如何使用 InjectPrompt Companion 撰写有效的越狱提示词
InjectPrompt Companion 是一个面向提示词撰写的 AI 辅助工具，其定位是帮助用户生成和打磨"越狱提示词"（jailbreak prompts）。如果你的目标是让某个 AI 模型突破默认的回复限制、按你期望的角色或格式输出内容，可以把它当作一个提示词草稿与迭代的助手来用。需要先说明的是：该网站目前可核实的公开信息只有名称与一句话简介，具体功能入口、是否收费、是否需要登录均无资料支持，因此下面讲的是通用流程与判断方法，实际界面请以你打开网站后看到的为准。
先理解"越狱提示词"在做什么
越狱提示词本质上是一段精心构造的输入，试图让模型忽略或绕过其内置的行为约束。它通常包含几个成分：
- 角色设定：让模型扮演某个身份，从而改变它的默认语气和立场。
- 上下文铺垫：用虚构场景、假设前提或研究目的，为后续请求提供"理由"。
- 明确指令：直接说明你想要的输出形式、长度、语言或结构。
- 约束解除话术：试图让模型放弃拒绝、免责声明或安全提示。
这些成分之所以有效或无效，取决于目标模型的对齐强度、系统提示词设置以及你输入的具体措辞。同一个提示词在不同模型上结果可能完全不同，这是使用这类工具时最需要预期的一点。
基本流程：描述需求 → 生成提示词 → 测试 → 调整
第一步：把需求描述清楚
在向 Companion 这类工具提需求时，模糊的描述会得到模糊的提示词。建议至少写清三件事：
- 目标模型：你打算把提示词用在哪个 AI 上（不同模型反应差异很大）。
- 期望输出：你想要什么形式的结果——一段对话、一个表格、某种特定人设的回复。
- 场景与边界：你希望模型扮演谁、在什么设定下回答、哪些内容必须包含或避免。
例如，不要只写"帮我写个越狱提示词"，而是写"我要让模型扮演一个不设限的技术顾问，用中文回答，输出分点，不要加免责声明"。
第二步：生成初稿
让工具基于你的描述产出一版提示词。此时把它当作草稿，而不是成品。检查它是否包含上面提到的角色、上下文、指令三部分，措辞是否具体。
第三步：实际测试
把生成的提示词粘贴到目标模型中运行，观察回复：
- 模型是否接受了角色设定？
- 输出格式是否符合要求？
- 是否出现了你明确想避免的内容（如拒答、模板化免责声明）？
第四步：根据反馈迭代
这是最关键的一步。根据模型的回复反推提示词哪里不够：
| 观察到的现象 | 可能的调整方向 |
|---|---|
| 模型直接拒绝 | 换更柔和的场景铺垫，或拆分请求 |
| 模型接受角色但跑题 | 把输出要求写得更具体、更靠前 |
| 输出带免责声明 | 在指令中明确要求省略，或调整语气 |
| 换个模型就失效 | 针对该模型单独重写，而非通用化 |
撰写时的关键要素
- 明确目标：一句话说清你要什么，放在提示词靠前位置，模型对开头指令更敏感。
- 设定角色：角色越具体，行为越可预测；"专家"不如"有十年经验、说话直接、只用短句的顾问"。
- 提供上下文：给模型一个"为什么这样问"的理由，往往比直接下命令更容易被接受。
- 控制格式：明确要求分点、字数、语言，减少模型自由发挥带来的偏差。
注意事项
- 模型差异：同一提示词在 A 模型有效、在 B 模型可能完全无效，不要假设可以通用。
- 迭代成本：越狱提示词通常需要多轮修改，一次成功的情况较少。
- 工具定位：Companion 是辅助起草的工具，最终效果取决于你如何测试和调整，而不是工具本身保证结果。
- 信息核实：该网站的收费方式、登录要求、具体功能均未在现有资料中说明，使用前请自行确认。
如果你只是想快速得到一版可测试的提示词草稿，按"描述需求 → 生成 → 测试 → 调整"这个循环走几轮，通常比反复修改文字更有效。