给模型一个「草稿纸」

我有阵子帮人调一个做计算的提示词，怎么调都不对。

任务不算难，就是一些带条件的数值推算。但模型总是直接给答案，错得离谱。我加要求「请仔细计算」「请确保正确」，没用。它一口一个「经过计算」，结果全是错的。

后来我做了一件特别简单的事——让它在给答案前，先把计算过程写出来。正确率立刻从惨不忍睹跳到能用。

草稿纸的魔力

这事儿有个名字，叫思维链。说人话就是：别让模型直接报答案，让它先把推理过程写下来再下结论。

为什么管用？因为模型生成答案的方式是「一个 token 接一个 token」。直接报答案时，它在没有「想清楚」的前提下就被迫开始输出了——等于逼它脱口而出。而让它先写过程，等于给它一张草稿纸，先把推导铺开，最后再下结论。前面铺的内容会反过来影响它后面的输出，等于让它「边想边写」，而不是「没想就答」。

这不是玄学，这是模型架构决定的。它没法在脑子里想完再写，它只能边写边想。所以那张「草稿纸」不是给它用的，是给它「想」的空间。

比正确率更值钱的东西

但这次实验给我最大的收获不是正确率涨了，是另一件事——那张草稿纸我能审计了。

以前模型报个错答案，我只能干瞪眼：它错在哪了？不知道，因为它只给答案。我改提示词都是瞎改，不知道问题在哪。

现在它写出了过程，我能顺着过程看：哦，第二步那个条件它漏了；哦，第三步单位换算错了。问题在哪一清二楚，改提示词就有了靶子。错答案变成了可定位的 bug，而不是玄学。

什么时候该给草稿纸

草稿纸不是免费的，它会增加输出长度，慢且贵。所以不是所有任务都该开。

我的判断标准很简单：这个任务，如果人做，需不需要在纸上列一下？

• 需要（计算、推理、多步判断、方案设计）→ 给草稿纸，让它分步写。
• 不需要（摘要、改写、翻译、格式转换）→ 别给，直接要答案，省成本。

一个小提醒

草稿纸要生效，有个细节：要明确要求它把过程「写出来」，不是「在脑子里想」。

我试过写「请先想清楚再回答」，没效果，因为它「想」是在生成前的隐式过程，等于没给空间。得写「请先分步写出你的推理过程，再给出最终答案」，逼它把思考变成文字，那张草稿纸才算数。

收尾

这个经验我后来用得很广。不只数学题，任何有点复杂的判断，我都先给模型一张草稿纸。

它不会让模型变聪明，但它把模型本来的聪明逼出来了，还顺便把过程暴露给我看。一张草稿纸，换来更高的正确率和可审计性。这是我知道的、性价比最高的提示词技巧之一。