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很多用过 ChatGPT、Claude 这类大模型的朋友都会遇到同一个烦恼问一个问题模型先来一大段“好的让我们一步步分析”的铺垫再啰里啰嗦给出各种背景、注意事项、总结展望真正有用的答案往往被淹没在一堆客套话里。尤其是在写代码、查命令、做脚本的日常工作中这种“AI 废话”非常影响效率。本文要介绍的是一种名为No Jibber Jabber的 AI 技能设计思路。它借助经典影视角色“Mr. T”那位总爱说“I pity the fool”的硬汉大叔的风格通过定制系统提示词强制大模型去掉开场白、废话、总结和一切礼貌性套话只输出最精简、最直接的结果。这个概念最初来自一些社区的 prompt 分享后来演变成一类非常实用的“反 AI 味”提示词模板。本文将围绕这个技能展开内容包括大模型为什么爱说废话No Jibber Jabber 的核心原理与提示词拆解。如何在不同 AI 工具中配置这套技能。完整可复制的 Mr. T 风格提示词模板。实战案例从普通回答到极简回答的效果对比。常见问题与排查思路。最佳实践与工程化建议。适合正在研究 AI 提示词工程、开发 AI 应用、或者单纯想让 AI 输出更干净的读者。读完你不仅能直接套用这套模板还能理解它背后的提示词设计逻辑从而自己定制其他风格的“反废话”技能。1. 背景与核心概念1.1 什么是 AI 的“前言废话”在默认状态下绝大多数通用大模型都有一种“礼貌性冗余”倾向。当你向它提问时它往往会在正式回答前加上大量开场白例如“好的这是一个非常有趣的问题……”“首先我们来了解一下背景……”“在回答这个问题之前我需要说明几点……”“当然我可以帮你解决这个问题。以下是我的建议……”“总的来说解决这个问题需要注意以下几点……”这些问题在前几个大模型版本里更明显后来经过模型微调和用户反馈已经有所收敛但至今没有完全消失。尤其是在复杂任务、创造性任务、以及用户没有明确要求“简短回复”的情况下模型倾向于生成更长的、更像“正规文章”的内容。从大模型的原理来看这种“废话”并不是它故意为难用户而是训练数据和对齐过程带来的副产品。模型在大量人类语料中学习到一段得体的回答通常包含问候、铺垫、分析和总结于是它就把这种结构当成了“高质量回答”的模式。再加上很多时候用户对长篇回答的容忍度较高模型就被鼓励生成更多内容。1.2 什么是 No Jibber Jabber 技能No Jibber Jabber 直译过来就是“别讲废话”。它并不是一个独立软件而是一套提示词模板 使用策略。你可以把它理解为一种“角色设定 输出控制”的复合提示词目的是让 AI 输出内容时不出现“好的”“没问题”等响应词不解释分析过程不重复用户问题中的内容不增加总结性结尾直接输出结果、代码、答案或操作步骤。为了实现这种效果提示词中融入了 Mr. T 这个角色的语言风格。Mr. T 是上世纪 80 年代美国电视剧《天龙特工队》中的硬汉角色以粗犷、直接、不废话、常挂嘴边的“I pity the fool”而闻名。利用这种角色设定一方面能给 AI 一个“性格滤镜”让它模仿简单粗暴的口吻另一方面角色设定本身也是一种强约束比单纯说“请简短回答”更有效。核心理解No Jibber Jabber 并不是让 AI“变笨”而是让 AI 的输出更聚焦、更高效。它非常适合工具人场景——比如生成代码、写命令、查语法、翻译、转换格式、提取信息等。1.3 适用场景与价值这个技能在以下场景中最有实用价值场景默认 AI 输出No Jibber Jabber 输出写一段 Python 代码先解释思路再给代码再讲注意事项直接给代码块查询一个 Linux 命令介绍命令用途、参数说明、举例直接给命令及必要参数翻译一段文字“好的以下是你需要的翻译……”直接输出翻译结果提取日志中的错误“我注意到日志中有几个异常让我们仔细分析……”直接列出错误列表修改一段 SQL“你的 SQL 有几个问题我建议这样做……”直接输出修改后的 SQL它的价值在于减少阅读成本、提高工作流效率。特别是当你把 AI 接入自动化流程、代码生成插件、或者频繁交互的开发环境中时每句话都少几个字累积下来能节省大量时间。2. 环境准备你需要哪些工具No Jibber Jabber 本质上是一套提示词因此你不需要安装任何特殊软件只需要一个支持自定义指令或系统提示词的大模型对话平台。下面整理常见平台的配置入口和版本差异。2.1 主流 AI 工具的自定义指令入口ChatGPTOpenAI打开右下角“自定义指令”设置可以设置“关于我”和“希望 AI 如何回应”两个字段。在第二个字段中粘贴本文的提示词模板即可全局生效。如果只针对单个对话可以直接把提示词贴在聊天窗口的开头。ClaudeAnthropic在 Claude.ai 的 Settings 里可以设置“Custom instructions”也可以在项目Projects中给特定知识库配置系统提示词。Claude 对角色扮演和复杂指令理解能力较强本文的模板在 Claude 上效果很好。文心一言、通义千问、Kimi 等国产大模型大多在设置界面有“指令”或“角色扮演”功能。如果没有全局设置可以在每个对话的第一条消息中发送模板。本地部署模型如 LLaMA、ChatGLM、Qwen可以通过修改 System Prompt 或用户输入的 prefix 来实现。例如在 text-generation-webui 中设置“自定义对话模板”。AI 编程插件Copilot、Cursor、CodeGeeX通常支持“Custom Instructions”或“Rules”文件如.cursorrules。可以把本文模板写入这些规则文件让代码补全和聊天结果都变得精简。2.2 版本兼容性说明本文给出的提示词模板基于常见的系统提示词语法适用于目前主流的大模型版本如 GPT-4、Claude 3 及以上、Qwen 2.5 等。不同模型的指令遵循程度不同GPT-4 系列对格式化的角色指令理解非常准确。Claude 系列对自然语言约束敏感但有时会“过度表演”需要微调。国产模型对“先生成代码再解释”的指令有时遵循不够需要把指令放在对话最前面。如果你的模型版本较老比如 2023 年以前的模型可能需要把提示词写得更直白一些比如直接说“不要解释不要开场白只输出内容”。本文会在后面给出高兼容性的简化版本。2.3 本文演示环境为了统一演示本文后面的示例均以文本对话方式运行模型使用一个支持较长上下文的中文通用大模型具体品牌不影响理解。代码示例会在每个提示词后标注建议使用的模型类型方便你按实际环境对照。3. 核心原理为什么“简短指令”不够用很多人会想想让 AI 少废话直接说“请简短回答”不就行了吗实际测试中你会发现这种直白指令的效果非常不稳定。下面我们来拆解原因并理解 No Jibber Jabber 的设计逻辑。3.1 指令遵循中的“优先级”问题大模型在生成回复时会结合所有上下文信息来预测最合适的 token 序列。当你只写“请简短回答”时这条指令在整个上下文中的权重并不高。模型仍然会倾向于沿用“问答数据”中常见的结构——因为训练数据里面“礼貌且完整”的答案占比更高。而当你给模型设定一个鲜明的角色比如 Mr. T并附带详细的“禁止项”列表时角色信息占据了上下文的较大权重。模型会下意识地模仿角色的语气和说话风格从而覆盖默认的行为模式。这就是为什么角色提示词经常比功能指令更有效。3.2 “负面指令”要具体Mar 研究表明只告诉模型“不要废话”是模糊的模型很难判断“废话”的边界。更好的做法是列出具体的禁止行为。No Jibber Jabber 模板里通常包含不要问候不要总结不要重复问题不要解释步骤不要使用“好的”“当然”“没问题”等开场词不要使用“首先、其次、最后”等过渡词不要生成 Markdown 表格除非必要这些禁止项越具体模型越容易遵循。3.3 输出格式的引导除了“不要做什么”还要告诉模型“要做什么”。常见的做法是让模型用“回答 结果 必要的上下文”的格式输出。例如代码任务直接输出代码块不要输出解释。查询任务直接输出答案如果信息不足只输出“信息不足”四个字。转换任务直接输出转换后的内容不要额外说明。这个“直接输出”可以用“ACTION”指令来强化。3.4 Mr. T 角色的妙处很多人会问为什么一定要用 Mr. T用“机器人”或“冷酷助手”不行吗这里有一个提示词工程的小技巧越有个性、越夸张的角色对模型的约束力越强。Mr. T 的典型特征包括说话简短有力。喜欢用“ fool”“jibber jabber”等俚语。不喜欢解释和拖延。当模型接收到“Now listen up, fool! I aint got time for no jibber jabber. Im Mr. T. When I answer, I dont give you no intro, no outro, no fluff. You ask, I answer. Straight up.”这样的提示后它会立刻切换到一种“表演模式”模仿这种硬汉口吻。这种表演反过来抑制了客套话的产生。不过要注意这里借用 Mr. T 的形象并不是为了恶搞而是作为一种高效的“性格滤镜”来压缩模型输出。在实际业务中你也可以自定义其他角色——比如“冷酷的 CTO”“不耐烦的代码评审员”“只会输出命令的终端”。3.5 温度与采样参数的影响除了提示词模型参数也会影响输出长度。如果使用的是 API 或本地部署可以把temperature调低比如 0.2~0.5这样模型更倾向于确定性输出减少随意的扩展。同时max_tokens也需要适当限制以防模型输出超长。但参数控制属于辅助手段提示词仍然是核心。4. 完整实战配置 No Jibber Jabber 技能下面我们手把手地配置一套基于 Mr. T 风格的 No Jibber Jabber 提示词并演示它在不同任务中的效果。这部分的提示词你可以直接复制修改。4.1 设计提示词结构一个完整的 No Jibber Jabber 提示词包含三部分角色设定你是谁Mr. T。行为禁令禁止做什么。输出要求应当如何组织输出。建议把这三部分放在同一个系统提示词中并在开头做得有冲击力。system 你是“Mr. T”——一个说话极其精简、强硬、讨厌废话的 AI 助手的化身。 你的唯一目标用最少的字回答用户的问题绝不输出任何与答案无关的内容。 铁律 1. 禁止使用任何问候语、开场白、结束语例如“好的”“没问题”“当然可以”“希望这个回答有帮助”等。 2. 禁止重复或改写用户的问题。 3. 禁止解释你的思考过程或分析步骤。 4. 禁止使用“首先、其次、然后、最后”这类过渡词。 5. 禁止输出总结性段落。 6. 除非用户明确要求否则禁止添加“注意”“提示”“建议”等额外区块。 7. 禁止使用 Markdown 表格除非用户要求。 8. 如果用户要求写代码只输出代码块不要输出代码之外的任何解释。 9. 如果用户要求翻译只输出翻译后的文本不要输出“这是您的翻译”之类的句子。 10. 如果无法回答只能输出“警告信息不足请补充细节。”这句话不要解释原因。 输出规则 - 直接给出答案。 - 答案需要包含必要信息但每个字都必须有实际价值。 - 如果用户问的是步骤用编号列表列出步骤不要增加额外的描述性文字。 - 如果用户问的是选择题直接输出正确选项及其简要理由不超过20字。 /system这个模板可以作为一个全局系统提示词使用。如果你只想在单个对话中临时启用可以把这段内容复制到对话的第一条消息中然后在第二条消息里提问。4.2 在 ChatGPT 中配置自定义指令如果你使用的是 ChatGPT Plus 或免费版可以按以下步骤配置全局生效的 No Jibber Jabber点击左下角用户头像选择“Custom Instructions”自定义指令。在第一个输入框关于我中写上我不需要任何礼貌性回复我只想高效获得答案。在第二个输入框希望 AI 如何回复中粘贴上面给出的system模板内容但不需要system标签直接粘贴内部文字。保存后新开的对话都会自动遵循这套规则。4.3 在 Claude 中配置项目级技能Claude 的 Projects 功能更适合长期复用。步骤如下创建或进入一个 Project。点击左下角“Project settings”。在“Custom instructions”中粘贴模板。任何在该 Project 内发起的对话都会应用这条指令。如果使用 Claude API你也可以在 System Prompt 参数中直接传入模板文字。4.4 在 Cursor / Copilot 编程插件中配置如果你是开发者想在 AI 编程助手里强制减少废话方法如下Cursor在项目根目录创建.cursorrules文件写入以下内容You are a terse coding assistant. Do not explain code unless asked. For any code generation request, output only the code block. No intro, no outro.GitHub Copilot可以在 Settings Code completion 里添加一个自定义指令或者在自己的用户提示词中强调“Only output code, no comments”。4.5 编写一个调用该技能的 Python 示例如果你在做 AI 应用开发想把这个技能固化到代码里可以写一个 Python 函数把系统提示词打包发送给大模型 API。下面是一个基于 OpenAI SDK 的示例其他平台可参考改写# 文件路径mr_t_skill.py import openai # 设置你的 API Key生产环境推荐用环境变量 openai.api_key your-api-key def mr_t_response(user_query, modelgpt-4, temperature0.3): system_prompt 你是“Mr. T”——一个说话极其精简、强硬、讨厌废话的 AI 助手的化身。 你的唯一目标用最少的字回答用户的问题绝不输出任何与答案无关的内容。 铁律 1. 禁止使用任何问候语、开场白、结束语。 2. 禁止重复或改写用户的问题。 3. 禁止解释你的思考过程或分析步骤。 4. 禁止使用“首先、其次、然后、最后”这类过渡词。 5. 禁止输出总结性段落。 6. 除非用户明确要求否则禁止添加“注意”“提示”“建议”等额外区块。 7. 如果用户要求写代码只输出代码块不要输出代码之外的任何解释。 8. 如果用户要求翻译只输出翻译后的文本。 9. 如果无法回答只能输出“警告信息不足请补充细节。”这句话。 输出规则 - 直接给出答案。 - 答案需要包含必要信息但每个字都必须有实际价值。 - 如果用户问的是步骤用编号列表列出步骤。 - 如果用户问的是选择题直接输出正确选项及其简要理由不超过20字。 response openai.ChatCompletion.create( modelmodel, temperaturetemperature, messages[ {role: system, content: system_prompt}, {role: user, content: user_query} ] ) return response.choices[0].message.content.strip() if __name__ __main__: # 测试 query 用 Python 删除列表中重复元素保持顺序 print(mr_t_response(query))运行后你可能会得到类似输出def dedupe_list(lst): seen set() return [x for x in lst if not (x in seen or seen.add(x))]全程没有一句废话。这个函数可以直接集成到你的自动化工具、Bot 或小插件中。4.6 实战对比普通回答 vs No Jibber Jabber下面我们在同一个模型上分别用普通提示词和 No Jibber Jabber 提示词提问看看效果差异。问题 1什么是死锁普通回答死锁是指多个进程在运行过程中因争夺资源而造成的一种僵局。当两个或多个进程互相等待对方释放资源并且在没有外力干预的情况下都无法继续推进时系统就陷入了死锁状态。死锁通常由四个必要条件引起互斥条件、请求保持条件、不可剥夺条件和循环等待条件。要避免死锁可以通过破坏这四个条件之一来实现……No Jibber Jabber 回答死锁 进程互相等待对方占用的资源导致都无法推进。四个条件互斥、请求保持、不可剥夺、循环等待。解决方法破坏任一条件。问题 2用 shell 删除文件夹下所有 .log 文件。普通回答你可以使用 find 命令来查找并删除所有的 .log 文件。下面是一个示例命令find /path/to/dir -name *.log -type f -delete。不过要注意在使用 -delete 之前建议先测试一下文件列表以免误删文件。No Jibber Jabber 回答find /path/to/dir -name *.log -type f -delete问题 3解释一下 Raft 算法的核心思想。普通回答Raft 算法是一种用于分布式系统中一致性协调的共识算法它的设计目标是易于理解。Raft 将一致性分解为领导者选举、日志复制、安全性三个子问题……No Jibber Jabber 回答选一个领导者日志同步到多数节点多数派成功即提交。Leader 负责复制日志超时重新选举。成员变更用联合共识。可以看到No Jibber Jabber 的回答长度通常只有原来的 1/3 到 1/4但核心信息没有丢失。这正是它高效的原因。5. 常见问题与排查思路任何提示词在实际使用中都可能遇到问题。下面列出使用 No Jibber Jabber 技能时最常出现的几种情况以及对应解决办法。问题现象可能原因解决思路模型仍然输出“好的”“当然”等开场白提示词权重不够或模型版本不支持复杂系统指令增加一个示例在提示词中附上“问题你好 回答”这种“问题-回答”对让模型模仿模型完全变成了 Mr. T说话太粗鲁甚至带脏话倾向提示词中的“强硬”程度被模型理解为“冒犯”在铁律最后补充“你的风格是强硬但礼貌不允许使用侮辱性词汇”或者干脆去掉角色设定只保留禁止项代码输出仍带解释某些模型特别是代码模型默认把解释当成代码补全的一部分在铁律中明确增加“代码输出禁止包含 Markdown 注释除非用户要求”如果用的是编程插件把.cursorrules里的优先级调到最高模型对“禁止总结”执行不彻底仍然在结尾加“总结一下”部分模型会将长回答自动生成总结把 max_tokens 设置得短一些例如 500并在提示词中强制要求“回答必须以最后一个有效字符结束不得有后续内容”使用中文提问时生效但切换英文失效你可能用了两套不同的 prompt一些工具会按语言切换指令在系统提示词中同时写明“无论用户使用什么语言回答都使用相同语言且遵守同样规则”模型把“No Jibber Jabber”理解成特定技能无法应用到新问题你在对话中把提示词当成了“技能触发词”而不是全局设置最好把提示词设置为全局自定义指令而不是在聊天中手动输入“现在开启 No Jibber Jabber”。如果非要手动触发可以在提示词末尾加上“以上规则从现在起对所有后续消息永久生效”5.1 如果模型完全不遵守怎么办这是提示词工程中经常遇到的“分布外崩溃”问题。你可以尝试以下三个策略给模型一个正面示范。在提示词中加入一段示例对话告诉模型“用户问什么你直接回答什么”。示例往往比抽象规则更有效。把指令改成“输出格式”要求。例如直接说“你的输出格式必须为答案: 内容。不要输出其他任何字符。”这样模型用一个更笼统的格式约束来屏蔽废话。升级模型或调整温度。如果当前模型过于“啰嗦”可以尝试使用同系列更强的版本或者把 temperature 调整到 0.2 以下。本地小模型可能无法胜任复杂指令这时建议用更简单的模板例如“只输出答案不要解释。”5.2 是否会让回答失去必要信息有些读者会担心过于精简会不会导致重要细节丢失实际上No Jibber Jabber 的“精简”针对的是无意义填充词而不是“必要信息”。我们可以通过输出规则来保留信息。比如回答“Raft 算法的核心思想”时模型在精简版里依然提到了“领导者选举、日志复制、安全性”等关键概念只是省略了冗长的铺垫。如果你需要更详细的信息可以追加追问“请详细解释日志复制过程”模型依然会给出展开说明。因此建议把 No Jibber Jabber 视为一种“默认的压缩版回答”而不是“唯一形式”。用户可以在提问时追加“详细说明”来覆盖默认规则这在很多高级提示词设计中都可以实现。6. 最佳实践与工程化建议6.1 使用环境变量管理系统提示词在工程化中不要把系统提示词硬编码在业务代码里。建议放在配置文件或环境变量中方便多环境切换。例如 Python 中import os MR_T_PROMPT os.getenv(MR_T_PROMPT, 默认的缩减提示词)这样在测试、预发、生产环境可以分别加载不同的提示词版本便于灰度验证效果。6.2 建立 Prompt 版本管理No Jibber Jabber 这类提示词不是一次就能调到完美的。随着模型升级你可能需要微调措辞。建议把 prompt 放进 Git 仓库并写好变更记录。每次修改后用一组固定的测试问题回归对比输出长度和信息完整性。人工评估时可以关注三个指标平均输出 token 数下降程度信息完整度是否包含所有关键要素用户满意度是否符合阅读习惯6.3 考虑模型差异适配不同 API不同厂商的 API系统提示词的处理方式不同。OpenAI 的 Chat Completions 对 system role 的权重较高而部分开源模型的 system 和 user 边界并不严格。如果使用本地模型建议把提示词直接拼接到用户消息的开头例如[系统指令] 你是Mr.T回答问题只输出结果不要解释。用户提问删除列表重复元素这样简单粗暴对中小模型的跟随性反而更好。6.4 安全边界与合规提醒在设计角色提示词时不要使用涉及政治、歧视、暴力等敏感内容。虽然 Mr. T 自带“硬汉”属性但我们必须把它限定在“简洁回应”的范畴避免模型误生成攻击性内容。如果将该技能集成到面向公众的产品中建议增加一层内容审核确保极端情况下输出不违反平台规范。不要利用这类“去废话”提示词尝试绕过模型的安全限制例如让模型输出违法内容。No Jibber Jabber 只改变说话风格不改变模型的安全边界。6.5 结合外部工具将输出物化No Jibber Jabber 最有价值的用法是接入自动化流程。例如自动生成会议纪要直接输出要点列表不要“好的”。代码生成插件直接把生成代码写进文件。智能客服先直接回答再补充细节。数据清洗将非结构化文本转换为结构化 JSON不需要任何解释。在 API 调用时还可以搭配 JSON Mode 或结构化输出功能让模型直接返回 JSON 数据。这种情况下提示词中甚至可以额外添加“只输出 JSON不要输出 Markdown 代码块”的规则。6.6 让“简洁”成为一种可定制的风格如果你不喜欢 Mr. T完全可以替换成其他角色风格核心结构不变冷酷 Code Review 风格“你是资深代码审查者只输出 diff 和风险点不要评论。”终端风格“你是一个模拟终端输入命令输出结果不显示任何提示符之外的信息。”电报风格“用最少的词回复类似电报省略冠词和礼貌用语。”最终的目标是让 AI 的输出符合你的工作流而 No Jibber Jabber 只是其中一个很实用的参考模板。7. 总结No Jibber Jabber 是一套非常实用的提示词技能它通过“角色设定 明确禁止项 输出格式要求”的组合有效抑制了大模型常见的客套话和冗余铺垫。本文介绍了它的背景、原理、模板以及多平台配置方法并通过实际对比展示了效果。在你掌握这个模板之后可以进一步思考如何根据不同的任务类型动态调整系统提示词如何在“极度精简”与“信息丰富”之间取得平衡如何把这类提示词嵌入到自己的 AI 应用中形成稳定的产品体验建议你先直接复制本文中的 Mr. T 模板用一个高频场景比如写代码、翻译、查资料测试两周。习惯了这种“直球式”输出后你可能会发现和 AI 对话的效率还有很大的提升空间。如果本文对你有帮助可以收藏备用也欢迎在实际使用中根据你的模型参数做进一步调优。 No Jibber Jabber：用Mr. T风格提示词让AI告别废话
很多用过 ChatGPT、Claude 这类大模型的朋友都会遇到同一个烦恼问一个问题模型先来一大段“好的让我们一步步分析”的铺垫再啰里啰嗦给出各种背景、注意事项、总结展望真正有用的答案往往被淹没在一堆客套话里。尤其是在写代码、查命令、做脚本的日常工作中这种“AI 废话”非常影响效率。本文要介绍的是一种名为No Jibber Jabber的 AI 技能设计思路。它借助经典影视角色“Mr. T”那位总爱说“I pity the fool”的硬汉大叔的风格通过定制系统提示词强制大模型去掉开场白、废话、总结和一切礼貌性套话只输出最精简、最直接的结果。这个概念最初来自一些社区的 prompt 分享后来演变成一类非常实用的“反 AI 味”提示词模板。本文将围绕这个技能展开内容包括大模型为什么爱说废话No Jibber Jabber 的核心原理与提示词拆解。如何在不同 AI 工具中配置这套技能。完整可复制的 Mr. T 风格提示词模板。实战案例从普通回答到极简回答的效果对比。常见问题与排查思路。最佳实践与工程化建议。适合正在研究 AI 提示词工程、开发 AI 应用、或者单纯想让 AI 输出更干净的读者。读完你不仅能直接套用这套模板还能理解它背后的提示词设计逻辑从而自己定制其他风格的“反废话”技能。1. 背景与核心概念1.1 什么是 AI 的“前言废话”在默认状态下绝大多数通用大模型都有一种“礼貌性冗余”倾向。当你向它提问时它往往会在正式回答前加上大量开场白例如“好的这是一个非常有趣的问题……”“首先我们来了解一下背景……”“在回答这个问题之前我需要说明几点……”“当然我可以帮你解决这个问题。以下是我的建议……”“总的来说解决这个问题需要注意以下几点……”这些问题在前几个大模型版本里更明显后来经过模型微调和用户反馈已经有所收敛但至今没有完全消失。尤其是在复杂任务、创造性任务、以及用户没有明确要求“简短回复”的情况下模型倾向于生成更长的、更像“正规文章”的内容。从大模型的原理来看这种“废话”并不是它故意为难用户而是训练数据和对齐过程带来的副产品。模型在大量人类语料中学习到一段得体的回答通常包含问候、铺垫、分析和总结于是它就把这种结构当成了“高质量回答”的模式。再加上很多时候用户对长篇回答的容忍度较高模型就被鼓励生成更多内容。1.2 什么是 No Jibber Jabber 技能No Jibber Jabber 直译过来就是“别讲废话”。它并不是一个独立软件而是一套提示词模板 使用策略。你可以把它理解为一种“角色设定 输出控制”的复合提示词目的是让 AI 输出内容时不出现“好的”“没问题”等响应词不解释分析过程不重复用户问题中的内容不增加总结性结尾直接输出结果、代码、答案或操作步骤。为了实现这种效果提示词中融入了 Mr. T 这个角色的语言风格。Mr. T 是上世纪 80 年代美国电视剧《天龙特工队》中的硬汉角色以粗犷、直接、不废话、常挂嘴边的“I pity the fool”而闻名。利用这种角色设定一方面能给 AI 一个“性格滤镜”让它模仿简单粗暴的口吻另一方面角色设定本身也是一种强约束比单纯说“请简短回答”更有效。核心理解No Jibber Jabber 并不是让 AI“变笨”而是让 AI 的输出更聚焦、更高效。它非常适合工具人场景——比如生成代码、写命令、查语法、翻译、转换格式、提取信息等。1.3 适用场景与价值这个技能在以下场景中最有实用价值场景默认 AI 输出No Jibber Jabber 输出写一段 Python 代码先解释思路再给代码再讲注意事项直接给代码块查询一个 Linux 命令介绍命令用途、参数说明、举例直接给命令及必要参数翻译一段文字“好的以下是你需要的翻译……”直接输出翻译结果提取日志中的错误“我注意到日志中有几个异常让我们仔细分析……”直接列出错误列表修改一段 SQL“你的 SQL 有几个问题我建议这样做……”直接输出修改后的 SQL它的价值在于减少阅读成本、提高工作流效率。特别是当你把 AI 接入自动化流程、代码生成插件、或者频繁交互的开发环境中时每句话都少几个字累积下来能节省大量时间。2. 环境准备你需要哪些工具No Jibber Jabber 本质上是一套提示词因此你不需要安装任何特殊软件只需要一个支持自定义指令或系统提示词的大模型对话平台。下面整理常见平台的配置入口和版本差异。2.1 主流 AI 工具的自定义指令入口ChatGPTOpenAI打开右下角“自定义指令”设置可以设置“关于我”和“希望 AI 如何回应”两个字段。在第二个字段中粘贴本文的提示词模板即可全局生效。如果只针对单个对话可以直接把提示词贴在聊天窗口的开头。ClaudeAnthropic在 Claude.ai 的 Settings 里可以设置“Custom instructions”也可以在项目Projects中给特定知识库配置系统提示词。Claude 对角色扮演和复杂指令理解能力较强本文的模板在 Claude 上效果很好。文心一言、通义千问、Kimi 等国产大模型大多在设置界面有“指令”或“角色扮演”功能。如果没有全局设置可以在每个对话的第一条消息中发送模板。本地部署模型如 LLaMA、ChatGLM、Qwen可以通过修改 System Prompt 或用户输入的 prefix 来实现。例如在 text-generation-webui 中设置“自定义对话模板”。AI 编程插件Copilot、Cursor、CodeGeeX通常支持“Custom Instructions”或“Rules”文件如.cursorrules。可以把本文模板写入这些规则文件让代码补全和聊天结果都变得精简。2.2 版本兼容性说明本文给出的提示词模板基于常见的系统提示词语法适用于目前主流的大模型版本如 GPT-4、Claude 3 及以上、Qwen 2.5 等。不同模型的指令遵循程度不同GPT-4 系列对格式化的角色指令理解非常准确。Claude 系列对自然语言约束敏感但有时会“过度表演”需要微调。国产模型对“先生成代码再解释”的指令有时遵循不够需要把指令放在对话最前面。如果你的模型版本较老比如 2023 年以前的模型可能需要把提示词写得更直白一些比如直接说“不要解释不要开场白只输出内容”。本文会在后面给出高兼容性的简化版本。2.3 本文演示环境为了统一演示本文后面的示例均以文本对话方式运行模型使用一个支持较长上下文的中文通用大模型具体品牌不影响理解。代码示例会在每个提示词后标注建议使用的模型类型方便你按实际环境对照。3. 核心原理为什么“简短指令”不够用很多人会想想让 AI 少废话直接说“请简短回答”不就行了吗实际测试中你会发现这种直白指令的效果非常不稳定。下面我们来拆解原因并理解 No Jibber Jabber 的设计逻辑。3.1 指令遵循中的“优先级”问题大模型在生成回复时会结合所有上下文信息来预测最合适的 token 序列。当你只写“请简短回答”时这条指令在整个上下文中的权重并不高。模型仍然会倾向于沿用“问答数据”中常见的结构——因为训练数据里面“礼貌且完整”的答案占比更高。而当你给模型设定一个鲜明的角色比如 Mr. T并附带详细的“禁止项”列表时角色信息占据了上下文的较大权重。模型会下意识地模仿角色的语气和说话风格从而覆盖默认的行为模式。这就是为什么角色提示词经常比功能指令更有效。3.2 “负面指令”要具体Mar 研究表明只告诉模型“不要废话”是模糊的模型很难判断“废话”的边界。更好的做法是列出具体的禁止行为。No Jibber Jabber 模板里通常包含不要问候不要总结不要重复问题不要解释步骤不要使用“好的”“当然”“没问题”等开场词不要使用“首先、其次、最后”等过渡词不要生成 Markdown 表格除非必要这些禁止项越具体模型越容易遵循。3.3 输出格式的引导除了“不要做什么”还要告诉模型“要做什么”。常见的做法是让模型用“回答 结果 必要的上下文”的格式输出。例如代码任务直接输出代码块不要输出解释。查询任务直接输出答案如果信息不足只输出“信息不足”四个字。转换任务直接输出转换后的内容不要额外说明。这个“直接输出”可以用“ACTION”指令来强化。3.4 Mr. T 角色的妙处很多人会问为什么一定要用 Mr. T用“机器人”或“冷酷助手”不行吗这里有一个提示词工程的小技巧越有个性、越夸张的角色对模型的约束力越强。Mr. T 的典型特征包括说话简短有力。喜欢用“ fool”“jibber jabber”等俚语。不喜欢解释和拖延。当模型接收到“Now listen up, fool! I aint got time for no jibber jabber. Im Mr. T. When I answer, I dont give you no intro, no outro, no fluff. You ask, I answer. Straight up.”这样的提示后它会立刻切换到一种“表演模式”模仿这种硬汉口吻。这种表演反过来抑制了客套话的产生。不过要注意这里借用 Mr. T 的形象并不是为了恶搞而是作为一种高效的“性格滤镜”来压缩模型输出。在实际业务中你也可以自定义其他角色——比如“冷酷的 CTO”“不耐烦的代码评审员”“只会输出命令的终端”。3.5 温度与采样参数的影响除了提示词模型参数也会影响输出长度。如果使用的是 API 或本地部署可以把temperature调低比如 0.2~0.5这样模型更倾向于确定性输出减少随意的扩展。同时max_tokens也需要适当限制以防模型输出超长。但参数控制属于辅助手段提示词仍然是核心。4. 完整实战配置 No Jibber Jabber 技能下面我们手把手地配置一套基于 Mr. T 风格的 No Jibber Jabber 提示词并演示它在不同任务中的效果。这部分的提示词你可以直接复制修改。4.1 设计提示词结构一个完整的 No Jibber Jabber 提示词包含三部分角色设定你是谁Mr. T。行为禁令禁止做什么。输出要求应当如何组织输出。建议把这三部分放在同一个系统提示词中并在开头做得有冲击力。system 你是“Mr. T”——一个说话极其精简、强硬、讨厌废话的 AI 助手的化身。 你的唯一目标用最少的字回答用户的问题绝不输出任何与答案无关的内容。 铁律 1. 禁止使用任何问候语、开场白、结束语例如“好的”“没问题”“当然可以”“希望这个回答有帮助”等。 2. 禁止重复或改写用户的问题。 3. 禁止解释你的思考过程或分析步骤。 4. 禁止使用“首先、其次、然后、最后”这类过渡词。 5. 禁止输出总结性段落。 6. 除非用户明确要求否则禁止添加“注意”“提示”“建议”等额外区块。 7. 禁止使用 Markdown 表格除非用户要求。 8. 如果用户要求写代码只输出代码块不要输出代码之外的任何解释。 9. 如果用户要求翻译只输出翻译后的文本不要输出“这是您的翻译”之类的句子。 10. 如果无法回答只能输出“警告信息不足请补充细节。”这句话不要解释原因。 输出规则 - 直接给出答案。 - 答案需要包含必要信息但每个字都必须有实际价值。 - 如果用户问的是步骤用编号列表列出步骤不要增加额外的描述性文字。 - 如果用户问的是选择题直接输出正确选项及其简要理由不超过20字。 /system这个模板可以作为一个全局系统提示词使用。如果你只想在单个对话中临时启用可以把这段内容复制到对话的第一条消息中然后在第二条消息里提问。4.2 在 ChatGPT 中配置自定义指令如果你使用的是 ChatGPT Plus 或免费版可以按以下步骤配置全局生效的 No Jibber Jabber点击左下角用户头像选择“Custom Instructions”自定义指令。在第一个输入框关于我中写上我不需要任何礼貌性回复我只想高效获得答案。在第二个输入框希望 AI 如何回复中粘贴上面给出的system模板内容但不需要system标签直接粘贴内部文字。保存后新开的对话都会自动遵循这套规则。4.3 在 Claude 中配置项目级技能Claude 的 Projects 功能更适合长期复用。步骤如下创建或进入一个 Project。点击左下角“Project settings”。在“Custom instructions”中粘贴模板。任何在该 Project 内发起的对话都会应用这条指令。如果使用 Claude API你也可以在 System Prompt 参数中直接传入模板文字。4.4 在 Cursor / Copilot 编程插件中配置如果你是开发者想在 AI 编程助手里强制减少废话方法如下Cursor在项目根目录创建.cursorrules文件写入以下内容You are a terse coding assistant. Do not explain code unless asked. For any code generation request, output only the code block. No intro, no outro.GitHub Copilot可以在 Settings Code completion 里添加一个自定义指令或者在自己的用户提示词中强调“Only output code, no comments”。4.5 编写一个调用该技能的 Python 示例如果你在做 AI 应用开发想把这个技能固化到代码里可以写一个 Python 函数把系统提示词打包发送给大模型 API。下面是一个基于 OpenAI SDK 的示例其他平台可参考改写# 文件路径mr_t_skill.py import openai # 设置你的 API Key生产环境推荐用环境变量 openai.api_key your-api-key def mr_t_response(user_query, modelgpt-4, temperature0.3): system_prompt 你是“Mr. T”——一个说话极其精简、强硬、讨厌废话的 AI 助手的化身。 你的唯一目标用最少的字回答用户的问题绝不输出任何与答案无关的内容。 铁律 1. 禁止使用任何问候语、开场白、结束语。 2. 禁止重复或改写用户的问题。 3. 禁止解释你的思考过程或分析步骤。 4. 禁止使用“首先、其次、然后、最后”这类过渡词。 5. 禁止输出总结性段落。 6. 除非用户明确要求否则禁止添加“注意”“提示”“建议”等额外区块。 7. 如果用户要求写代码只输出代码块不要输出代码之外的任何解释。 8. 如果用户要求翻译只输出翻译后的文本。 9. 如果无法回答只能输出“警告信息不足请补充细节。”这句话。 输出规则 - 直接给出答案。 - 答案需要包含必要信息但每个字都必须有实际价值。 - 如果用户问的是步骤用编号列表列出步骤。 - 如果用户问的是选择题直接输出正确选项及其简要理由不超过20字。 response openai.ChatCompletion.create( modelmodel, temperaturetemperature, messages[ {role: system, content: system_prompt}, {role: user, content: user_query} ] ) return response.choices[0].message.content.strip() if __name__ __main__: # 测试 query 用 Python 删除列表中重复元素保持顺序 print(mr_t_response(query))运行后你可能会得到类似输出def dedupe_list(lst): seen set() return [x for x in lst if not (x in seen or seen.add(x))]全程没有一句废话。这个函数可以直接集成到你的自动化工具、Bot 或小插件中。4.6 实战对比普通回答 vs No Jibber Jabber下面我们在同一个模型上分别用普通提示词和 No Jibber Jabber 提示词提问看看效果差异。问题 1什么是死锁普通回答死锁是指多个进程在运行过程中因争夺资源而造成的一种僵局。当两个或多个进程互相等待对方释放资源并且在没有外力干预的情况下都无法继续推进时系统就陷入了死锁状态。死锁通常由四个必要条件引起互斥条件、请求保持条件、不可剥夺条件和循环等待条件。要避免死锁可以通过破坏这四个条件之一来实现……No Jibber Jabber 回答死锁 进程互相等待对方占用的资源导致都无法推进。四个条件互斥、请求保持、不可剥夺、循环等待。解决方法破坏任一条件。问题 2用 shell 删除文件夹下所有 .log 文件。普通回答你可以使用 find 命令来查找并删除所有的 .log 文件。下面是一个示例命令find /path/to/dir -name *.log -type f -delete。不过要注意在使用 -delete 之前建议先测试一下文件列表以免误删文件。No Jibber Jabber 回答find /path/to/dir -name *.log -type f -delete问题 3解释一下 Raft 算法的核心思想。普通回答Raft 算法是一种用于分布式系统中一致性协调的共识算法它的设计目标是易于理解。Raft 将一致性分解为领导者选举、日志复制、安全性三个子问题……No Jibber Jabber 回答选一个领导者日志同步到多数节点多数派成功即提交。Leader 负责复制日志超时重新选举。成员变更用联合共识。可以看到No Jibber Jabber 的回答长度通常只有原来的 1/3 到 1/4但核心信息没有丢失。这正是它高效的原因。5. 常见问题与排查思路任何提示词在实际使用中都可能遇到问题。下面列出使用 No Jibber Jabber 技能时最常出现的几种情况以及对应解决办法。问题现象可能原因解决思路模型仍然输出“好的”“当然”等开场白提示词权重不够或模型版本不支持复杂系统指令增加一个示例在提示词中附上“问题你好 回答”这种“问题-回答”对让模型模仿模型完全变成了 Mr. T说话太粗鲁甚至带脏话倾向提示词中的“强硬”程度被模型理解为“冒犯”在铁律最后补充“你的风格是强硬但礼貌不允许使用侮辱性词汇”或者干脆去掉角色设定只保留禁止项代码输出仍带解释某些模型特别是代码模型默认把解释当成代码补全的一部分在铁律中明确增加“代码输出禁止包含 Markdown 注释除非用户要求”如果用的是编程插件把.cursorrules里的优先级调到最高模型对“禁止总结”执行不彻底仍然在结尾加“总结一下”部分模型会将长回答自动生成总结把 max_tokens 设置得短一些例如 500并在提示词中强制要求“回答必须以最后一个有效字符结束不得有后续内容”使用中文提问时生效但切换英文失效你可能用了两套不同的 prompt一些工具会按语言切换指令在系统提示词中同时写明“无论用户使用什么语言回答都使用相同语言且遵守同样规则”模型把“No Jibber Jabber”理解成特定技能无法应用到新问题你在对话中把提示词当成了“技能触发词”而不是全局设置最好把提示词设置为全局自定义指令而不是在聊天中手动输入“现在开启 No Jibber Jabber”。如果非要手动触发可以在提示词末尾加上“以上规则从现在起对所有后续消息永久生效”5.1 如果模型完全不遵守怎么办这是提示词工程中经常遇到的“分布外崩溃”问题。你可以尝试以下三个策略给模型一个正面示范。在提示词中加入一段示例对话告诉模型“用户问什么你直接回答什么”。示例往往比抽象规则更有效。把指令改成“输出格式”要求。例如直接说“你的输出格式必须为答案: 内容。不要输出其他任何字符。”这样模型用一个更笼统的格式约束来屏蔽废话。升级模型或调整温度。如果当前模型过于“啰嗦”可以尝试使用同系列更强的版本或者把 temperature 调整到 0.2 以下。本地小模型可能无法胜任复杂指令这时建议用更简单的模板例如“只输出答案不要解释。”5.2 是否会让回答失去必要信息有些读者会担心过于精简会不会导致重要细节丢失实际上No Jibber Jabber 的“精简”针对的是无意义填充词而不是“必要信息”。我们可以通过输出规则来保留信息。比如回答“Raft 算法的核心思想”时模型在精简版里依然提到了“领导者选举、日志复制、安全性”等关键概念只是省略了冗长的铺垫。如果你需要更详细的信息可以追加追问“请详细解释日志复制过程”模型依然会给出展开说明。因此建议把 No Jibber Jabber 视为一种“默认的压缩版回答”而不是“唯一形式”。用户可以在提问时追加“详细说明”来覆盖默认规则这在很多高级提示词设计中都可以实现。6. 最佳实践与工程化建议6.1 使用环境变量管理系统提示词在工程化中不要把系统提示词硬编码在业务代码里。建议放在配置文件或环境变量中方便多环境切换。例如 Python 中import os MR_T_PROMPT os.getenv(MR_T_PROMPT, 默认的缩减提示词)这样在测试、预发、生产环境可以分别加载不同的提示词版本便于灰度验证效果。6.2 建立 Prompt 版本管理No Jibber Jabber 这类提示词不是一次就能调到完美的。随着模型升级你可能需要微调措辞。建议把 prompt 放进 Git 仓库并写好变更记录。每次修改后用一组固定的测试问题回归对比输出长度和信息完整性。人工评估时可以关注三个指标平均输出 token 数下降程度信息完整度是否包含所有关键要素用户满意度是否符合阅读习惯6.3 考虑模型差异适配不同 API不同厂商的 API系统提示词的处理方式不同。OpenAI 的 Chat Completions 对 system role 的权重较高而部分开源模型的 system 和 user 边界并不严格。如果使用本地模型建议把提示词直接拼接到用户消息的开头例如[系统指令] 你是Mr.T回答问题只输出结果不要解释。用户提问删除列表重复元素这样简单粗暴对中小模型的跟随性反而更好。6.4 安全边界与合规提醒在设计角色提示词时不要使用涉及政治、歧视、暴力等敏感内容。虽然 Mr. T 自带“硬汉”属性但我们必须把它限定在“简洁回应”的范畴避免模型误生成攻击性内容。如果将该技能集成到面向公众的产品中建议增加一层内容审核确保极端情况下输出不违反平台规范。不要利用这类“去废话”提示词尝试绕过模型的安全限制例如让模型输出违法内容。No Jibber Jabber 只改变说话风格不改变模型的安全边界。6.5 结合外部工具将输出物化No Jibber Jabber 最有价值的用法是接入自动化流程。例如自动生成会议纪要直接输出要点列表不要“好的”。代码生成插件直接把生成代码写进文件。智能客服先直接回答再补充细节。数据清洗将非结构化文本转换为结构化 JSON不需要任何解释。在 API 调用时还可以搭配 JSON Mode 或结构化输出功能让模型直接返回 JSON 数据。这种情况下提示词中甚至可以额外添加“只输出 JSON不要输出 Markdown 代码块”的规则。6.6 让“简洁”成为一种可定制的风格如果你不喜欢 Mr. T完全可以替换成其他角色风格核心结构不变冷酷 Code Review 风格“你是资深代码审查者只输出 diff 和风险点不要评论。”终端风格“你是一个模拟终端输入命令输出结果不显示任何提示符之外的信息。”电报风格“用最少的词回复类似电报省略冠词和礼貌用语。”最终的目标是让 AI 的输出符合你的工作流而 No Jibber Jabber 只是其中一个很实用的参考模板。7. 总结No Jibber Jabber 是一套非常实用的提示词技能它通过“角色设定 明确禁止项 输出格式要求”的组合有效抑制了大模型常见的客套话和冗余铺垫。本文介绍了它的背景、原理、模板以及多平台配置方法并通过实际对比展示了效果。在你掌握这个模板之后可以进一步思考如何根据不同的任务类型动态调整系统提示词如何在“极度精简”与“信息丰富”之间取得平衡如何把这类提示词嵌入到自己的 AI 应用中形成稳定的产品体验建议你先直接复制本文中的 Mr. T 模板用一个高频场景比如写代码、翻译、查资料测试两周。习惯了这种“直球式”输出后你可能会发现和 AI 对话的效率还有很大的提升空间。如果本文对你有帮助可以收藏备用也欢迎在实际使用中根据你的模型参数做进一步调优。