调用大模型的正确姿势GenLayer Project Boilerplate中exec_prompt的10个Prompt技巧【免费下载链接】genlayer-project-boilerplate项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gen/genlayer-project-boilerplateGenLayer Project Boilerplate 是专为 AI 智能合约打造的官方脚手架它的核心函数gl.nondet.exec_prompt让链上合约可以直接调用大模型LLM完成比分提取、图片理解、数据判断等任务。本文结合仓库中的 contracts/football_bets.py 与 tests/integration/test_new_features.py 真实源码分享 10 个经过实战验证的 exec_prompt 提示词技巧帮你写出稳定、可解析、能顺利通过共识校验的 AI 合约提示词。什么是 exec_prompt先看它的完整调用方式在 GenLayer 中exec_prompt是合约访问大模型的唯一入口调用签名如下见 CLAUDE.md调用形式返回类型适用场景gl.nondet.exec_prompt(prompt)str自由文本问答、摘要、描述gl.nondet.exec_prompt(prompt, response_formatjson)dict需要结构化数据的场景gl.nondet.exec_prompt(prompt, images[...])str多模态图片理解它和普通 AI 接口最大的区别在于结果要上链、要参与共识验证。所以下面的 10 个技巧都围绕可解析、确定性、可复现这三个目标展开。技巧 1把任务说清楚让模型只做一件事提示词里不要含糊地写帮我看看这场比赛而是要像足球竞猜合约 contracts/football_bets.py 那样用祈使句明确任务Extract the match result for: Team 1 / Team 2一个提示词只交给模型一个任务是 AI 智能合约提示词工程的第一原则能显著降低输出跑偏的概率。技巧 2先把外部数据喂进提示词再提问合约要判断的是链上拿不到的链外信息所以第一步是用gl.nondet.web.render(url, modetext)抓取网页文本再拼接进提示词web_data gl.nondet.web.render(resolution_url, modetext) task f Extract the match result for: Team 1: {team1} Team 2: {team2} Web content: {web_data} 模型没有实时联网能力所有判断依据都必须显式放进提示词这是 exec_prompt 使用中最容易忽略的坑。技巧 3用 response_formatjson 锁定输出结构需要结构化结果时务必传入response_formatjson让 SDK 自动把输出解析成字典result gl.nondet.exec_prompt(task, response_formatjson)这一步能避免后续自己手写正则解析 JSON也大幅降低解析失败的概率。技巧 4在提示词里附上带注释的 JSON Schema 示例光指定格式还不够最好给出字段 类型 示例值的完整模板合约源码里的写法堪称教科书{ score: str, // e.g., 1:2 or - if unresolved winner: int // 0 for draw, -1 if unresolved }模型对带注释的示例理解能力最强比长篇文字描述 JSON 结构可靠得多。技巧 5写下只输出 JSON的硬性约束这是提示词里最容易被忽略、却最关键的防线。项目源码中反复强调It is mandatory that you respond only using the JSON format above, nothing else. Dont include any other words or characters, your output must be only JSON without any formatting prefix or suffix.大模型经常会画蛇添足加一句好的结果如下或 Markdown 代码块显式禁止这些行为才能保证输出能被 JSON 解析器无错误解析。技巧 6为未决状态预留占位值真实业务里总有还没发生的情况。足球合约用-和-1表示比赛未结束{ score: -, // 未出结果 winner: -1 // 未决标志 }在提示词阶段就设计好空状态合约侧就能直接判断winner 0并抛出Game not finished避免把异常当正常数据处理。技巧 7序列化时排序让共识验证更稳定同一份数据{a:1,b:2}和{b:2,a:1}在 JSON 语义上相同但字符串不同。所以在做等值比较前合约会统一排序return json.dumps(result, sort_keysTrue)这也是 contracts/PatternTest.py 中stable_json专门封装的模式——提示词工程不止于提示词输出后的归一化同样重要。技巧 8用等价原则Equivalence Principle包裹每次调用大模型输出天然不确定直接上链会导致节点各执一词。正确姿势是把调用放进共识框架例如result_json json.loads(gl.eq_principle.strict_eq(get_match_result))或者用 PatternTest.py 中更灵活的glvm.run_nondet_unsafe(leader_fn, validator_fn)自定义验证器只比较winner和score两个关键字段部分字段匹配把对一致性的要求收敛到业务真正关心的维度。技巧 9开启多模态让模型看图说话exec_prompt 支持传入图片实现真正的视觉理解。集成测试 tests/integration/test_new_features.py 演示了两种方式# 方式一直接传图片字节 gl.nondet.exec_prompt(Describe this image, images[image_bytes]) # 方式二先截图网页再分析截图 img gl.nondet.web.render(url, modescreenshot) gl.nondet.exec_prompt(Describe this image, images[img.raw])从网页截图、链上 NFT 图片到证件识别多模态让 AI 智能合约的应用边界大幅扩展。注意截图的img.raw需要是 PIL 可解析的有效图片字节。技巧 10先用 mock_llm 把提示词跑通再上链每次真调大模型都花钱又慢项目提供了 direct mode 的 LLM Mock用正则匹配提示词并返回预设结果direct_vm.mock_llm(r.*Extract the match result.*, json.dumps({score: 1:0, winner: 1}))详见 tests/direct/test_resolve_bet.py。开发流程建议是pytest tests/direct/ -v快速验证逻辑 →genlayer deploy部署deploy/deployScript.ts→gltest tests/integration/ -v -s跑真实共识。这样提示词的每次修改都能在毫秒级得到反馈。小结10 个技巧速查表#技巧核心作用1单任务描述明确边界减少跑偏2上下文喂入让模型看到链外数据3response_formatjson结构化输出4JSON Schema 示例提升字段命中率5只输出 JSON 约束保证可解析6未决状态占位优雅处理空结果7sort_keys 归一化稳定共识比较8等价原则包裹节点达成一致9多模态 images图片理解能力10mock_llm 先行低成本快速迭代调用大模型不是把提示词写出来就完事在 GenLayer Project Boilerplate 里提示词即合约逻辑的一部分。把这 10 个技巧融入你的 AI 智能合约开发流程就能少踩坑、快上线让 exec_prompt 真正成为你链上业务的最强外脑。如果觉得有用欢迎把文章分享给同样在探索 AI 智能合约的朋友一起用正确姿势调大模型【免费下载链接】genlayer-project-boilerplate项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gen/genlayer-project-boilerplate创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考