提示工程完全指南：释放大模型的全部潜力
提示工程（Prompt Engineering）是使用大模型API的核心技能。优秀的提示词可以让模型输出质量提升10倍，本指南将帮助您掌握这门艺术。
提示工程基础原则
🎯 明确性原则
- •使用清晰、具体的语言
- •避免歧义和模糊表达
- •明确指定输出格式
- •提供必要的上下文
🔧 结构化原则
- •使用分隔符组织内容
- •按逻辑顺序排列指令
- •分步骤描述复杂任务
- •使用编号或标记
核心提示技巧
1. 角色设定（Role Playing）
让模型扮演特定角色，可以获得更专业和符合场景的回答。
你是一位经验丰富的数据科学家，擅长向非技术人员解释复杂概念。 请用简单易懂的语言解释什么是机器学习。
2. 任务分解（Task Decomposition）
将复杂任务分解为多个步骤，引导模型逐步思考。
请按以下步骤分析这篇文章： 1. 首先，总结文章的主要观点（50字以内） 2. 然后，列出3个支持论据 3. 接着，识别可能的逻辑漏洞 4. 最后，给出你的评价和建议 文章内容：[文章内容]
3. 少样本学习（Few-shot Learning）
提供示例让模型理解任务模式。
将产品评论分类为正面或负面：
评论："这个产品质量很好，物流也快"
分类：正面
评论："价格太贵了，不值这个价"
分类：负面
评论："包装精美，但是功能一般"
分类：负面
评论："${userReview}"
分类：4. 思维链（Chain of Thought）
引导模型展示推理过程，提高复杂问题的准确性。
让我们一步步思考这个问题： 问题：如果一个商店第一天卖出了35个苹果，第二天卖出的是第一天的2倍多10个， 第三天卖出的是前两天总和的一半，那么三天一共卖出了多少个苹果？ 请详细展示你的计算过程。
高级提示模板
📝 内容创作模板
# 任务：创作${contentType}
## 背景信息
- 目标受众：${targetAudience}
- 内容风格：${style}
- 字数要求：${wordCount}
- 关键信息：${keyPoints}
## 要求
1. 开头要吸引人，使用${hookType}
2. 主体部分包含${numPoints}个要点
3. 每个要点都要有具体例子
4. 结尾要${endingType}
## 语言风格
- 语气：${tone}
- 避免使用：${avoidWords}
- 多使用：${preferWords}
## 输出格式
请按以下格式输出：
【标题】
【导语】（50字以内）
【正文】
【总结】
开始创作：💻 代码生成模板
# 代码生成任务
## 需求描述
${requirements}
## 技术要求
- 编程语言：${language}
- 框架/库：${frameworks}
- 代码风格：${codeStyle}
## 约束条件
- 性能要求：${performance}
- 兼容性：${compatibility}
- 安全考虑：${security}
## 期望输出
1. 完整的代码实现
2. 关键部分的注释
3. 使用示例
4. 可能的优化建议
## 代码质量要求
- 遵循${language}最佳实践
- 添加错误处理
- 考虑边界情况
- 代码要易于维护和扩展
请生成代码：📊 数据分析模板
# 数据分析任务
## 数据描述
${dataDescription}
## 分析目标
${analysisGoals}
## 分析步骤
1. 数据概览
- 描述数据的基本特征
- 识别数据质量问题
2. 探索性分析
- 关键指标统计
- 相关性分析
- 异常值检测
3. 深入分析
- ${specificAnalysis}
- 趋势识别
- 模式发现
4. 洞察总结
- 主要发现
- 业务含义
- 行动建议
## 输出要求
- 使用清晰的数据可视化描述
- 提供具体的数值支撑
- 给出可操作的建议
请进行分析：提示优化技巧
优化前后对比
❌ 优化前
写一篇关于AI的文章
✅ 优化后
请撰写一篇800字的科普文章，主题是"AI如何改变日常生活"。 目标读者是对技术感兴趣的普通大众。 请包含3个具体的应用案例，并用通俗易懂的语言解释技术原理。
常见优化方向
- ✓增加具体性：
明确任务的具体要求和期望
- ✓提供上下文：
说明背景信息和使用场景
- ✓规定格式：
明确输出的结构和格式要求
- ✓设置约束：
限定范围避免偏离主题
特殊场景提示技巧
🌐 多语言处理
请将以下中文内容翻译成英文。
要求：
1. 保持原文的语气和风格
2. 使用地道的英语表达
3. 专业术语请使用行业标准翻译
4. 如果有文化相关内容，请添加必要的解释
原文：${chineseText}
翻译：🔍 信息提取
从以下文本中提取关键信息，并以JSON格式输出：
需要提取的信息：
- 人名（person_name）
- 公司名称（company）
- 职位（position）
- 联系方式（contact）
- 关键日期（dates）
- 金额数字（amounts）
文本：${text}
输出格式：
{
"person_name": [],
"company": [],
"position": [],
"contact": {},
"dates": [],
"amounts": []
}✅ 质量控制
请对以下内容进行质量检查：
检查项目：
1. 事实准确性 - 验证所有数据和声明
2. 逻辑一致性 - 确保论述前后一致
3. 语言质量 - 检查语法和表达
4. 完整性 - 是否遗漏重要信息
内容：${content}
请输出：
【问题列表】
1. 问题类型：具体问题描述
2. ...
【改进建议】
1. ...
【总体评分】X/10提示工程工具箱
🎭
角色库
- 技术专家
- 创意写手
- 数据分析师
- 商业顾问
- 教育专家
📋
格式模板
- JSON输出
- Markdown表格
- 代码块
- 列表格式
- 对话格式
🔧
优化技巧
- 温度调节
- 长度控制
- 重复惩罚
- 停止序列
- 概率采样
提示工程最佳实践
✅ 推荐做法
- • 使用清晰的指令动词（分析、总结、创建）
- • 提供输出示例和格式要求
- • 分步骤处理复杂任务
- • 设置合理的约束条件
- • 迭代优化提示词
❌ 避免做法
- • 使用模糊的描述
- • 一次性要求太多任务
- • 忽略上下文信息
- • 过度使用否定表达
- • 期望模型读心术