提示工程完全指南
掌握编写高效提示词的艺术与科学，让AI更好地理解和响应您的需求
深度指南阅读时间：20分钟高级技巧
📚 本文目录
什么是提示工程？
提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化输入提示词（prompts）的过程， 目的是引导大语言模型生成期望的输出。好的提示词能够显著提升AI的响应质量和准确性。
💡 核心原则：清晰、具体、结构化的提示词能够获得更好的结果。
明确目标
清楚地说明您想要的结果
提供上下文
给AI足够的背景信息
迭代优化
根据结果不断改进提示词
核心技术
1. 零样本学习（Zero-shot）
直接提出任务要求，不提供示例。
示例
将下面的文本翻译成英文：
"人工智能正在改变我们的生活方式。"输出：Artificial intelligence is changing our way of life.
2. 少样本学习（Few-shot）
提供几个示例来引导模型理解任务。
示例
情感分析任务：
文本：这部电影太精彩了！
情感：正面
文本：服务态度很差。
情感：负面
文本：产品质量还可以，价格合理。
情感：中性
文本：这次购物体验非常愉快，下次还会再来！
情感：输出：正面
3. 思维链（Chain-of-Thought）
引导模型展示推理过程，提高复杂任务的准确性。
示例
问题：如果一个商店有23个苹果，卖出了17个，然后又进货45个，现在有多少个苹果？
让我们一步步思考：
1. 开始有23个苹果
2. 卖出17个：23 - 17 = 6个
3. 进货45个：6 + 45 = 51个
答案：商店现在有51个苹果。4. 角色扮演
为AI分配特定角色，获得专业化的回答。
示例
你是一位经验丰富的Python开发专家，擅长性能优化和代码重构。
请帮我优化以下代码的性能：
def find_duplicates(lst):
duplicates = []
for i in range(len(lst)):
for j in range(i + 1, len(lst)):
if lst[i] == lst[j] and lst[i] not in duplicates:
duplicates.append(lst[i])
return duplicates常用提示模式
📋 任务分解模式
将复杂任务分解为多个步骤：
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]
适用于复杂的多步骤任务
🎯 输出格式模式
请以JSON格式输出：
{
"field": "value"
}
{
"field": "value"
}
控制输出的结构和格式
🔍 条件模式
如果[条件A]，则[行动A]
如果[条件B]，则[行动B]
否则，[默认行动]
如果[条件B]，则[行动B]
否则，[默认行动]
处理不同情况的分支逻辑
📝 模板填充模式
使用以下模板：
主题：[X]
要点：[Y]
结论：[Z]
主题：[X]
要点：[Y]
结论：[Z]
标准化输出内容结构
高级技巧
🌡️ 温度参数调整
低温度 (0-0.3)
更确定、保守的输出
适用：事实查询、代码生成
中温度 (0.5-0.7)
平衡创造性和准确性
适用：通用对话、翻译
高温度 (0.8-1.0)
更有创意、多样化
适用：创意写作、头脑风暴
🔗 提示词组合技术
# 组合多个指令
你是一个专业的内容创作者。
任务：创作一篇关于人工智能的文章
要求：
- 字数：500字左右
- 风格：科普性质，通俗易懂
- 结构：包含引言、主体（3个要点）、结论
- 目标读者：对技术感兴趣的普通读者
额外要求：
- 使用生动的例子
- 避免过多专业术语
- 保持客观中立的态度🚫 负面提示技术
明确告诉AI不要做什么，可以避免不想要的输出。
示例：
写一个产品介绍，不要使用夸大的营销语言，不要做不切实际的承诺，不要贬低竞争对手。
优化策略
✨ CLEAR框架
C
Concise（简洁）
去除不必要的词汇，保持简洁明了
L
Logical（逻辑）
确保指令有清晰的逻辑顺序
E
Explicit（明确）
明确说明期望的输出格式和内容
A
Adaptive（适应）
根据结果调整和优化提示词
R
Reflective（反思）
分析输出质量，持续改进
实战案例
案例1：代码优化
❌ 模糊提示
优化这段代码
✅ 优化后
请优化以下Python代码的性能：
1. 减少时间复杂度
2. 优化内存使用
3. 保持代码可读性
4. 添加必要的注释
[代码]
1. 减少时间复杂度
2. 优化内存使用
3. 保持代码可读性
4. 添加必要的注释
[代码]
案例2：内容创作
❌ 模糊提示
写一篇关于AI的文章
✅ 优化后
目标：为技术博客写一篇文章
主题：AI在医疗领域的应用
字数：800-1000字
包含：3个具体案例
语气：专业但易懂
结构：引言-应用案例-挑战-展望
主题：AI在医疗领域的应用
字数：800-1000字
包含：3个具体案例
语气：专业但易懂
结构：引言-应用案例-挑战-展望
案例3：数据分析
❌ 模糊提示
分析这些销售数据
✅ 优化后
分析以下销售数据：
1. 识别销售趋势（月度、季度）
2. 找出表现最好的产品类别
3. 计算同比增长率
4. 提供3个可行的改进建议
输出格式：摘要+详细分析+图表描述
1. 识别销售趋势（月度、季度）
2. 找出表现最好的产品类别
3. 计算同比增长率
4. 提供3个可行的改进建议
输出格式：摘要+详细分析+图表描述
常见错误与解决方案
过于宽泛
提示词太笼统，导致输出不符合预期
解决：增加具体要求和约束条件
缺乏上下文
没有提供足够的背景信息
解决：提供必要的背景和相关信息
矛盾指令
提示中包含相互矛盾的要求
解决：检查并消除矛盾，保持逻辑一致
🎯 核心要点总结
- 明确具体的任务要求
- 提供充足的上下文信息
- 使用结构化的提示格式
- 根据任务选择合适的技术
- 持续测试和优化提示词
- 学习和积累最佳实践