Common Lisp 语法在 Prompt 工程中的效果：深度研究与现象辨析

1. 核心问题辨析：现象、误解与事实核查

在探讨为何使用 Common Lisp 语法编写 Prompt 可能会获得优异的指令跟随效果之前，必须首先对这一现象本身进行严谨的辨析。当前，关于 Lisp 语法在 Prompt 工程中具有普适性优势的说法，更多地源于社区讨论和个别案例的观察，而非经过系统性验证的科学结论。本章节旨在厘清这一现象的起源，并通过核查现有研究证据，对其「最佳效果」的普遍性提出审慎的质疑，从而为后续更深入的技术分析奠定事实基础。

1.1 现象溯源：从社区讨论到个别案例

关于 Lisp 语法在 Prompt 工程中表现出色的讨论，最初并非源自学术界或大型科技公司的官方报告，而是源于技术社区，特别是中文技术圈的个别实践案例。其中，最具影响力的当属用户「李继刚」在社交平台分享的一系列使用 Lisp 风格 Prompt 来生成复杂 SVG 图形的案例。这些案例展示了通过精心设计的、具有 Lisp 语法结构的 Prompt，大型语言模型（LLM）能够生成高度结构化、精确且富有美感的矢量图形代码。这一现象迅速引发了广泛关注和讨论，许多开发者开始尝试模仿这种风格，并报告了在特定任务（如代码生成、数据格式化）中获得了比传统自然语言 Prompt 更好的效果。这种由点到面的传播，使得「Lisp Prompt 效果最好」的印象在社区中逐渐固化，并被部分用户视为一种高级 Prompt 工程技巧。

然而，深入分析这些案例可以发现，其成功具有一定的局限性。首先，这些案例主要集中在需要生成结构化文本（如代码、SVG、JSON）的任务上。Lisp 的 S-表达式（Symbolic Expression）本身具有天然的树状结构和嵌套特性，这与这些输出格式的内在结构高度契合。因此，使用 Lisp 语法作为 Prompt，实际上是为模型提供了一个清晰的「模板」或「脚手架」，引导其按照预期的结构进行填充。其次，这些成功案例往往依赖于 Prompt 编写者深厚的领域知识和对 Lisp 语法的理解，并非简单的「用括号括起来」就能奏效。Prompt 中包含了大量的元指令、函数定义和逻辑控制，这些都对模型的输出起到了关键的约束和引导作用。因此，可以初步得出结论：Lisp 语法 Prompt 的有效性，更多地体现在特定类型的任务中，其优势源于结构化的指令方式，而非 Lisp 语法本身具有某种魔力。

1.1.1 社区热议：李继刚案例及其影响

近期，关于使用 Common Lisp 语法编写 Prompt（提示词）以获得更佳指令跟随效果的讨论在技术社区中引起了广泛关注。这一现象的起源，很大程度上可以追溯到中国提示词工程师李继刚（Li Jigang）在社交媒体上分享的一系列成功案例。李继刚通过使用 Lisp 风格的 Prompt，成功地引导大型语言模型（LLM）生成了高质量、结构复杂的输出，例如精美的 SVG 图形和详尽的知识卡片。这些案例因其新颖性和显著的效果，在微博、推特和即刻等平台上迅速传播，引发了大量关注和模仿。许多开发者和技术爱好者开始尝试使用 Lisp 语法来构建自己的 Prompt，并分享了各自的实验结果，进一步推动了这一话题的热度。李继刚的实践不仅展示了 Lisp 语法在 Prompt 工程中的潜力，也激发了社区对于 Prompt 设计新范式的探索热情。他的工作被视为一种 「提示词编程」 的尝试，即通过编程语言的严谨结构来约束和引导 LLM 的行为，从而获得更可预测、更高质量的输出。这种将编程思维融入自然语言交互的方式，为 Prompt 工程领域带来了新的视角和可能性。

李继刚的案例之所以产生如此大的影响，一方面是因为他展示了 Lisp 语法在处理复杂、结构化任务时的独特优势。例如，在生成 SVG 图形的任务中，Lisp 的嵌套列表结构能够非常自然地表达 SVG 元素的层级关系和属性，使得模型能够更准确地理解和生成符合要求的代码。另一方面，他的成功也得益于其精心设计的 Prompt 结构和逻辑。这些 Prompt 不仅仅是简单的 Lisp 代码片段，而是包含了详细的注释、函数定义和调用流程的完整「程序」。这种结构化的指令方式，使得 LLM 能够像执行程序一样，一步步地完成复杂的任务，并输出中间「思考」过程，从而提高了最终结果的准确性和可控性。李继刚的实践表明，通过将 Prompt 设计为一种可执行的「伪代码」，可以有效地引导 LLM 进行更深层次的推理和规划，从而在处理复杂任务时获得更好的效果。这种 「不描述而定义」 的思路，即通过定义函数和流程来间接描述任务，被认为是 Lisp 风格 Prompt 的核心优势之一。

1.1.2 案例观察：使用 Lisp 语法生成结构化输出（如 SVG）

在李继刚的众多案例中，使用 Lisp 语法生成 SVG 图形是最具代表性的一个。通过精心设计的 Lisp 风格 Prompt，他能够引导 LLM 生成具有丰富细节和复杂布局的 SVG 图像，其效果远超传统的自然语言描述或 Markdown 格式。例如，在一个生成「知识卡片」的 Prompt 中，他定义了一系列 Lisp 函数，如 (启动助手)、(生成概念卡片) 和 (小确幸) 等，每个函数都负责完成特定的任务，如初始化对话、生成卡片主体和添加装饰元素。这种模块化的设计，使得 Prompt 的结构清晰，易于理解和维护。同时，通过函数调用和参数传递，可以灵活地控制生成内容的细节，实现了高度的可定制性。在生成 SVG 的过程中，Lisp 的 S-表达式（Symbolic Expression）结构能够完美地映射到 SVG 的 XML 结构，使得模型能够轻松地生成嵌套的 SVG 元素，并为其设置各种属性。例如，一个 (circle :cx 50 :cy 50 :r 20 :fill "red") 的表达式，可以被模型直接解析为一个红色的圆形，其中心坐标和半径都由参数明确指定。这种精确的、无歧义的指令方式，有效地避免了自然语言描述中可能出现的模糊性和不确定性，从而保证了生成结果的准确性。

除了生成 SVG 图形，Lisp 风格的 Prompt 在其他需要结构化输出的任务中也表现出色。例如，在生成 JSON 或 XML 数据时，Lisp 的列表结构同样可以很好地表达数据的层级关系和键值对。通过定义相应的函数，可以引导 LLM 生成符合特定 schema 的数据结构，从而方便后续的程序处理。此外，在处理需要多步骤推理的复杂任务时，Lisp 风格的 Prompt 也能够发挥其优势。通过将任务分解为一系列函数调用，可以引导 LLM 按照预设的逻辑流程进行思考和推理，每一步的输出都可以作为下一步的输入，从而形成一个完整的推理链条。这种 「链式思考」（Chain of Thought） 的实现方式，比简单的文本描述更加严谨和可控。例如，在一个需要进行数学计算的任务中，可以定义 (计算 :表达式 "1 + 1") 这样的函数，让模型先输出计算过程和结果，然后再将结果用于后续的步骤。这种将「思考」过程外化的方式，不仅提高了任务的完成度，也为调试和优化 Prompt 提供了便利。

1.1.3 初步结论：现象源于特定案例，非普遍规律

尽管李继刚等个别案例展示了使用 Lisp 语法编写 Prompt 的显著效果，但深入分析后可以发现，这一现象更多地源于特定场景下的成功实践，而非一个普遍适用的规律。目前，并没有广泛的、经过严格验证的证据表明，在所有或大多数 LLM 中，使用 Lisp 语法的 Prompt 都能获得「最好」的指令跟随效果。事实上，许多尝试复现这些案例的开发者发现，其效果并不总是稳定的，有时甚至需要针对特定的模型进行大量的调整和优化。例如，有用户反馈，在使用 GPT 系列模型时，直接套用 Lisp 风格的 Prompt 可能会导致输出不稳定，需要额外添加 HTML/CSS 样式来进行强约束才能获得理想的效果。这表明，Lisp 风格 Prompt 的有效性可能受到模型类型、训练数据、任务复杂度等多种因素的影响，并非一种「放之四海而皆准」的通用解决方案。

此外，将 Lisp 语法视为 Prompt 工程的「银弹」也存在一定的风险。过度关注语法形式，可能会忽略 Prompt 设计的核心原则，即清晰、具体、无歧义的指令。事实上，许多成功的 Prompt 工程实践表明，使用简单的自然语言或 Markdown 格式，同样可以取得非常好的效果。例如，通过使用清晰的标题、列表、加粗强调等 Markdown 语法，可以有效地组织 Prompt 的结构，突出关键信息，引导模型生成符合要求的输出。在某些场景下，Markdown 格式的 Prompt 甚至比 Lisp 格式更易于理解和编写，特别是对于非程序员用户而言。因此，将 Lisp 语法视为一种高级的 Prompt 技巧，而非唯一的「最佳」方案，可能是一种更为客观和理性的态度。在选择 Prompt 格式时，应该根据具体的任务需求、目标模型的特点以及使用者的技能水平，进行综合考虑和权衡，而不是盲目地追求某种特定的语法形式。

1.2 事实核查：缺乏广泛验证的证据

尽管社区讨论热烈，但当我们将视线转向更广泛的学术研究和技术文档时，关于「Lisp 语法是最佳 Prompt 方案」的证据却显得相当匮乏。目前，尚未有权威的、经过同行评议的学术论文对使用不同编程语言语法（包括 Lisp、Python、XML 等）编写 Prompt 的效果进行过系统性的对比实验。现有的 Prompt 工程研究大多集中在自然语言的措辞、指令的清晰度、示例（few-shot learning）的选择以及思维链（Chain-of-Thought）等技巧上。例如，Hugging Face 的官方文档中提到的最佳实践，主要强调指令的明确性、将指令与上下文分离、以及提供输出格式示例等，并未提及使用特定编程语言语法的重要性。

此外，对现有文献的检索也未能发现任何主流 LLM（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的官方文档或技术报告中，推荐使用 Common Lisp 语法作为通用的 Prompt 规范。相反，这些模型通常被设计为能够理解和响应自然语言指令，并且其性能评估基准（如 IFEval）也主要基于自然语言指令的遵循能力。一些研究甚至探讨了 Prompt 格式（如 Markdown、JSON、YAML）对模型性能的影响，发现不同格式在不同任务上表现各异，但并未将 Lisp 语法纳入比较范围。例如，一项研究发现，在 MMLU 基准测试中，使用 JSON 格式的 Prompt 比使用 Markdown 格式的 Prompt 准确率高出 42%，这说明了格式的重要性，但并未证明 Lisp 的优越性。因此，从事实核查的角度来看，「Lisp 语法能获得最好的指令跟随效果」这一论断，目前缺乏广泛的、经过验证的证据支持，更像是一种在特定社群中流传的、有待进一步检验的「都市传说」。

1.2.1 学术研究现状：未直接对比 Lisp 语法与其他语法的 Prompt 效果

在学术研究领域，尽管 Prompt 工程已成为一个热门的研究方向，但目前尚未有公开的、经过同行评议的论文直接、系统地对比 Common Lisp 语法与其他语法（如自然语言、Markdown、JSON 等）在 Prompt 中的效果。现有的研究更多地集中在 Prompt 的内容、结构、顺序以及 Few-shot/Zero-shot 等策略对模型性能的影响上。例如，一些研究探讨了如何通过优化 Prompt 的措辞、增加示例、引导模型进行「链式思考」（Chain of Thought）等方式来提高其在特定任务上的表现。然而，这些研究通常使用固定的 Prompt 模板，或者仅对少数几种常见的格式（如纯文本、Markdown、JSON）进行比较，而没有将 Lisp 这种相对小众的编程语言语法纳入研究范围。

一篇于 2024 年 11 月发表在 arXiv 上的论文《Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?》系统地研究了不同 Prompt 格式对 LLM 性能的影响。该实验使用了 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 模型，在代码翻译、自然语言推理和翻译等任务上，对比了纯文本、Markdown、JSON 和 YAML 四种格式的 Prompt。实验结果显示，Prompt 格式确实会对模型性能产生显著影响，例如在代码翻译任务中，GPT-3.5-turbo 的性能因 Prompt 格式的不同而波动高达 40% 。然而，这项研究并未包含 Lisp 语法，因此无法为「Lisp 语法是否优于其他格式」这一问题提供直接的证据。此外，该研究还发现，像 GPT-4 这样的更大型模型对 Prompt 格式的变化表现出更强的鲁棒性，其性能波动相对较小。这进一步说明，Prompt 格式的影响可能与模型自身的规模和能力有关，需要进行更深入的研究才能得出普适性的结论。

1.2.2 实验数据缺失：无系统性实验证明其「最佳」效果

除了学术研究的空白，目前也缺乏来自工业界或开源社区的系统性实验数据，能够证明使用 Common Lisp 语法的 Prompt 在所有或大多数 LLM 中都能获得「最佳」的指令跟随效果。虽然李继刚等个别开发者分享了一些成功的案例，但这些案例大多是基于个人经验和主观判断，缺乏严格的实验设计、对照组和量化评估指标。例如，这些案例通常没有与其他 Prompt 格式（如 Markdown 或 JSON）进行直接的、公平的比较，也没有在不同的模型和任务上进行广泛的测试。因此，我们无法确定其效果的优劣是由于 Lisp 语法本身，还是由于 Prompt 内容的精心设计，亦或是其他偶然因素。

要进行科学的验证，需要设计严谨的对比实验。例如，可以选取多个不同的 LLM（如 GPT-4, Claude 3, Llama 3 等），在多个不同的任务（如代码生成、数据提取、文本摘要等）上，使用内容完全相同但格式不同的 Prompt（如 Lisp、Markdown、JSON、YAML）进行测试。然后，通过自动化的评估指标（如准确率、BLEU 分数、ROUGE 分数等）和人工评估，对模型的输出进行量化比较。只有通过这样大规模的、系统性的实验，才能得出关于不同 Prompt 格式优劣的可靠结论。然而，目前尚未有公开的报告或数据集展示了这样的实验结果。因此，将 Lisp 语法视为「最佳」的 Prompt 格式，更多地是一种基于个别案例的推测和信仰，而非经过科学验证的事实。

1.2.3 市场现状：主流 LLM 并未官方推荐使用 Lisp 语法作为通用 Prompt 规范

从市场现状来看，目前所有主流的大型语言模型（LLM）提供商，包括 OpenAI、Google、Anthropic 等，在其官方文档和开发者指南中，都没有推荐使用 Common Lisp 语法作为通用的 Prompt 规范。相反，他们通常建议使用清晰、简洁的自然语言，并结合 Markdown、JSON 等常见的标记语言来组织 Prompt 的结构。例如，OpenAI 的官方文档中提供了大量的 Prompt 工程最佳实践，其中强调了使用明确的指令、提供示例、分解复杂任务等原则，但并未提及使用 Lisp 语法。同样，其他主流模型的文档也遵循类似的指导方针，鼓励开发者使用易于理解和编写的格式来与模型进行交互。

这种市场现状反映了 LLM 的设计初衷和训练数据的来源。LLM 主要是在海量的自然语言和代码数据上进行训练的，因此它们最擅长处理这两种类型的输入。虽然 Lisp 作为一种编程语言，其语法结构清晰，易于解析，但它毕竟是一种相对小众的语言，其在训练数据中的占比可能远低于 Python、JavaScript 等主流编程语言，更不用说自然语言了。因此，从概率上讲，LLM 对于自然语言和主流编程语言的理解和生成能力，可能会优于对 Lisp 的理解和生成能力。此外，从用户体验的角度考虑，自然语言和 Markdown 等格式对于广大非程序员用户来说，门槛更低，更易于上手。如果强制要求用户使用 Lisp 语法来编写 Prompt，无疑会大大增加 LLM 技术的使用门槛，不利于其普及和应用。因此，主流 LLM 厂商选择不推荐 Lisp 语法作为通用规范，是一种符合技术和市场逻辑的理性选择。

2. Common Lisp 的独特性及其与 LLM 的潜在契合点

尽管缺乏普适性的证据，但 Common Lisp 作为一种历史悠久的编程语言，其独特的语言特性确实在理论上与大型语言模型（LLM）的某些能力存在潜在的契合点。这些特性，尤其是在人工智能领域的深厚根基，使得 Lisp 成为一个值得深入探讨的 Prompt 工程工具。本章节将详细剖析 Common Lisp 的核心语言特性，并探讨这些特性如何可能在 Prompt 工程中发挥作用，为理解其在特定场景下的有效性提供理论依据。

2.1 语言特性：为何在 AI 领域备受推崇

Common Lisp 的设计哲学和语言特性使其在人工智能（AI）发展的早期阶段扮演了核心角色，并至今仍在某些领域保持着独特的优势。这些特性不仅使其成为强大的编程工具，也为其在 Prompt 工程中的应用提供了独特的视角。

特性	描述	对 LLM 的潜在优势
同构性 (Homoiconicity)	代码和数据采用完全相同的结构（S-表达式）表示，即「代码即数据」。	降低解析复杂度，便于模型识别指令的层次和逻辑结构，支持元编程和自我修改。
极简一致的语法	所有语法结构都遵循 `(operator operand...)` 的统一前缀表示法，由括号界定。	减少语法歧义，降低模型的「认知负荷」，使其更专注于指令的语义而非语法解析。
强大的元编程能力	通过宏系统（Macro System）在编译时对代码进行转换和生成，可扩展语言本身。	支持动态创建领域特定语言（DSL），使 LLM 能成为语言特性的「共同设计者」。
交互式开发环境 (REPL)	「读取-求值-打印」循环允许即时执行代码、调试和增量式开发。	为 LLM 提供一个理想的交互平台，支持「人在回路」的协作式编程和持续迭代。

Table 1: Common Lisp 核心语言特性及其与 LLM 的潜在契合点

2.1.1 同构性（Homoiconicity）：代码即数据的统一表示

Common Lisp 最核心的特性之一是其同构性（Homoiconicity） ，即程序的代码结构和其表示的数据结构是完全一致的。在 Lisp 中，代码以 S-表达式（Symbolic Expression）的形式存在，而 S-表达式同时也是 Lisp 中用于表示列表和数据的通用结构。这意味着，一段 Lisp 代码本身就是一个可以被程序轻松创建、解析和操作的数据结构。这种 「代码即数据」（Code is Data） 的特性，极大地简化了元编程（Metaprogramming）的复杂性。开发者可以编写程序来生成或修改其他程序，这在构建复杂的 AI 系统、编译器和领域特定语言（DSL）时具有无与伦比的优势。

对于 LLM 而言，这种同构性可能带来显著的好处。当 Prompt 以 Lisp 语法编写时，模型接收到的输入本身就是一种高度结构化的数据。模型可以利用其在大量代码数据上训练时学到的能力，来解析这种结构。例如，模型可以轻易地识别出函数调用、参数列表、嵌套结构等，而无需像解析自然语言那样进行复杂的分词、词性标注和句法分析。这种清晰的结构有助于模型更准确地理解指令的意图，特别是当指令涉及复杂的逻辑或多步骤操作时。模型可以像处理一个抽象语法树（AST）一样处理 Prompt，从而更精确地执行指令。

2.1.2 极简一致的语法：S-表达式与括号结构

Common Lisp 的语法以其极简和高度一致性而著称。整个语言的语法都建立在 S-表达式之上，其基本形式为 (operator operand1 operand2 ...)，即用括号将操作符和操作数括起来。这种统一的括号结构，虽然在不熟悉的人看来可能显得繁琐（被戏称为「括号地狱」），但其内在逻辑却异常清晰和简单。这种极简的语法规则意味着解析器可以非常高效地工作，几乎没有语法歧义。

对于 LLM 来说，处理这种结构化的输入可能比处理语法规则复杂多变的自然语言（如英语）或主流编程语言（如 Python，其语法包含缩进、多种括号、关键字等）更为「轻松」。LLM 的 Transformer 架构通过注意力机制来处理输入序列，而 Lisp 的括号结构为模型提供了明确的边界和层次信息。模型可以更容易地学习到哪些 token 属于同一个表达式，以及不同表达式之间的嵌套关系。这种清晰的结构有助于减少模型在理解指令时的「认知负荷」，使其能够将更多的「注意力」放在理解指令的语义内容上，而不是纠结于解析复杂的语法。一些社区讨论也指出，LLM 在处理 Lisp 代码时，可能会因为其 token 化的方式而感到「困惑」，但这也从侧面说明了其语法结构与 LLM 内部表示之间的独特互动关系。

2.1.3 强大的元编程能力：宏系统与语言扩展

Common Lisp 的宏系统（Macro System） 是其另一项引以为傲的特性，也是其强大元编程能力的核心体现。与 C/C++ 中的宏仅仅是简单的文本替换不同，Lisp 的宏是完整的 Lisp 函数，它们在编译时运行，接收代码作为输入，并生成新的代码作为输出。这使得开发者可以在不修改语言核心的情况下，为 Lisp 添加新的语言特性，构建出高度抽象和表达力极强的领域特定语言（DSL）。

在 Prompt 工程的语境下，宏系统的思想可以被借鉴为一种高级的指令组织方式。一个复杂的 Prompt 可以被分解为多个可复用的「宏」或「函数」，每个宏负责完成一个特定的子任务。例如，可以定义一个 (generate-summary ...) 宏，一个 (extract-keywords ...) 宏，然后在主 Prompt 中调用这些宏来完成一个更复杂的文本分析任务。这种模块化的 Prompt 设计方式，不仅使得 Prompt 本身更易于维护和复用，也为 LLM 提供了更清晰的执行蓝图。模型可以像执行一个由多个函数组成的程序一样，分步骤、有层次地执行指令，从而提高复杂任务的完成质量和指令遵循的准确性。

2.1.4 交互式开发环境：REPL 与增量式编程

Common Lisp 传统上拥有一个强大的交互式开发环境，其核心是读取-求值-打印循环（Read-Eval-Print Loop, REPL） 。在 REPL 中，开发者可以逐行输入代码，并立即看到执行结果，从而进行快速的实验、调试和迭代。这种增量式的开发模式极大地提高了编程效率和探索性。

虽然 LLM 本身不是一个 Lisp 解释器，但 REPL 所代表的交互式、增量式思想，与当前多轮对话的 LLM 交互模式高度契合。用户可以通过多轮对话，逐步细化、修正和扩展最初的 Prompt，引导 LLM 朝着期望的方向前进。使用 Lisp 风格的 Prompt，可以更好地利用这种交互模式。例如，用户可以先定义一些基础的「函数」或「宏」，然后在后续的对话中调用它们，或者根据模型的输出，动态地调整这些「函数」的定义。这种交互式的 Prompt 构建过程，使得用户能够像与一位编程助手协作一样，与 LLM 共同完成一个复杂的任务，从而在实践中不断优化 Prompt 的结构和效果。

2.2 与 LLM 的契合：理论上的优势

综合上述语言特性，我们可以勾勒出 Common Lisp 与 LLM 在理论上的几个关键契合点。这些契合点解释了为何在特定场景下，使用 Lisp 语法编写 Prompt 可能会带来优势。

2.2.1 降低解析负担：结构化语法减少歧义

LLM 的核心是基于概率的文本生成模型，其处理输入的过程本质上是一个复杂的模式匹配和概率推理过程。当输入是语法规则复杂、充满歧义的自然语言时，模型需要消耗大量的「认知资源」来进行解析。而 Lisp 的高度结构化和一致的语法，为模型提供了一个清晰的「解析路径」。模型可以更容易地识别出指令的边界、层次和组成部分，从而将更多的计算资源用于理解指令的深层语义和执行逻辑。这种「减负」效应，在处理复杂、多步骤的指令时尤为明显，有助于提高模型指令遵循的精确度。

2.2.2 促进符号推理：与 LLM 的符号处理能力互补

尽管 LLM 主要基于神经网络和统计学习，但其在海量数据（包括大量代码和符号逻辑文本）的训练过程中，也展现出了一定的符号推理能力。Lisp 作为一门为符号处理而生的语言，其语法和核心操作（如 car, cdr, cons）都与符号操作紧密相关。因此，使用 Lisp 语法编写 Prompt，可以更好地激发和利用 LLM 内在的符号处理能力。当任务涉及到逻辑推理、知识表示或结构化数据处理时，Lisp 风格的 Prompt 能够以一种更贴近符号逻辑的方式向模型描述问题，从而可能引导模型进行更严谨、更可靠的推理过程。

2.2.3 支持动态演化：模型可作为语言特性的共同设计者

Lisp 的宏系统和动态特性，使得语言本身可以被扩展和演化。在 Prompt 工程中，这一思想可以被引申为一种 「动态 Prompt 设计」 的理念。用户可以利用 LLM 的代码生成能力，让模型参与到 Prompt 本身的构建和优化过程中。例如，用户可以提供一个高层次的 Lisp 风格指令，要求模型生成一个更具体、更高效的 Lisp 宏来实现该指令。通过这种方式，LLM 不再仅仅是一个指令的执行者，而是成为了 Prompt 设计的合作者。这种人与模型协同设计 Prompt 的模式，有望突破传统 Prompt 工程的瓶颈，实现更高级、更自适应的指令系统。

3. 深度分析：为何在特定场景下 Lisp 风格 Prompt 可能有效

尽管「Lisp 语法是最佳 Prompt 方案」的说法缺乏普适性证据，但在特定场景下，特别是那些需要生成高度结构化输出的任务中，采用 Lisp 风格的 Prompt 确实可能表现出优于传统自然语言 Prompt 的效果。这种有效性并非源于 Lisp 语言本身的神秘力量，而是其独特的语法结构所带来的指令清晰度、逻辑严谨性和对模型行为的引导能力。本章节将深入分析 Lisp 风格 Prompt 的结构化优势，并推测其对 LLM 内部处理机制的潜在影响。

3.1 结构化指令的优势

Lisp 的 S-表达式（Symbolic Expression）为指令提供了一种天然的、无歧义的结构化表示方法。这种结构化的指令方式，在多个层面上提升了 LLM 理解和执行任务的能力。

3.1.1 清晰的层次与嵌套关系

Lisp 代码的核心是其嵌套的括号结构，这种结构直观地表达了指令之间的层次关系和逻辑从属。例如，一个复杂的任务可以被分解为多个子任务，每个子任务又可以进一步分解，形成一个清晰的树状结构。在 Prompt 中，这种结构可以被用来精确地定义任务的执行流程。

示例对比：

自然语言 Prompt:请帮我分析这篇文章。首先，总结文章的主要观点；然后，从总结中提取出三个关键词；最后，根据关键词判断文章的情感倾向是积极、消极还是中性。
- 问题： 这段指令虽然清晰，但其层次关系是线性的，依赖于「首先」、「然后」、「最后」等连接词。模型需要正确解析这些连接词的逻辑，并可能以任意顺序生成结果，或者将多个步骤的输出混杂在一起。
Lisp 风格 Prompt:
lisp (analyze-article (article-content "..." ) (steps (summarize :output-var "summary" ) (extract-keywords :input-var "summary" :count 3 :output-var "keywords" ) (sentiment-analysis :input-var "keywords" )))
- 优势： 这个 Lisp 风格的 Prompt 明确地定义了一个名为 analyze-article 的主任务，它接收文章内容作为输入，并包含一个 steps 列表。列表中的每个元素（如 (summarize ...)）都是一个独立的、结构化的子任务指令。这种嵌套结构清晰地表明了 extract-keywords 依赖于 summarize 的输出，而 sentiment-analysis 又依赖于 extract-keywords 的输出。模型可以一目了然地理解任务的层次和执行顺序，从而生成更符合预期的、结构化的结果。

这种清晰的层次结构，使得模型在处理复杂指令时，能够像执行一个程序一样，按部就班地完成每个子任务，大大降低了因指令模糊或逻辑不清而导致错误的可能性。

3.1.2 明确的函数调用与参数传递

Lisp 的 S-表达式 (operator operand1 operand2 ...) 天然地模拟了函数调用的形式。在 Prompt 中，我们可以利用这种形式来定义明确的「函数」及其「参数」，从而实现对模型行为的精确控制。

示例对比：

自然语言 Prompt:请从下面的文本中提取所有的人物姓名和地点名称。文本：...
- 问题： 模型需要理解「提取」、「人物姓名」、「地点名称」等自然语言词汇的含义，并自行决定输出的格式（例如，是列表、表格还是段落）。
Lisp 风格 Prompt:
lisp (extract-entities (text "...") (entity-types "PERSON" "LOCATION") (output-format "json"))
- 优势： 这个 Prompt 将任务封装在一个 extract-entities 的「函数调用」中。它有三个明确的「参数」：text 指定了输入文本，entity-types 是一个列表，明确指定了需要提取的实体类型，output-format 则直接要求模型以 JSON 格式返回结果。这种明确的参数传递方式，极大地减少了模型的猜测空间，使其能够更精确地执行任务，并以用户期望的格式返回结果。

通过这种方式，Prompt 编写者可以像设计一个 API 接口一样来设计 Prompt，定义清晰的输入、输出和行为，从而获得更可靠和可预测的模型响应。

3.1.3 减少自然语言的模糊性

自然语言虽然表达力丰富，但也充满了歧义、上下文依赖和文化内涵。同一个词在不同的语境下可能有不同的含义，这给 LLM 的准确理解带来了挑战。而 Lisp 的语法是一种形式语言，其语义是精确和无二义的。

使用 Lisp 风格 Prompt，可以将任务的核心逻辑从模糊的自然语言中剥离出来，用形式化的结构进行表达。例如，与其用自然语言描述一个复杂的条件判断，不如直接用 Lisp 的 if 或 cond 结构来表示：

(if (contains-entity? text "PERSON")
    (extract-entity text "PERSON")
    (return "No person found."))

这种形式化的表达方式，将条件和分支逻辑清晰地呈现给模型，避免了自然语言描述可能带来的歧义。模型无需再进行复杂的语义消歧，只需按照结构化的逻辑执行即可。这对于需要高精度、低容错率的任务（如代码生成、数据转换）至关重要。

3.2 对 LLM 的影响机制推测

Lisp 风格 Prompt 的有效性，除了其自身的结构化优势外，还可能源于其对 LLM 内部处理机制的特定影响。虽然我们无法完全窥视 LLM 的「黑盒」，但可以根据其训练方式和架构进行一些合理的推测。

3.2.1 引导模型进入「代码生成」模式

LLM 的训练数据包含了海量的代码，从开源项目到技术文档，不一而足。因此，模型在处理代码时，会激活其在代码数据上学到的特定模式和知识。当用户输入一个 Lisp 风格的 Prompt 时，其高度结构化的语法形式，会强烈地向模型暗示「这是一段代码」。

这种暗示可能会引导模型切换到一个更偏向于 「代码生成」或「程序执行」的模式。在这种模式下，模型可能会：

更注重语法正确性： 模型会倾向于生成符合语法规则的输出，例如，确保所有的括号都正确匹配。
更遵循逻辑结构： 模型会更严格地遵循指令中定义的逻辑流程，如顺序执行、条件判断和循环。
减少「闲聊」和冗余信息： 模型会倾向于生成更简洁、更直接的结果，避免在自然语言回答中常见的铺垫、解释和总结性话语。

这种模式的切换，使得模型在执行需要精确性和结构化的任务时，表现得更加「严谨」和「可靠」。

3.2.2 利用模型在代码数据上的训练经验

如前所述，LLM 在大量代码数据上进行了训练，这使得它们对编程语言的语法和语义有着深刻的理解。当面对 Lisp 风格的 Prompt 时，模型可以利用其在这些数据上学到的经验。

例如，模型可能学习到：

函数式编程范式： Lisp 是一门函数式编程语言，模型可能从训练数据中学习到了函数式编程的思想，如不可变性、高阶函数等。这有助于模型更好地理解和执行以函数组合方式构建的 Prompt。
递归和树形结构处理： Lisp 的 S-表达式本质上是树形结构，模型可能在处理代码时学习到了如何递归地遍历和操作树形数据。这使得模型能够更好地理解和执行具有复杂嵌套结构的 Prompt。
元编程概念： 如果训练数据中包含了关于 Lisp 宏或元编程的讨论，模型甚至可能理解到「代码即数据」的概念，从而能够处理那些动态生成或修改指令的复杂 Prompt。

通过利用这些在代码数据上学到的「先验知识」，模型能够更快速、更准确地解析和执行 Lisp 风格的指令，从而表现出优于处理纯自然语言指令的效果。

3.2.3 强制模型进行更严谨的推理

自然语言 Prompt 有时会鼓励模型进行「创造性」或「发散性」的思考，这在开放式任务中是优点，但在需要精确执行的任务中则可能成为缺点。Lisp 风格 Prompt 的形式化结构，则在一定程度上 「强制」模型进行更严谨、更收敛的推理。

当模型面对一个结构化的 Lisp 指令时，其生成过程会受到严格的语法和逻辑约束。例如，在生成一个 (if ...) 表达式时，模型必须生成一个合法的测试条件、一个 then 分支和一个 else 分支。这种结构化的约束，限制了模型「胡思乱想」的空间，使其必须沿着一条明确的逻辑路径进行推理和生成。

这种「强制严谨」的效果，有助于减少模型在复杂推理任务中出现的「幻觉」（Hallucination）或逻辑跳跃。模型被引导着像执行一个算法一样，一步步地进行推导，从而得出更可靠、更符合逻辑的结论。这对于需要多步推理的数学问题、逻辑谜题或复杂的决策任务尤其重要。

4. 应用场景与局限性

基于对 Lisp 风格 Prompt 优势的深入分析，我们可以更清晰地界定其适用场景，并认识到其固有的局限性。它并非一把能够解决所有问题的「万能钥匙」，而是一种在特定领域内非常有效的专业工具。理解其边界，对于合理、高效地利用这一技术至关重要。

4.1 适用场景：需要高度结构化输出的任务

Lisp 风格 Prompt 的核心优势在于其强大的结构化能力，因此，它最适用于那些对输出格式、逻辑严谨性和执行步骤有严格要求的任务。

4.1.1 代码生成与转换

这是 Lisp 风格 Prompt 最天然、最擅长的领域。无论是生成全新的代码片段，还是在不同编程语言之间进行代码转换，结构化的 Prompt 都能提供巨大的帮助。

代码生成： 当需要生成一个具有特定功能和结构的函数或类时，可以使用 Lisp 风格的 Prompt 来精确描述其输入参数、返回值、内部逻辑（如循环、条件判断）以及所需的库调用。例如，可以要求模型生成一个 (defun fibonacci (n) ...) 的函数，并明确指定使用递归还是迭代实现。这种精确的指令，远比「请写一个计算斐波那契数列的 Python 函数」这样的自然语言 Prompt 更能保证生成代码的质量和正确性。
代码转换： 在将代码从一种语言转换到另一种语言时（如 Java 到 C#），结构化的 Prompt 可以清晰地定义源语言和目标语言的语法映射关系。例如，可以指示模型将 Java 的 public class 转换为 C# 的 public class，并处理 extends 和 implements 关键字在两种语言中的不同表现。一项研究指出，即使是强大的 GPT-4，在进行 Java 到 C# 的代码翻译时，如果不提供充分的上下文（in-context learning），其准确率也会显著下降，尤其是在处理一些关键的语法关键字（如 virtual 和 override）时。一个精心设计的 Lisp 风格 Prompt，可以通过明确的参数和指令，有效地弥补这一不足，为模型提供更清晰的转换规则。

4.1.2 生成特定格式数据（如 JSON, XML, SVG）

除了代码，任何具有明确、嵌套结构的数据格式，都是 Lisp 风格 Prompt 的用武之地。

JSON/XML 生成： 当需要从非结构化文本中提取信息并组织成 JSON 或 XML 格式时，Lisp 风格的 Prompt 可以清晰地定义数据的层级结构、键名和值类型。例如，可以指示模型从一篇新闻文章中提取信息，并生成一个包含 title, author, date, 和 content 字段的 JSON 对象。Prompt 可以进一步指定 author 字段本身也是一个包含 name 和 email 的子对象。这种结构化的指令，可以确保生成的 JSON/XML 数据格式正确、字段完整。
SVG 生成： 这正是 Lisp 风格 Prompt 在社区中声名鹊起的应用场景。SVG（可缩放矢量图形）本身就是一种基于 XML 的、描述二维图形的标记语言，其结构化的特性与 Lisp 的 S-表达式高度契合。通过 Lisp 风格的 Prompt，用户可以精确地定义图形的元素（如 <circle>, <rect>）、属性（如 cx, cy, r, fill）以及它们之间的嵌套关系（如将多个图形组合在一个 <g> 标签内）。这使得用户能够利用 LLM 生成非常复杂和精确的矢量图形，而这在使用自然语言 Prompt 时往往难以实现。

4.1.3 定义复杂的、多步骤的推理流程

对于需要多步逻辑推理才能解决的问题，Lisp 风格 Prompt 可以作为一种「推理脚本」，引导模型一步步地走向最终答案。

数学问题求解： 对于一个复杂的数学应用题，可以将其分解为多个步骤：第一步，提取题目中的已知条件和求解目标；第二步，根据条件建立数学模型或方程；第三步，求解方程；第四步，验证答案的合理性。每个步骤都可以被封装成一个 Lisp 风格的「函数调用」，前一个函数的输出作为后一个函数的输入。这种结构化的推理流程，有助于防止模型在推理过程中出现逻辑跳跃或计算错误。
逻辑谜题与规划： 对于像「汉诺塔」或「传教士与野人过河」这样的经典逻辑谜题，Lisp 风格 Prompt 可以用来定义问题的初始状态、目标状态以及合法的移动规则。然后，可以指示模型通过一系列的「移动」函数调用来寻找解决方案。这种将问题形式化、结构化的方法，使得模型能够更系统地进行搜索和规划，而不是依赖于模糊的直觉或模式匹配。

4.2 局限性与挑战

尽管 Lisp 风格 Prompt 在特定场景下表现出色，但其应用也面临着显著的局限性和挑战。这些挑战限制了其作为一种通用 Prompt 工程技术的普及程度。

4.2.1 学习曲线：对非程序员用户不友好

这是 Lisp 风格 Prompt 最显而易见的局限性。掌握 Lisp 语法，即使是基础，也需要一定的编程知识和逻辑思维训练。对于广大的非程序员用户来说，学习和使用 Lisp 语法编写 Prompt 的门槛过高。他们更习惯于使用自然语言进行交互，并且 LLM 的设计初衷也是为了更好地理解和响应自然语言。因此，要求普通用户为了使用某个 AI 功能而去学习一门编程语言，显然是不现实的。这决定了 Lisp 风格 Prompt 的应用范围将主要局限于开发者和技术爱好者群体。

4.2.2 可读性问题：过度嵌套的「括号地狱」

Lisp 的括号结构虽然逻辑清晰，但当嵌套层级过深时，会严重影响代码的可读性，被戏称为 「括号地狱」（Parenthesis Hell） 。一个复杂的 Prompt，如果包含了大量的嵌套函数调用和逻辑分支，可能会变得极其难以阅读、理解和维护。即使是经验丰富的 Lisp 程序员，在面对一个结构异常复杂的 S-表达式时，也可能会感到头疼。这种可读性问题，使得 Lisp 风格 Prompt 的调试和迭代变得困难。当模型没有按照预期执行时，定位问题所在可能需要花费大量的精力去匹配括号、理清逻辑。相比之下，结构化的自然语言 Prompt（如使用 Markdown 标题、列表等）在可读性上通常更具优势。

4.2.3 非普适性：对开放式、创造性任务可能无效

Lisp 风格 Prompt 的优势在于其「约束」和「结构化」，但这在某些任务中反而可能成为劣势。对于那些需要高度创造性、发散性思维和模糊性容忍度的任务，如创意写作、头脑风暴、情感交流等，过于严格的结构化 Prompt 可能会扼杀模型的「想象力」。

例如，如果要求模型「写一首关于秋天的诗」，一个 Lisp 风格的 Prompt 可能会试图去定义诗的格律、韵脚、意象等元素，这反而可能限制模型生成真正富有灵感和情感的诗句。在这种情况下，一个开放性的自然语言 Prompt，给予模型更大的自由发挥空间，可能会得到更好的结果。因此，Lisp 风格 Prompt 并非适用于所有类型的任务，其「最佳」效果仅限于那些能够被清晰、形式化定义的问题领域。

5. 结论与展望

5.1 核心观点总结：一种有效的 Prompt 技巧，而非「最佳」通用方案

综合以上分析，我们可以得出以下核心结论：

现象源于特定案例，非普遍规律：使用 Common Lisp 语法编写 Prompt 能够获得优异效果的说法，主要源于技术社区中个别成功案例的观察和传播，而非经过系统性科学验证的普遍规律。目前缺乏广泛的学术研究和大规模实验数据来支持「Lisp 语法是最佳 Prompt 方案」这一论断。
优势源于结构化，而非语法本身：Lisp 风格 Prompt 的有效性，其核心在于其高度结构化的指令方式。S-表达式为表达复杂的层次、嵌套关系和函数调用提供了清晰、无歧义的框架。这种结构化特性在处理需要精确、格式化输出的任务（如代码生成、SVG 创建）时，能够显著降低模型的解析负担，减少自然语言的模糊性，并引导模型进行更严谨的推理。
理论契合点提供了合理性：Common Lisp 的同构性、极简语法、强大的元编程能力和交互式开发环境等特性，在理论上与 LLM 的处理机制存在诸多契合点。这些特性解释了为何 Lisp 语法能够成为一种有效的 Prompt 工具，尤其是在引导模型进行符号推理和程序合成方面。
存在显著的局限性与挑战：Lisp 风格 Prompt 面临着学习曲线陡峭、可读性差（「括号地狱」）以及非普适性（对开放式、创造性任务无效）等挑战。这决定了它并非一把「万能钥匙」，而是一种在特定领域内非常有效的专业工具。

因此，最准确的描述是：使用 Common Lisp 语法编写 Prompt 是一种在特定场景下非常有效的 Prompt 工程技巧，但绝非适用于所有情况的「最佳」通用方案。

5.2 未来研究方向

对 Lisp 风格 Prompt 的探讨，不仅揭示了一种有趣的 Prompt 工程实践，也为未来的研究指明了方向。

5.2.1 系统性对比不同编程语言语法在 Prompt 中的效果

目前最缺乏的是严格的、系统性的对比研究。未来的研究可以设计一系列基准任务，涵盖代码生成、数据提取、逻辑推理等多种类型，并系统性地比较使用不同语法（如 Common Lisp、Python、JSON、Markdown、YAML）编写的 Prompt 对主流 LLM 性能的影响。通过量化评估指标（如准确率、指令遵循率、BLEU 分数等），可以科学地揭示不同语法结构的优势和劣势，为 Prompt 工程提供更坚实的实证基础。

5.2.2 探索 LLM 内部对不同语法结构的处理机制

当前对 LLM 为何对结构化 Prompt 响应更好的解释，大多停留在推测层面。未来的研究可以借助可解释性 AI（XAI） 技术，深入探索 LLM 在处理不同语法结构的 Prompt 时，其内部注意力机制、神经元激活模式以及知识表示有何不同。例如，可以研究模型在处理 Lisp 的 S-表达式时，其注意力头是否会更倾向于关注匹配的括号，或者其内部是否形成了对树状结构的特定表征。这种深入的机制研究，将有助于我们更好地理解 LLM 的工作原理，并设计出更高效的 Prompt 策略。

5.2.3 开发更智能的 Prompt 工程工具，自动优化指令结构

最终，这些研究成果可以应用于开发更智能的 Prompt 工程工具。未来的工具或许能够根据用户输入的自然语言任务描述，自动推荐或生成最优的 Prompt 结构。例如，当检测到用户需要进行复杂的、多步骤的代码生成时，工具可以自动将其转换为 Lisp 风格的结构化 Prompt；而当用户需要进行开放式创意写作时，则推荐使用更灵活的自然语言 Prompt。这种智能化的工具将极大地降低 Prompt 工程的门槛，让普通用户也能轻松利用高级 Prompt 技巧，从而充分释放 LLM 的潜力。