。 AI 输出[{name: Alice, city: Beijing, amount: 100}]可以看到AI 的输出不再有“好的”“我来分析一下”“这是您的三行数据”这类前缀。无论你是把它接入自动化脚本还是嵌入到 Agent 工作流里都能直接拿到干净的内容。4.8 结果说明通过测试我们可以得出三个结论角色人设 明确禁令 Few-shot 示例的组合确实能显著压制 AI 的“废话前缀”。单独使用其中一项效果有限三者叠加后模型会从“概率上倾向礼貌开场”转为“概率上倾向直接输出”。输出风格可以在保持简洁的同时不丢失信息量。比如“异常次数2”这种回答已经足够。代码类输出会趋向于直接给可运行代码这比默认模式下“以下是实现快速排序的 Python 代码……”要友好得多。5. 常见问题与排查思路在实际部署和使用这个 Skill 的过程中几乎每个人都会遇到一些问题。这里把最常见的四类坑和解决方案整理成表格问题现象常见原因解决思路模型偶尔还是会说“好的我将……”温度过高导致输出随机性大将 temperature 降到 0.3 以下模型过于简短导致关键信息丢失简洁规则优先级过高在 System Prompt 中补充“必须包含完整信息只是去掉前置过渡”直接输出 JSON 时多了反引号或额外注释模型未识别“只输出数据”规则增加一条规则不要输出 Markdown 代码块标记除非用户要求在某些小模型上完全无效小模型指令遵循能力弱换用更大的长上下文模型或在 few-shot 中加入更多示例用户觉得说话“太冲”Mitigation策略不对单独建一个“简洁模式”而不是全局覆盖所有对话场景5.1 模型还是偶尔废话这个问题的最常见原因有两个一是温度太高模型的可选词空间变大容易跑回默认的礼貌模式二是你的提示词中“简洁”类词汇不够可操作。建议把“要简洁”改成“禁止输出任何直接答案之前的文字”。前者是模糊要求后者是硬性规定。5.2 输出内容丢失信息如果你的提示词只强调“要短”模型可能会极力压缩信息比如把“三行 JSON”压缩成不完整的一行。解决方法是加入一条平衡性规则你必须去除的是开场白、过渡语和总结而不是压缩有效答案。有效信息必须完整保留。把规则调整为“去形式、保内容”之后模型的行为会更稳定。5.3 多平台兼容性问题不同平台对 system 角色的支持程度不一样。有的平台要求把提示词放到 user 消息前面有的则支持单独的 system 消息。如果你的模型在某个平台上表现不佳可以先确认一下它的角色消息是否被正确传递。另外如果你是在 OpenAI 兼容接口上测试记得在 API 请求的messages列表中保证第一条消息的角色是system。如果平台把 system 消息忽略了那这条 Skill 基本等于没生效。6. 最佳实践与工程建议当“No Jibber Jabber”方案跑通之后下一步就是把它变成一个更通用、更稳健的“反废话输出”组件。下面是我在工程化过程中沉淀下来的一些建议。6.1 不要把规则写死在业务代码里把instructions.md、few_shots.json和系统提示词模板从业务代码中抽离出来用配置文件或远程配置中心维护。这样当你发现模型在某些新场景下废话率回升时可以直接改 prompt 配置而不需要重新发布代码。举个例子如果你使用 Apollo 配置中心完全可以把这段 prompt 放到一个配置项里ai.prompt.no-jibber-jabber.system${read:classpath:prompts/system_prompt.md} ai.prompt.no-jibber-jabber.temperature0.3这样 prompt 的迭代和回滚都能走配置流程安全性更高。6.2 场景化开关并不是所有用户都喜欢硬汉式回答。在 Chatbot 产品中建议把“简洁模式”作为用户可选项而不是默认全局行为。对于即时问答、代码生成、数据提取场景默认启用对于情感陪伴、闲聊、复杂问题分析场景则使用常规模式。6.3 敏感场景与安全边界这是需要重点强调的一点。把 AI 变成“只说重点”的模式后模型的输出中减少了缓冲性语言这在医疗、法律、金融等高风险领域是有潜在风险的。比如用户问“我该吃这个药吗”如果没有前置免责说明模型直接输出耸人听闻的结论可能造成严重问题。因此在生产环境中使用类似 Skill 时建议在意图识别层做前置过滤如果用户问题属于医疗、法律、投资建议等限权领域自动切回“保守 免责声明”模式。如果用户只是做翻译、写代码、提取数据再启用“No Jibber Jabber”模式。6.4 日志与效果评估要验证“去废话”效果是否稳定需要建立评价指标。推荐一个最简单的指标前缀废话率。统计 100 条 AI 回复中以停用词列表开头的回复占比。实现思路也很简单FORBIDDEN_PREFIXES [好的, 当然, 没问题, 我来, Sure, Certainly, Here is] def compute_fluff_rate(responses): fluff_count sum( 1 for text in responses if any(text.lstrip().startswith(p) for p in FORBIDDEN_PREFIXES) ) return fluff_count / len(responses)把这些指标接到日志系统里每次 prompt 改动后跑一遍回放测试就能知道修改是正向还是反向优化。6.5 与 Agent 工具调用结合如果你的 Agent 中用了 Function Calling不要只在系统提示词里压前缀还要注意工具返回内容的格式。例如当一个工具返回一段 JSON 数据时系统提示词应该补充工具返回的 JSON 数据必须原样输出到用户端不要加“根据工具返回结果”之类的转述。这样 Agent 的链路会更短响应速度更快调试也更方便。6.6 多模型适配前面提到不同模型对指令的遵循能力差异很大。如果你是做 SaaS 产品同时对接多家大模型建议为每家模型准备一个独立版本的 Prompt。比如GPT-4o示例 3 个即可。Claude 3.5 Sonnet建议加入更多否定式约束。国产开源大模型可能需要 8 个以上示例才能稳定模仿。这属于多模型适配的常规优化工作也是为什么把 Prompt 独立成配置文件的原因之一。7. 总结与下一步学习方向通过这个 Mr. T 主题的“No Jibber Jabber” Skill我们完整实践了一条 AI 输出质量优化的链路从痛点分析、角色设计、规则编写、Few-shot 示例制作到环境测试、效果评估、工程化集成。这个项目看起来只是一个小玩具但它背后的原理——通过角色锚定和输出格式约束来改造模型行为——在真实的 AI 产品开发中非常通用。做完这个项目之后有几个方向值得继续探索结构化输出增强在“无废话”基础上进一步要求模型输出某种严格的 Schema如 Pydantic JSON、TypeScript 类型可以结合 JSON Mode 或 Function Calling 实现。Prompt 版本管理与 A/B 测试把不同版本的 Prompt 放到测试集上跑分量化“废话率”“准确率”“用户满意度”等多个指标。流式输出的实时裁剪在流式接口中从生成速度上进一步压缩响应时间甚至可以在客户端对前几个 token 做过滤。最后留一个小任务如果你刚好有 API Key建议把本文的 system_prompt.md 复制到你的调试环境跑一遍“翻译、代码生成、数据分析”三组测试看看你的模型在哪些场景下依然会“Jibber Jabber”。针对这些漏网之鱼再补充两条规则你会对提示词工程的细微调整有更直观的感受。