深度研究报告

Common Lisp 语法
在 Prompt 工程中的效果

深度研究与现象辨析：探索结构化指令在大型语言模型中的优势与局限

学术研究

Prompt 工程

编程语言理论

核心发现

Lisp 语法优势源于其结构化特性，非语言本身的"魔力"
在代码生成、SVG 创建等结构化任务中表现优异
缺乏广泛的学术验证，效果具有任务依赖性

研究范围

覆盖模型

GPT-4, Claude 3, Llama 3 等主流 LLM

对比格式

Lisp, Markdown, JSON, YAML, 自然语言

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。

1.1 现象溯源：从社区讨论到个别案例

社区热议：李继刚案例及其影响

关于使用 Common Lisp 语法编写 Prompt 以获得更佳指令跟随效果的讨论，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[167]。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[164]。

❌ 自然语言 Prompt 的局限

# 模糊的指令结构
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：层次关系线性，依赖连接词，模型可能以任意顺序生成结果。

✅ Lisp 风格 Prompt 的优势

; 清晰的结构化指令
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优势：明确的层次、依赖关系和执行顺序，降低模型理解负担。

"Lisp 风格 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。"

1.2 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。

学术研究现状

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[127]。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。

2. Common Lisp 的独特性及其与 LLM 的潜在契合点

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。

2.1 语言特性：为何在 AI 领域备受推崇

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。

"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。"

2.2 与 LLM 的契合：理论上的优势

降低解析负担

结构化语法减少歧义，为模型提供清晰的"解析路径"，提高指令遵循精确度。

促进符号推理

激发 LLM 内在的符号处理能力，引导模型进行更严谨、更可靠的推理过程。

支持动态演化

模型可作为语言特性的共同设计者，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。

3.1 结构化指令的优势

清晰的层次与嵌套关系

Lisp 的 S-表达式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。

3.2 对 LLM 的影响机制推测

引导模型进入"代码生成"模式

更注重语法正确性：确保所有括号都正确匹配
更遵循逻辑结构：严格遵循指令中的逻辑流程
减少冗余信息：生成更简洁、直接的结果

利用模型的代码训练经验

函数式编程范式：理解函数组合和不可变性
递归和树形结构：处理复杂嵌套结构的能力
元编程概念：理解"代码即数据"的哲学

"Lisp 风格 Prompt 的形式化结构，在一定程度上'强制'模型进行更严谨、更收敛的推理。这种结构化约束限制了模型'胡思乱想'的空间，使其必须沿着明确的逻辑路径进行推理。"

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。

4.1 适用场景：需要高度结构化输出的任务

代码生成与转换

生成或转换代码片段，精确描述功能、参数和逻辑结构。

函数定义
API 模板
算法实现

结构化数据生成

生成 JSON, XML, SVG 等具有明确嵌套结构的数据格式。

JSON 配置
SVG 图形
XML 文档

复杂推理流程

定义多步骤推理流程，分解复杂问题为可管理的子任务。

数学求解
逻辑谜题
规划问题

4.2 局限性与挑战

学习曲线陡峭

对非程序员用户不友好，需要编程知识和逻辑思维训练。

门槛过高
专业性强
受众有限

可读性问题

过度嵌套的"括号地狱"严重影响可读性和可维护性。

调试困难
理解成本高
维护复杂

非普适性方案

对开放式、创造性任务可能无效甚至产生负面影响。

限制创造力
不适于文学创作
约束想象力

"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、发散性思维的任务，过于严格的结构化可能会扼杀模型的'想象力'。"

5. 结论与展望

5.1 核心观点总结

核心结论

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。

关键发现

现象源于特定案例，非普遍规律
优势源于结构化，而非语法本身
理论契合点提供了合理性
存在显著的局限性与挑战

适用原则

任务匹配：选择最适合特定任务的 Prompt 格式

用户能力：考虑使用者的技术背景和熟练程度

效果验证：通过实验确定最佳方案

平衡取舍：在结构化和灵活性间找到平衡

5.2 未来研究方向

系统性对比研究

设计基准任务，系统比较不同语法（Lisp, Python, JSON, Markdown）在主流 LLM 上的性能表现。

内部机制探索

借助可解释性 AI 技术，研究 LLM 处理不同语法结构时的注意力机制和知识表示。

智能工具开发

开发能够根据任务特性自动推荐或生成最优 Prompt 结构的智能化工程工具。

"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。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。"

最终思考

对 Lisp 风格 Prompt 的探讨，不仅揭示了一种有趣的 Prompt 工程实践，也为理解 LLM 的工作原理和优化人机交互方式提供了新的视角。在追求更高效、更可靠的 AI 系统的过程中，我们需要既保持对新技术可能性的开放态度，又坚持科学严谨的验证方法。只有这样，才能真正推动 Prompt 工程从艺术走向科学，从经验走向理论。