AI提示词新玩法：System vs User prompt，怎么用才对？一文讲透

最近有不少朋友在用 Coze、dify 这类低代码平台搭建智能体时发现一个细节：
原本一大段 Prompt，现在被拆成了 System Prompt 和 User Prompt 两个框。
有些读者就问我：

• 为什么要拆？
• System 和 User 各自的作用是什么？
• User Prompt 和 chatflow 的 input 有啥区别，会不会重复？

今天就结合一个「AI 求职助手」的案例，带大家深入聊聊这件事。

一、System vs User：到底谁干啥？

在理解为什么要拆之前，我们得先知道 System Prompt 和 User Prompt 的定位差别。

System Prompt：

稳定设定，它相当于「模型的世界观」，用于告诉模型你是谁、该怎么回答、有什么边界。

示例：

你是一名专业的职业顾问，回答要简洁、有逻辑，并且不能虚构不存在的岗位。

有了 System Prompt，模型在整个对话过程中都会遵循这些规则，就像给它定下了“职业身份”和“行为准则”。

User Prompt：

即时请求,它相当于「用户点的菜」，用来承载用户在当下的需求。

示例：帮我写一封申请产品经理岗位的求职信。

这部分会随着用户输入而变化，每次调用可能完全不同。

👉 所以，简单一句话总结：

System = 长期设定，保证稳定性
User = 即时任务，保证灵活性

二、为什么要拆开？

很多人以为这是低代码平台自己“搞出来”的变化，其实不是。

最早在 OpenAI Chat API 中，角色就是按 system、user、assistant 来区分的。

为什么要这么设计？主要有四个原因：

• 工程化 :需要在应用开发中，System 部分可以写死逻辑（比如固定角色、语气风格），而 User 部分则可以映射用户输入。 👉 这样一来，应用的可维护性大大提升。

• 安全性 :考虑平台可以在 System Prompt 中加入隐形约束，比如“不能输出违规内容”。 就算用户在 User Prompt 里试图诱导模型，也很难绕过系统设定。

• 清晰度 :如果所有内容都写在一个 Prompt 里，久而久之就会变得又长又乱。 System 和 User 分开，可以让“角色设定”和“用户需求”泾渭分明。

• 稳定性 :System 部分的核心任务不会轻易被覆盖，保证了应用的方向不会跑偏。

总结一下：

System 保证了应用的稳定性和安全边界，User 提供了灵活的即时交互。
两者结合起来，既能让模型“有规矩”，又能让它“懂需求”。

三、Input 和 User Prompt，不是一个东西

这里是很多人最容易困惑的地方。

不少朋友会说：

“我在 chatflow 里明明已经有一个 input 节点了，为什么 LLM 节点里还要再写 User Prompt？这不是重复了吗？”

其实，两者作用完全不同。我们还是用「AI 求职助手」来举例。

Input（数据层输入）:

它是原始数据，通常来自表单、API 参数、数据库。

示例：岗位=产品经理，公司=Airbnb。

User Prompt（对话层输入）:

它是模型能理解的自然语言，用来组织上下文，把 Input 映射成一句完整的请求。

示例：“请帮我写一封申请 Airbnb 产品经理的求职信。”

两者关系，就像厨房里的食材和菜谱： Input 是生的食材，告诉系统“用户点了番茄炒蛋”。

User Prompt 就是厨师的菜谱，把“番茄 + 鸡蛋”组装成模型能操作的指令。

👉 所以，它们不是重复，而是分工不同：

• Input 提供原料
• User Prompt 把原料加工成模型理解的自然语言

这就是为什么在 LLM 节点里，仍然需要写 User Prompt。

四、User Prompt 一定要写吗？

这里有个实用技巧，很多人容易混淆。

必须写 User Prompt 的情况:

当用户每次都会输入新的需求，比如搜索、问答、翻译、写文章。

👉 没有 User Prompt，模型就不知道用户要干啥。

可以不用的情况:

当任务完全固定，比如每天早上自动生成一份日报。

👉 这种情况只需要 System Prompt 定义好格式和逻辑即可，User Prompt 可以留空。

推荐做法

有交互 → 一定要写 User Prompt
纯后台 → 只用 System Prompt 就行

这样能让应用既灵活，又不会无谓地增加复杂度。

五、写在最后

今天我们通过案例，把 System Prompt 和 User Prompt 的区别拆细讲了一遍：

• System Prompt：定义身份、规则和风格，保证稳定性。
  
• User Prompt：承载用户即时需求，保证灵活性。
  
• Input vs User Prompt：前者是数据层输入，后者是对话层输入，不是重复，而是分工不同。

最关键的一点是：

Prompt 拆分并不是平台的“自创规则”，而是 OpenAI API 本身的设计。

下次写 Prompt 的时候，不妨先问自己一句：

👉 这句话是要长期生效，还是只针对这次用户需求？

想明白了这一点，Prompt 写起来会清晰很多，应用也更稳定。