文章主要内容和创新点主要内容本文提出了一种名为“5C Prompt Contracts”的提示词设计框架，旨在解决当前大型语言模型（LLMs）提示词设计中存在的token消耗高、认知负担重、创造性受限等问题。该框架将提示词设计简化为五个核心组件：Character（角色）、Cause（目标）、Constraint（约束）、Contingency（应急预案）、Calibration（校准），通过极简的结构化设计，在保证输出质量和创造性的同时，显著提升token效率。为验证框架有效性，研究团队在OpenAI（GPT系列）、Anthropic（Claude系列）、DeepSeek、Google Gemini四个主流LLM上进行了实验，对比了5C框架与Domain-Specific Languages（DSL，领域特定语言）、非结构化自由文本三种提示词风格的表现。结果显示：5C框架的平均输入token数（54.75）显著低于DSL（348.75）和非结构化文本（346.25），且输出质量丰富、一致性高，尤其适合资源有限的个人和中小企业（SMEs）。创新点极简结构化设计：将提示词核心要素提炼为5个直观组件，避免了DSL的复杂语法和模板冗余，降低了认知负担和token消耗。平衡创造性与可控性：通过整合“应急预案”和“校准”组件，在保证LLM输出可靠性和可解释性的同时，保留了其语义探索和创造性生成的空间，解决了“结构化控制抑制创造性”的矛盾。普适性与效率