系统提示词

聊天模型接收带有角色的消息。系统消息排在最前面，说明助手应当如何表现：它是一位有耐心的数学老师，用法语回答，把回复控制在 100 词以内，返回 JSON。之后才是用户和助手的消息。模型被训练成给系统消息更大的权重，但它终究还是文字，模型可能偏离它或读错它，尤其是在很长的对话里。

好用的系统提示词是具体的。它说明助手是谁、在跟谁说话、好答案是什么样子，以及信息缺失时该怎么做。常见的组成部分有人设、受众、语气、长度限制、输出格式和两段示例对话，而所需格式的示例，比抽象的形容词更管用。规则写成肯定的指令，比如“先问一个澄清的问题”，比写一长串禁令更清楚。要把它控制得足够短，以免各条之间互相矛盾，并用刁钻的输入去测试它。

系统提示词并不是安全边界。用户有时能说服模型透露它，或者让模型违背它，所以秘密和访问控制应该放在你自己的代码里，而不是放在指令中。提示注入也是需要谨慎的原因：藏在网页、邮件或文件里的文字，会试图覆盖原本的指示。开发者也用这个词指应用在基础模型之上添加的隐藏指令，这就是同一个模型在两款产品里感觉大不相同的原因。品牌语气指南、辅导老师人设、客服话术和代码审查规则都是常见的例子；工程师会给它们做版本管理、跑回归测试，并记录是哪一版给出的回答。服务商通常把系统消息放在请求的最前面，并在各轮对话中保持不变，因此往往可以缓存它，而用户的每一轮都会变化；有些模型把 developer 消息当作级别略有不同的一类指令。

在 NeverNo 的应用里，自定义指令和角色决定模型扮演什么角色。你写下它应该怎么回答，或者定义一个有性格和说话方式的角色，模型就会在整场对话中遵循。你的指令和角色保存在浏览器里，如果你打开同步，它们会加密后跟随你到其他设备上。

在 API 里，聊天请求除了 user、assistant 和 tool 之外，还接受角色为 system 或 developer 的消息。NeverNo Uncensored 是 NeverNo 自己的私密模型，包含在免费套餐中，上下文窗口为 128,000 个 token；关于无审查 AI 聊天的页面介绍了它如何坦率回答。系统提示词可以塑造它的语气和格式，而 NeverNo 的硬性界限不论提示词怎么写都保持不变：不涉及未成年人，不涉及未经同意的真实人物，也不为严重伤害他人提供实际帮助。