Prompt 工程
為什麼大模型選擇 Markdown
模塊六 · Prompt Engineering · 前置。一步步推演 Markdown 為何勝出。
核心矛盾
核心矛盾
大模型是純文本模型
LLM 逐 Token 輸出，每個 Token 就是一段文字。它不懂顏色、不懂字號、不懂對齊。
但用戶期望有排版
標題、加粗、列表、程式碼塊、連結…沒有排版的純文本，閲讀體驗極差。
方案推演
1
用 HTML？標籤太重，浪費 Token
↓ 不行
2
用 Word/PDF？二進制格式，無法逐字輸出
↓ 更不行
3
用 LaTeX？語法複雜，模型容易出錯
↓ 也不行
✓
Markdown：文本自帶排版標記，輕量優雅
Markdown 三大優勢：
1. 純文本兼容 — 模型逐 Token 輸出即可，無需特殊編碼
2. 排版標記極輕 —
3. 前端渲染成熟 — marked.js / react-markdown 等庫一行程式碼搞定
1. 純文本兼容 — 模型逐 Token 輸出即可，無需特殊編碼
2. 排版標記極輕 —
# ## ** 只佔幾個 Token3. 前端渲染成熟 — marked.js / react-markdown 等庫一行程式碼搞定
結論：所有主流 AI 產品（ChatGPT、Claude、通義千問）預設輸出都是 Markdown。
這不是碰巧。這是純文本模型 + 排版需求的最優解。
這不是碰巧。這是純文本模型 + 排版需求的最優解。