Kimi (月之暗面) 提示词最佳实践指南
掌握 Kimi K2.6 的提示词技巧，充分发挥国产长文本和 Agent 能力最强的模型优势
1. 模型概述
1.1 模型版本与特点
| 模型 | 发布时间 | 架构 | 总参数 | 激活参数 | 上下文窗口 | 核心能力 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 2026年4月 | MoE | ~1T | ~100B | 1M tokens | 长文本最强、Agent顶级 | 长文档分析、Agent编排、代码 |
| Kimi K2.5 | 2025年 | MoE | ~1T | ~100B | 128K tokens | 前代稳定版 | 通用对话、轻度任务 |
1.2 核心优势
✅ 长文本能力国产第一：长文本理解评分 95 分，百万级上下文稳定可用
✅ Agent/工具调用最强：Agent 评分 92 分，国产最高，擅长复杂工具编排
✅ 代码能力强：编码评分 85，与 Qwen3.6 并列国产第二梯队
✅ 文件上传分析：支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片等多格式文件直接分析
✅ 联网搜索：支持实时联网检索，信息时效性强
1.3 限制与注意事项
⚠️ API 价格较高：输入 ¥8 / 输出 ¥32（每百万 tokens）
⚠️ 创意写作一般：创意写作评分 82，不及 MiniMax 等专注创意的模型
⚠️ 非开源：闭源模型，仅通过 API 调用
⚠️ 多模态有限：支持文件上传中的图像内容理解，非原生多模态模型
2. 提示词基础
2.1 Kimi 提示词的基本结构
Kimi 使用标准的 OpenAI 兼容 API 格式。
使用 Kimi API（推荐）
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_KIMI_API_KEY",
base_url="https://api.moonshot.cn/v1"
)
# 单次对话
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有用的AI助手。"},
{"role": "user", "content": "请解释什么是机器学习。"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)2.2 文件上传分析（Kimi 核心特色）
Kimi 支持直接上传文件进行分析：
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_KIMI_API_KEY",
base_url="https://api.moonshot.cn/v1"
)
# 上传文件获取 file_id（PDF/Word/Excel/PPT/图片等）
file_obj = client.files.create(
file=open("/path/to/document.pdf", "rb"),
purpose="file-extract"
)
# 基于文件内容对话
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个文档分析助手。"},
{"role": "user", "content": f"请分析以下文件中的关键信息：\n\n<file>{file_obj.id}</file>"}
]
)2.3 核心提示词技巧
✅ 技巧1：利用超长上下文进行全文分析
Kimi 的 1M 上下文窗口是其最大优势，适合一次性处理超长文档：
python
prompt = """我已经将一份300页的行业研究报告上传给你。
请完成以下分析任务：
1. **核心观点摘要**：用3-5句话概括报告的核心结论
2. **关键数据提取**：列出报告中最重要的10个数据指标及其数值
3. **趋势分析**：识别报告中提到的3个主要行业趋势
4. **风险提示**：找出报告中提到的潜在风险和挑战
输出要求：
- 每个部分用标题分隔
- 数据需标注所在的页码
- 使用表格呈现关键数据对比
请基于完整文档内容进行分析，不要遗漏重要信息。"""
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)✅ 技巧2：复杂 Agent 任务编排
Kimi Agent 能力国产最强，适合需要工具调用的场景：
python
prompt = """你是一个智能助手，可以使用以下工具：
1. search(query)：搜索互联网获取最新信息
2. read_url(url)：读取指定网页内容
3. summarize(text)：对长文本生成摘要
任务：请帮我完成以下工作流：
步骤1：搜索「2026年人工智能发展趋势」
步骤2：阅读搜索结果中排名前3的文章
步骤3：基于阅读内容，生成一份500字左右的趋势分析报告
步骤4：将报告输出为Markdown格式
请逐步执行，每一步完成后再进行下一步。"""✅ 技巧3：多文件交叉分析
python
prompt = """我已上传了3个文件：
- 文件1：2025年Q4财报.pdf
- 文件2：2026年Q1财报.pdf
- 文件3：行业对标分析.xlsx
请完成以下对比分析：
1. **财务指标对比**：对比两个季度的营收、利润、毛利率变化
2. **异常点检测**：找出变化超过20%的指标并分析原因
3. **行业定位**：基于文件3的数据，评估该公司在行业中的位置
4. **建议**：给出3条基于数据的可操作建议
重要：所有结论必须有数据支撑，标注数据来源（文件名+页码）"""3. 写作任务提示词
3.1 长文档写作文案
python
prompt = """你是一位资深行业分析师，擅长撰写深度研究报告。
主题：2026年新能源汽车行业竞争格局分析
要求：
1. 字数：5000-8000字
2. 包含以下章节：
- 行业全景图（市场规模、增长趋势）
- 主要玩家分析（比亚迪、特斯拉、蔚小理等）
- 技术路线对比（纯电/混动/氢燃料）
- 供应链分析（电池、芯片、材料）
- 政策环境与未来展望
3. 每个部分需有数据支撑
4. 包含对比表格
5. 输出格式：Markdown
你可以在需要时联网搜索获取最新数据。"""4. 代码开发提示词
4.1 代码审查
python
prompt = """你是一个资深的代码审查专家。
请审查以下Python代码，关注：
1. 潜在的bug和逻辑错误
2. 性能瓶颈
3. 代码可读性和维护性
4. 安全性问题
5. 是否符合PEP 8规范
代码：
```python
[你的代码]请以表格形式输出审查结果，包含： | 问题类型 | 位置（行号） | 严重程度 | 问题描述 | 修改建议 |"""
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## 5. 配置参数建议
### 5.1 Temperature
| 任务类型 | 推荐Temperature | 说明 |
| ---------------- | --------------- | ------------------------ |
| 事实性任务 | 0.1 - 0.3 | 低温度使输出更确定 |
| 长文档分析 | 0.2 - 0.4 | 保持准确和连贯 |
| Agent 任务 | 0.3 - 0.5 | 平衡准确性和灵活性 |
| 创意任务 | 0.7 - 0.9 | 高温度增加多样性 |
| 代码生成 | 0.2 - 0.4 | 确保语法正确 |
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## 6. 参考资料
### 官方文档
1. **月之暗面 Moonshot AI 开放平台**
https://platform.moonshot.cn/docs
Kimi 的官方 API 文档。
2. **Kimi K2 技术博客**
https://www.moonshot.cn/blog
月之暗面官方技术博客，了解最新模型信息。
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## 📝 更新日志
- **2026-05-31**：初始版本发布，包含 Kimi K2.6 提示词指南
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## 🤝 贡献与反馈
如果你发现任何错误或有改进建议，欢迎：
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## 📄 许可证
本文档采用 MIT 许可证。可自由使用、修改和分发。
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**最后更新时间**：2026年5月31日
**作者**：AI Engineering Team
**版本**：v1.0