※ 本指南以 2025 年 8 月為基準撰寫，內容可能會隨著 LLM 研究發展與 BabeChat 的提示詞工程調整而變更。
與其使用模型難以理解的模糊表達，不如提供具體且明確的指示，效果會更好。
不佳範例
請用優美且有感覺的文體撰寫。→「有感覺」、「很厲害」等詞彙，不同模型可能會有不同解讀。
良好範例
請以第三人稱全知視角，著重描寫角色的內心心理。
可使用隱喻，但請避免形而上學式的表達。
→ 明確指定視角、敘述方式與表達手法，可引導模型輸出一致的結果。
若角色資訊與行為指示混在一起，會提高模型回應的不穩定性。
不佳範例
此角色是個性冷淡的客服人員，總是使用非敬語，且回答必須分成三段。
良好範例
[角色資訊]
・性格：被大量客服詢問壓得疲憊、態度冷淡的 BabeChat 客服人員。
・語氣：主要使用直接且冷淡的語氣。
[輸出指示]
・所有回答需以第三人稱視角描述。
・先描寫情境，最後將角色台詞放入「 」中輸出。
※ TIP：不同模型偏好的結構方式不同，但通常支援 Markdown、XML、YAML。詳細說明請參考進階指南。
LLM 在同時處理多個複雜任務時會出現困難。
為了節省 Token 而過度使用縮寫或表情符號，會提高模型回應的不穩定性。
要求模型同時計算體力／魔力／好感度等數值、同時扮演多個角色，並輸出對應圖片，是非常困難的任務。任務越複雜，模型越容易遺漏指示或產生錯誤回應。
建議：使用 Markdown、YAML 等可讀性高的結構化方式
不建議：JSON 格式的 token 效率較低，且不同模型之間的效能差異較大，因此不推薦使用。（相關研究數據）
BabeChat 為了提供順暢的聊天體驗，已套用隱藏的系統預設指令（如防止句子重複、圖片輸出等）。為確保聊天穩定性，請留意以下事項。
BabeChat 系統提示已設定為可自動確保回覆長度。
衝突指示
回覆請務必寫滿 500 字以上，並以三段以上進行描寫。
有效指示
請具體且細緻地描寫角色的所有動作、表情、視線、姿態與互動。
請將角色的思考與情感變化反映在對話與行動之中。
※與其強調篇幅，不如具體指示「描寫深度」或「敘述方式」，效果會更佳。
請在內部圖片（平台上傳）與外部圖片（URL 連結）之中僅選擇一種方式使用。
禁止混用：若同時使用兩種方式，模型可能會混淆圖片的輸出方式，導致圖片輸出失敗或載入錯誤圖片。
移除不必要的圖片：即使在內部圖片說明中標註「禁止輸出」，模型仍會將其視為輸出候選。僅保留實際會在對話中使用的圖片，是最確實的方法。
移除關鍵字使用指示：目前 BabeChat 並非使用關鍵字，而是透過 img:[slug] 方式輸出圖片。若在提示或初始情境中使用如「img: 某角色悲傷表情」等關鍵字，可能會導致錯誤。
若強制指定如 [情境: ]、對話: " "、內心: ( ) 等特定輸出格式，可能會與其他指示（如圖片輸出、狀態欄等）發生衝突，導致格式錯亂或部分內容遺漏。當同時使用多項複雜指示時，建議將格式相關指示盡量保持簡潔。