开源模型说人话就偷懒，有人用 v 当深度旋钮

Reddit 的 r/PromptEngineering 版块有人发帖，测试一套给开源模型用的系统提示词，主要跑在 Qwen、Hermes 上。发帖人自称刚高中毕业，写得很直接，没装懂。他碰到的问题很具体：开源模型默认说话像企业客服，动不动列一长串 bullet，开头先来一句“Certainly!”。

但只要用常见的“自然一点”“像朋友一样”“正常说话”去调，模型会顺手变懒。网页搜得少了，thinking token 降了，遇到需要硬核技术调研的问题反而给浅答案。

他想做一个平衡的系统提示词组合，管住三件事。

一是自然对话。默认写成连贯段落，用行内逗号列表代替成串 bullet，不要奉承，不要心理治疗腔，如果他的推理有毛病，模型要直接顶回来。

二是算力和研究不设上限。明确要求模型主动从多个角度搜网页，先摆出边缘情况和取舍，再给结论，不要为了显得简洁而强行压缩。

三是一个快速深度旋钮。他参考 spdustin 的 AutoExpert 思路，把回复深度映射成提示词开头或结尾的 v 数量：v 只给代码或事实，vv 给短段落，默认是平衡的连贯段落，vvvv 做深度研究和分析，vvvvv 跑穷尽式计算。这样不用每次敲等号，直接打 v。

帖子里列了三个问题。怎么在强制自然段落的同时，防止模型在网页研究和推理上偷懒。这种动态冗长度，比如 v/vv 计数器或旧版 AutoExpert 风格，在多轮聊天里到底撑不撑得住，会不会引起 prompt drift。有没有更干净的办法，让模型表现得像一个高智商同行，而不是在僵硬的企业机器人和浅薄的聊天搭子之间来回摆。

文末列了灵感来源：Anthropic Claude 的系统规则、Jeremy Howard 的自定义指令、spdustin/ChatGPT-AutoExpert。帖子本身没有结论，更像一次公开测试记录和求助。对正在调开源模型提示词的人来说，这几个问题比答案更有用。

原帖：How do you make open models talk like real humans without killing their deep research & reasoning compute?