一句话定义：AI 词典：系统提示词">系统提示词（system prompt）是应用方在对话开始前就替你写好的"工作守则"，用户提示词（user prompt）是你当场敲进去的那句话。
它是怎么起作用的
模型并不"记得"自己是谁。每次回答时，它看到的其实是一整段拼好的文本：最前面是系统提示词，中间是历史对话，最后是你刚输入的这句。模型做的事只有一件——根据这段文本，预测接下来最该出现的词。所以最前面那段守则写了什么，基本就决定了它扮演谁、用什么语气、守哪些边界。
打个比方：模型是一个演技极好的演员，系统提示词是导演开拍前塞给他的剧本和角色设定，用户提示词是现场观众临时递上去的台词。同一个演员，演专业客服和演毒舌段子手，说出来的话完全不同——不是演员换了，是剧本换了。
一个具体例子
同样问"帮我写封辞职信"。A 应用的系统提示词可能写着"你是专业职场助手，输出正式、简洁、不带情绪"；B 应用写着"你是一个温暖的朋友，先共情再给建议"。于是 A 给你一封三段式正式信，B 先安慰你两句再附模板。底层模型可能是同一个，你看到的"性格差异"来自那行你看不见的字。
和容易混淆的概念比一比
| 维度 | 系统提示词 | 用户提示词 |
|---|---|---|
| 谁写的 | 应用开发者、产品团队 | 使用者本人 |
| 何时写 | 产品上线前，通常隐藏 | 每次对话当场输入 |
| 可见性 | 基本看不到，有时能被套出来 | 自己可见 |
| 主要作用 | 定人设、边界、输出格式 | 提出本次的具体任务 |
| 变化频率 | 低，随版本更新 | 每次都不同 |
它也不等于微调（fine-tuning）：微调改的是模型权重，成本高、周期长；系统提示词只是改输入文本，改一行字就能上线。它也不同于上下文（context）：上下文是所有被塞进窗口的内容，系统提示词只是其中排在最前面的那部分。
对实际工作意味着什么
对普通人：当你觉得"同一个模型，这个 App 明显更聪明"时，先别急着怀疑模型，多半是系统提示词不同——有的塞了一堆限制，有的把工具调用规则写得更清楚，有的干脆没写。
对从业者：系统提示词是产品差异化的第一战场，也是成本最低的 A/B 测试对象。但要记住两点：它有长度上限，而且模型并不总会严格遵守，关键约束（比如权限、格式校验）最好在代码侧再兜一次底。各平台的具体字段与限制，以官方文档为准。