最近发现好多朋友用大模型干活时总踩坑 —— 有人用 GPT 写数据分析报告，公式错得离谱；有人让 Claude 写活动方案，完全没踩中行业痛点，最后还得自己推倒重写。其实真不是大模型没用，是大家把 “实战” 想太简单了，这事儿根本不是 “打开对话框提问” 那么轻松。
你想想看，同样是问大模型 “帮我做份 Q3 电商女装销量预测”，有人得到的是 “预计增长 10%-15%” 这种空话，有人却能拿到带品类拆分（连衣裙 / 卫衣 / 牛仔裤）、关联促销节点（开学季 / 中秋）的详细表格，这差距到底在哪儿？
核心就在两个点：Prompt 的 “精准度” 和场景的 “适配性”，这俩是大模型实战的基本功，今天咱就掰开揉碎了说。
先聊 Prompt，这玩意儿可不是随便敲几句话就行。我见过最夸张的，有人直接丢一句 “写篇市场分析”，模型能给你扯出三万字空话，全是正确的废话。但你要是换个问法：“背景：我是杭州做中端女装的，客群 25-35 岁，Q2 连衣裙销量 800 件，卫衣 500 件；需求：预测 Q3 这两个品类的销量，要考虑 9 月开学季和中秋促销的影响；输出：按周拆分数据，附 3 个影响销量的关键因素分析”，你再看看结果，精准度能翻好几倍。
亲测有效的一个小技巧，叫 “三段式 Prompt 公式”：先给清晰背景（别让模型猜），再讲具体需求（别说 “帮我优化”，要说 “把转化率提升 5% 的优化方案”），最后定输出格式（表格 / 思维导图 / 分点论述）。之前我帮朋友调过一个客服话术的 Prompt，就用这方法，大模型生成的回复直接能落地，比之前人工写的效率高太多。
说到这儿可能有人会问：“那复杂场景怎么办？比如让大模型处理公司的历史销售数据？” 这就涉及到场景适配了，通用大模型本质是 “通才”，不懂你的行业黑话和隐性规则。
就拿零售和医疗两个场景举例，差别大了去了。零售用大模型，得让它懂 “复购率”“客单价” 这些指标，最好喂点自家的历史销售数据做微调；但医疗场景绝不能瞎来，你让通用大模型给病人开药方？那纯属胡闹！这时候得用经过医疗数据训练、合规认证的专用模型，比如腾讯的觅影，人家连 CT 影像都能辅助解读，这才是真・实战。
前面忘了提一句，实战还得靠工具链搭架子。光靠 Prompt 不够，比如你想让大模型实时查竞品价格，总不能每次自己复制粘贴数据吧？这时候 LangChain 就派上用场了，它能把大模型和电商平台的 API 连起来，实时拉取数据做分析，说白了就是给大模型装了个 “外接大脑”。
我之前帮一家母婴店做过实战落地，他们的痛点是客诉太多，人工回复慢还容易错。我们先用他们过去一年的客诉记录微调了一个小模型，再用 LangChain 连了库存系统，用户问 “某款奶粉有货吗”“过敏能退吗”，模型一秒就能出答案，还带库存实时状态，结果客诉处理效率提了 3 倍，差评率降了一半多。
是不是觉得有点门道了？但千万别踩 “过度依赖” 的坑。我见过有人让大模型写年度战略方案，自己不核对就交上去，结果里面的数据全是模型瞎编的，被老板骂得狗血淋头。记住啊，大模型是 “助手” 不是 “老板”，它出方案你得核对数据，它给建议你得结合实际，这才是正确的打开方式。
你有没有试过用大模型干活踩坑？是 Prompt 写得太笼统，还是没选对适配的场景？评论区说说，说不定能帮你出出主意。
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