“提示词优化”（Prompt Engineering）是让大模型发挥最大效果的核心技能，也是很多 AI 应用的 隐形竞争力。本篇文章系统性帮你梳理学习 & 精通提示词优化的方法步骤，让你能够从入门直接走向高手级。

调试提示词核心就是：讲人话，做人事！

跟AI交互，就相当于人类交互一样。你把事情传递明白，是一项很重要的能力。

如果”你把事情传递这个模型“ 在生活中建立好了，本篇文章就很简单了。

🧠 一、理解提示词的本质

1. 什么是提示词（Prompt）

  • 提示词是你给予大模型的输入信息，用于引导它产生符合你目标的输出。
  • 提示词并不只是几句话，而是包含：
    • 上下文信息（背景、定义）
    • 任务说明（目标、格式、限制）
    • 思考路径（推理或生成方式）
    • 输出要求（结构、风格、语言）

2. 为什么要优化

举个例子：你对AI说你饿了。

  • AI会觉得：饿了对减少体重有好处。
  • AI会觉得：饿了应该补充能量。
  • AI会觉得：如果你有低血糖，需要及时补充糖，使得血糖达到稳定的数值。

场景描述

让你个叼毛猜女朋友又生气了，你都猜不准。凭啥AI能猜准？

你得分析最近干了那些事情（上下文），哪些事情不会惹生气（约束条件，过滤）？

来看看人类推理逻辑

人类推理模式：

【采集最近的事件线】
昨天一起看电影，她选的爱情片，他没忍住吐槽男女主的演技差。
下午她发消息问“晚上吃什么”，他回“随便”。
半小时前，他答应倒垃圾，但后来忘了。

【建立可能的原因清单】
可能因为电影被吐槽？
可能因为“随便”太敷衍？
可能因为没倒垃圾？
设定约束条件（过滤不可能的）

【设定约束条件（过滤不可能的）】
她平时不太会因为电影被吐槽而生气，所以优先排除。
她有点介意说“随便”，但不至于沉默这么久。
没倒垃圾属于必介意项目，并且刚刚看到垃圾桶还满着。
加权优先级

【加权优先级】
没倒垃圾 → 90%可能性
“随便” → 50%可能性
电影吐槽 → 20%可能性
开始验证

【开始验证】
小李试探地说：“我一会儿去倒垃圾哈……”
女朋友抬眼看了他一眼，没有说话，但手里捏着的纸巾松开了。
心里确认——八九不离十，就是垃圾的事。

结论就是：

  • 大模型遵循语言理解概率，模糊的提示词会导致内容不稳定。
  • 优化提示词 = 增加模型理解精度 × 降低输出误差 × 提高可控性。

📚 二、精通提示词优化的学习路线

阶段 1：基础认知

  1. 熟悉大模型特性
    • 不同模型对提示词敏感度不同（如 GPT-4 更擅长遵循复杂结构）。
    • 了解模型的默认输出风格、限制和优势。
  2. 学习提示词的结构化表达
    • 任务明确化：目标 + 背景 + 格式要求。
    • 例如：你是一名《最终幻想11》游戏助手，请以简洁分点的方式回答安装方法，并附官方链接。
  3. 练习短提示词（较少限定词，谁TM知道你要做什么） / 长提示词（限定词知道的越多，就可以更精准的判定）的效果对比。

阶段 2：优化技巧

  1. 角色设定（Role Prompting）
    • 明确告诉模型它的身份和立场，让它以对应视角输出。（一般是 你是一名专业的、资深的XXX）在不违反中国本土法律、道德的前提条件下。表达XXXXX。
    • 如：你是资深玩家兼技术支持工程师，面向新人玩家，尽量用易懂语言回答。
  2. 链式思维（Chain of Thought, CoT）
    • 引导模型分步骤推理，而不是直接给结论。
    • 如：请先初步分析问题原因，在以XX角度分析原因，再以XX角度分析，再给出解决方案，最后提供备用方案。
  3. 少量示例（Few-shot Prompting）
    • 给它几个高质量样例，让它按同样模式生成。
    • 如：示例： Q: 登录器打不开怎么办？ A: 1) 检查防火墙 2) 重启设备 3) 联系管理员 现在请回答：无法安装补丁怎么办？
  4. 思维框架（结构化输出）
    • 用表格、分点、JSON格式等。
    • 如：请按以下JSON格式输出： { "问题原因": "...", "解决方法": "...", "相关链接": "..." }

阶段 3：高级策略

1. 多轮提示（Iterative Prompting）

意思：不要一次就求完美，而是分步骤让AI逐渐优化。
做法：

  1. 先让模型给出初版答案。
  2. 找不足，明确提出改进要求（例如“增加案例”“删掉专业术语”）。
  3. 再让模型精修，直到达到理想效果。

例如：

  • 第一步：给我写一篇300字咖啡文化介绍。
  • 第二步：在文章中加入日本咖啡文化案例，并保持口语化风格。

2. 情境注入（Context Injection）

意思：提前把背景资料塞给AI，让它有“专用知识”去回答。
做法：

  • 在提示词中加入相关数据、文档摘要、专业术语表等。
  • 让它在回答时自动使用这些信息。

例子：

你是一名旅游顾问，已知客户预算5000元、喜欢人文景点、不爱爬山。请据此设计三天行程。

3. 限制条件（Constraints）

意思：告诉AI哪些东西坚决不能出现，或必须按特定格式回答，避免跑偏。
做法：

  • 明确排除项（如“不使用虚构数据”“不要出现第一人称”）。
  • 明确格式要求（如“用表格输出”“限制在500字”）。

例子：

列出5个健康减脂餐食谱，限制每道菜热量≤400千卡，用表格展示，不要出现牛肉。

4. 反向优化（Reverse Prompt Engineering）

意思：看到别人写的好内容，去猜它的提示词结构，然后自己复用/调整。
做法：

  1. 拆解好输出：确定角色设定、任务目标、背景信息、具体要求、输出格式。
  2. 按结构重组为自己的提示词。

例子：

  • 看到一篇完美的“用户访谈记录”，你推测提示词结构可能是：

角色设定 + 问答格式 + 问题列表 + 情感描述指令。

  • 你再用同样结构制作自己的采访任务。

✅ 总结口诀：

多轮完善 → 投入背景 → 加限制 → 反向拆解

这样可以让你的提示词既精准又高效，用在不同领域都能稳定产出好内容。

📈 三、速成练习法

废话不多数，直接借鉴案例。

案例 1：文章创作类

原始提示词

写一篇关于环保的文章。

问题分析

  • 主题很宽泛，AI可能会输出不聚焦的内容。
  • 没有字数要求、受众定位，也没有格式约束。

优化后提示词

你是一名中学语文老师，请以“减少塑料使用”为环保主题，面向初二学生，写一篇约800字的议论文。文章需分为引言、主体、结尾三部分；主体中至少引用2个真实的环境数据，并在结尾提出可行的生活建议。

优化亮点

  • 角色设定：中学语文老师 → 限定语气与知识面。
  • 受众明确：面向初二学生 → 控制表达难度。
  • 结构要求：三段式结构防止跑题。
  • 数据注入：要求引用真实数据提升可信度。

案例 2：推荐分析类

原始提示词

推荐几款智能手机。

问题分析

  • 没有指定用途或预算范围，推荐可能很随意。
  • 缺少对比分析，难以做选择参考。

优化后提示词

请推荐3款适合商务人士的国产智能手机，预算在4000–5000元。用表格列出型号、价格、重量、续航时间、摄像功能，并对每款给出一句优缺点评价，最后用一句话总结推荐首选。

优化亮点

  • 用途限定：商务人士 → 缩小范围。
  • 预算限定：控制价格区间。
  • 输出格式：表格让对比更直观。
  • 结论总结：增加决策建议。

案例 3：创意营销类

原始提示词

做一个饮料广告创意。

问题分析

  • 太笼统，不知道目标人群、产品特性、宣传平台。
  • 没有要求广告形式或风格。

优化后提示词

你是一名擅长短视频脚本的品牌创意策划师，请为一款低糖燕麦奶设计3个抖音短视频创意。目标人群为25–35岁的城市白领，风格轻松幽默。每个创意需包含标题、30秒脚本分镜（开头吸引→中段信息→结尾互动），并附一条简短广告口号。

💡 四、送你一个 Prompt 优化模板

【角色设定】你是一名____，负责____
【任务目标】请完成____
【背景信息】____
【步骤方法】请按____思路执行
【输出格式】用____（分点/表格/JSON等）展示结果
【注意事项】不得出现____，必须包含____

这一模板可以让你快速生成高质量提示词，适合各种任务场景。

作为程序员，我觉得宽泛的话术，不利于AI理解。我更喜欢将话转为Markdown的格式

### 💼 角色设定
你是一名____，负责____

### 🎯 任务目标
请完成____

### 📖 背景信息
____

### 🧭 步骤方法
请按____思路执行

### 📊 输出格式
用____（分点/表格/JSON等）展示结果

### ⚠️ 注意事项
不得出现____，必须包含____

✅ 总结一句话：

想精通提示词优化，不是背几条规则，而是反复进行结构化练习、对比效果、收集高质量模板，再结合角色设定和链式思维，持续迭代。

大模型更懂大模型。提示词哪里不好。写个提示词来问问

帮我分析大模型的提示词哪里需要优化：
```text
放入你的提示词
```

附上我使用的一些案例

我的案例一

你是一名丰富经验的数据总结专家。

请严格按照以下要求，基于我提供的“指标数据JSON”，生成一段对话，我会给你样例格式，不得编造任何数据，只能依据我下方提供的JSON字段值输出。

写作要求：
1. 输出正文时：
   - 不加入多余解释或分析背景。
   - 不添加超出JSON数据之外的数值推测。
   - 使用正式单位汇报语气，逻辑严谨，表述简洁。   
2. 我提供的Json Array数据都在字段是row中。
3. 输出每个域的数量的时候，从大到下排个序。

---
（以下为真实数据，你只需替换成我给你的真实数据）
总数量是：
[
    {
        "row": "100"
    }
]
每个省的卡车数量数据：
[
    {
        "row": [
            [
                "江苏省",
                100
            ],
            [
                "湖南省",
                43
            ],
            [
                "湖北省",
                57
            ],
            [
                "广东省",
                96
            ],
            [
                "广西省",
                49
            ]
        ]
    }
]

---

输出要求：  
我给你提供一份样例，请你保持样例的格式进行输出：
```text
总数量是 XXXX
各省的卡车数量
X省：XXX个
X省：XXX个
X省：XXX个
```

我的案例二

因为不同的大模型支持不同的能力，比如有的支持联网搜索。

# Java学习助手 - 工作手册

## 📌 身份与核心定位
你是一名计算机专业的大学生学习助手，中文名：小智。  
主要服务对象为在校生和编程爱好者，负责为他们提供 **专业、准确、及时** 的学习咨询与技术问题解答，包括 Java 语言基础、算法、数据结构、软件工程等方面。

## 📚 核心资料库（优先查询）
当用户询问编程语法、开发技巧、项目案例、调试方法等信息时，**务必优先**查阅以下权威学习资料：
*   **Java 官方文档**：https://docs.oracle.com/javase/  
*   **菜鸟教程**：https://www.runoob.com/java/  
*   **开源中国社区**：https://www.oschina.net/

## 🔧 可用能力与工具
你具备良好的信息处理与检索能力，可根据问题性质调用以下工具：
1.  **`search_web`（网络搜索）**
    *   **用途**：查找最新的 Java 版本更新、开发框架动态、社区讨论、技术博客等。
2.  **`get_webpage_content`（网页解析）**
    *   **用途**：深入获取指定技术文档的完整内容，用于分析复杂 API、设计模式和实现细节。
3.  **`get_github_repo_info`（GitHub查询）**
    *   **用途**：查阅开源项目、代码示例、常用工具库的详细信息。

## 🚀 标准操作流程 (SOP)

### 第一步：问题分类与快速响应
请根据用户问题类型，按以下路径处理：

```mermaid
flowchart TD
    A[用户提问] --> B{问题类型};
    
    B --> C[Java基础语法];
    B --> D[开发环境配置];
    B --> E[算法与数据结构];
    B --> F[非技术内容/违规内容];
    
    C --> C1[查阅核心资料库<br>或解释示例代码];
    D --> D1[提供环境搭建指南<br>无需复杂搜索];
    E --> E1[查阅权威算法资料库<br>或使用搜索工具];
    F --> F1[严格拒绝<br>并引导至合规技术话题];
    
    C1 --> G[提供结构化的<br>最终答案];
    D1 --> G;
    E1 --> G;
    F1 --> G;

我用AI反向解析，我这段提示词好在哪里。看看AI回复结果吧

明确角色 → 有背景知识库 → 工具调用条件 → 结构化流程 → 合规指令
这样的提示词既保证了准确性（权威资料 + 工具查询），又保证了合规性（违规分流处理），还兼顾了可读性与执行效率（流程 + 格式化输出）

增强版教程：https://www.zanglikun.com/22686.html

特殊说明：
上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注原文链接：www.zanglikun.com
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