核心摘要
由 AI 研究策略师 Ugur Ari 提出的 5C Prompt Contract 框架，是一种极简、创意友好、token 高效的提示设计方法，特别适合个人和中小企业使用。
5C 组件：
- Character（角色）：定义 AI 的身份、专业知识、语气风格
- Cause（原因/目标）：明确任务目的和预期成果
- Constraint（约束）：设定边界条件、资源限制、执行规则
- Contingency（应变）：定义备用方案和错误处理机制
- Calibration（校准）：输出优化和质量控制指令
核心发现：
- Token 效率：5C 框架平均仅需 54.75 tokens 输入，远低于 DSL (348.75) 和非结构化 (346.25)
- 输出质量：在保持创意丰富度的同时，输出一致性优于非结构化提示
- 跨模型表现：在 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini 上均表现优异
- Gemini 特别优势：5C 提示仅需 54 tokens 输入，而 DSL 需要 1212 tokens
与 DSL 对比：
| 维度 | 5C | DSL |
|---|---|---|
| 输入 Token | 极低 (~55) | 高 (~350) |
| 认知负载 | 低 | 高 |
| 创意自由度 | 高 | 受限 |
| 学习曲线 | 平缓 | 陡峭 |
实践建议：
- 用于token敏感场景（如 API 调用频繁的应用）
- 需要平衡结构与创意的任务
- AI 工程资源有限的个人/中小企业
关联连接
- Prompt_Engineering — 提示工程总览
- 5C_Framework — 5C 提示契约框架详解
- Prompt_Design — 提示设计方法论
- Token_Efficiency — Token 效率优化