普通程序员 vs 提示词高手：同样的 AI，差距竟有 10 倍

一、什么是 AI 提示词？

AI 提示词（Prompt） 是用户与人工智能模型（如 ChatGPT、豆包、DeepSeek、文心一言等）交互时输入的指令、描述或问题，用于引导 AI 模型生成符合预期的内容。简单来说，提示词是你与 AI 沟通的"桥梁"，直接决定了 AI 输出内容的方向、质量与效率。

提示词的基本特点：

明确性：通过清晰明确的指令，帮助 AI 准确理解用户需求。
结构化：通过结构化的提示词设计，显著提升 AI 生成结果的质量与可用性。
灵活性：用户可根据具体需求随时调整提示词，以实现不同的输出效果。

二、为什么学习提示词？

无论你是零基础用户还是资深开发人员，掌握提示词（Prompt）设计都是高效使用 AI 工具的关键技能。一个好的提示词不仅能提高 AI 的理解能力，还能显著提升生成内容的质量和效率。

具体来说，学习提示词设计的重要性主要体现在以下几个方面：

提升准确性（Accuracy）

模糊或不完整的指令会导致 AI 的输出偏离预期，甚至完全"跑题"。清晰、具体的提示词能帮助 AI 更好地理解任务需求，从而输出更贴合实际需求的内容。

日常场景示例：

❌ 模糊指令："写一篇旅游攻略。"
✅ 明确指令："写一篇针对大学生的欧洲穷游攻略，包含交通、住宿和省钱技巧。"

AI 编程场景示例：

❌ 模糊指令："帮我写一段排序代码。"
✅ 明确指令："使用 Python 编写一个快速排序算法，要求代码注释详细，时间复杂度为 O（n log n），并提供示例输入和输出。"

节省时间成本（Time Efficiency）

通过优化提示词，可以减少与 AI 反复沟通、调整的试错过程。明确的提示词能一次性精准表达需求，避免因误解而产生的反复修改，大幅提升工作效率。

示例场景：

❌ 不明确："帮我优化一下这段代码。"
✅ 明确具体："优化以下 JavaScript 代码，降低页面加载时间，减少 DOM 操作次数，并给出优化后的代码示例和性能分析。"

提升代码质量（Code Quality）

高效的提示词设计能显著提升 AI 生成代码的质量，减少人工编码和调试时间，帮助开发人员更快地获得高质量的代码产出。

示例场景：

❌ 模糊："写个登录功能。"
✅ 明确具体："使用 React Hooks 和 TypeScript 实现一个登录组件，要求集成 JWT 认证，包含输入验证和错误处理，代码符合 ESLint 规范，并提供单元测试用例。"

提高沟通效率（Communication Efficiency）

良好的提示词设计能力能帮助你与 AI 更顺畅地沟通，减少误解和返工，提升整体沟通效率。

示例场景：

❌ 模糊："帮我看一下这个 bug。"
✅ 明确具体："以下代码在执行时出现堆栈溢出异常，请以资深 Java 开发工程师的身份进行分析，并给出具体原因和修复建议。"

促进深度理解（Deep Understanding）

学习并实践提示词设计的过程，本身就是对问题的深入思考过程，有助于用户更清晰地理解问题本质，培养结构化思维能力。

示例场景：

在设计提示词时，用户需要明确任务背景、技术细节、期望目标，这一过程能帮助用户深入分析问题，理清思路。

学习提示词设计不仅是高效使用 AI 工具的必备技能，更是一种能够提升个人结构化表达和问题分析能力的重要方法。通过掌握提示词设计技巧，你可以更好地发挥 AI 的潜力，提升工作效率和产出质量，最终实现人机协作的最优效果。

三、提示词的基本结构

一个完整且高效的提示词（Prompt）通常由多个结构化要素组成。每个要素都能帮助 AI 更准确地理解和执行具体任务，提升生成结果的质量与效率。

以下详细说明提示词的六个核心要素：

要素（Element）	定义（Definition）	示例（Example）	使用建议（Best Practices）
1. 指令（Instruction）	明确要求 AI 执行的具体任务，是提示词的核心部分。	- "编写一个 Python 函数实现快速排序。" - "实现一个 React 组件用于表单验证。"	- 指令尽可能明确具体，避免模糊措辞。 - 使用清晰的动词，如"实现"、"优化"、"修复"、"设计"等。
2. 上下文（Context）	提供背景信息以辅助 AI 理解任务需求，包括技术栈、问题描述或业务场景等。	- 技术栈："使用 React 框架开发前端组件。" - 问题描述："当前代码在递归调用时出现堆栈溢出错误。" - 业务场景："这是一个电商平台购物车功能的优化需求。"	- 尽可能提供详细的技术背景和使用场景。 - 可提供参考链接（如官方文档、技术博客、GitHub 仓库）作为补充。
3. 输入数据（Input Data）	提供具体需要处理的信息，包括代码片段、错误日志、接口文档或设计需求等。	- 代码片段：粘贴存在问题的代码段落。 - 错误日志：完整的报错信息或调试数据。 - 接口文档：API 参数说明或设计需求文档。	- 提供真实、完整的输入数据，避免遗漏关键信息。 - 若输入数据过长，可使用链接或附件形式提供。
4. 角色（Role）	定义 AI 扮演的角色或专业领域，帮助 AI 从专业视角理解并回应问题。	- "假设你是一位资深全栈工程师。" - "以代码审查专家的身份分析以下代码。" - "作为一名资深数据分析师，解释以下数据的趋势。"	- 明确角色定位可显著提升 AI 回答的专业性和准确性。 - 可结合具体任务，选择最贴合的专业角色。
5. 输出格式（Output Format）	明确期望 AI 输出的响应结构或具体格式要求，如代码规范、文档格式或交互逻辑等。	- 代码规范："代码需符合 PEP8 标准，并附带详细注释。" - 文档格式："以 Markdown 格式输出，包含清晰的标题和列表。" - 交互逻辑："生成包含组件结构、样式和交互的完整 React 代码。"	- 明确输出格式能提高后续使用效率，避免二次加工。 - 可提供输出模板或示例，以确保格式精准。
6. 期望（Expectation）	表达对输出结果的额外要求或质量标准，如性能优化、质量保证或风格约束等。	- 性能优化："降低算法的时间复杂度至 O（n log n）。" - 质量要求："代码需通过单元测试，并提供测试用例。" - 风格约束："使用函数式编程风格编写代码。"	- 明确期望有助于提高输出质量，避免 AI 忽略重要细节。 - 期望应具体可衡量，避免抽象或模糊描述。

以下以一个完整示例展示如何综合运用以上六个要素，设计出高效、结构化的提示词：

markdown 复制代码

【指令（Instruction）】
请为电商平台的购物车页面开发一个React组件，实现商品数量的动态增减功能。

【上下文（Context）】
- 技术栈：使用React 18、TypeScript 5.0和Ant Design 5.9.0。
- 问题描述：目前购物车页面使用class组件实现，代码复杂且难以维护，希望重构为函数组件并使用hooks优化。
- 业务场景：电商平台购物车页面，需提升用户交互体验。

【输入数据（Input Data）】
- 现有代码仓库链接：https://github.com/example/cart-page
- 商品数据格式示例：
  ```json
  {
    "id": "12345",
    "name": "无线耳机",
    "price": 299,
    "quantity": 2
  }
```

【角色（Role）】
请以资深前端架构师的身份完成本次任务。

【输出格式（Output Format）】
- 使用函数组件和React Hooks实现，符合TypeScript最佳实践。
- 输出代码需符合ESLint规范，附带详细的注释说明。
- 使用Markdown格式提供完整的代码和使用说明文档。

【期望（Expectation）】
- 组件实现需考虑性能优化，避免不必要的渲染。
- 提供单元测试代码示例，确保组件的可靠性。

通过以上结构化的提示词设计，可以显著提升 AI 理解任务的准确性，降低反复沟通的成本，确保生成的代码或方案更贴合实际需求，满足高标准的质量要求。

四、AI 编程提示词设计技巧

随着 AI 编程助手的广泛应用，合理设计提示词（Prompt）能够极大提升沟通效率，获得更高质量的代码输出。以下从设计原则、结构化框架两个维度，详细阐述如何优化提示词的设计。

设计原则

设计提示词时，应遵循以下三个基本原则：

分步拆解原则（Divide-and-Conquer）

面对复杂需求时，将问题拆解为多个清晰明确的子任务，逐步推进。

初级提问（反例）：

帮我用Python写一个爬虫

优化提问（正例）：

第一步：明确需求与工具

我需要用Python爬取知乎热榜数据，请推荐适合的库，并说明推荐理由。

第二步：基础代码框架

根据我选择的库，给出一个基础代码框架，包含请求发送、数据解析和数据保存功能。

第三步：完善代码细节

请在基础框架中添加反爬虫机制（如随机请求头、IP代理）及异常处理，确保程序稳定运行。

优势： 逐步引导 AI 理解需求，降低沟通成本，提升代码质量。

精准描述原则（Clarity & Completeness）

提供清晰、完整、具体的上下文信息，避免模糊和片面的描述，便于 AI 准确理解问题。

错误示例（反例）：

我的代码运行报错了，怎么办？

优化示例（正例）：

python 复制代码

执行以下Python代码时出现`IndexError: list index out of range`，输入数据为[1,3,5]，请分析原因并提供修复方案：  
def get_second_element(lst):
    return lst[2]

优势： 提供明确的上下文（错误类型、输入数据、代码片段），帮助 AI 快速定位问题并提供准确解决方案。

知识对齐原则（Knowledge Alignment）

明确告知 AI 所使用的技术栈、语言、框架及版本，避免技术不匹配导致的额外沟通成本。同时，提供官方文档链接、技术博客或代码仓库地址等参考资源，以帮助 AI 更准确地理解需求背景和技术细节。

示例（正例）：

ruby 复制代码

使用React 18开发一个可拖拽表格组件，要求兼容TypeScript 5.0，并使用Ant Design 5.9.0作为UI库。
相关参考资源：
React官方文档：https://react.dev/
Ant Design组件库文档：https://ant.design/components/table-cn
拖拽功能参考实现：https://github.com/react-dnd/react-dnd

优势：

降低沟通成本，确保 AI 输出的代码与现有项目技术栈无缝衔接。
提供权威、精准的参考信息，帮助 AI 更好地理解需求背景，快速定位技术要点，提升生成结果的质量和准确性。

结构化框架

结构化的提示词框架能帮助 AI 更高效地理解需求，常用框架包括 ICIO、CRISPE 和 BRTR：

ICIO 框架（Instruction-Context-Input-Output）

示例（正例）：

bash 复制代码

Instruction： 实现JWT用户认证
Context： 基于Spring Boot 3.2的Web项目
Input： 已有User实体类字段（id、username、password、role）
Output： 提供完整的Java代码，包括Token生成、验证和权限拦截器实现。

CRISPE 框架（Context-Request-Information-Specifics-Purpose-Expectation）

示例（正例）：

lua 复制代码

Context： 现有Java服务端代码存在内存泄漏问题
Request： 帮助定位并修复该问题
Information： 提供了堆内存dump文件（heapdump.hprof）
Specifics： 使用Eclipse Memory Analyzer工具进行分析
Purpose： 确保服务端长期稳定运行
Expectation： 输出具体泄漏类名、原因分析及修复代码示例。

BRTR 框架（Background-Role-Task-Response）

示例（正例）：

arduino 复制代码

Background： 微服务之间调用频繁出现超时问题
Role： 资深分布式系统架构师
Task： 设计并实现熔断机制
Response： 提供基于Spring Cloud Hystrix的熔断机制配置示例，并简述配置参数的作用。

合理设计 AI 编程提示词，遵循分步拆解、精准描述和知识对齐的原则，结合结构化框架（ICIO、CRISPE、BRTR）及其他优化技巧，能够显著提高 AI 理解需求的准确性和输出质量。

五、编程场景实战案例

在编程领域，高效使用 AI 工具的关键在于精心设计提示词，以明确需求、提供背景信息，并有效控制输出效果。以下通过实战案例，展示如何编写适合编程场景的高质量提示词。

（一）代码生成提示词模板

在使用 AI 进行代码生成时，推荐采用结构化的提示词模板，以确保生成结果准确、规范且易于维护：

markdown 复制代码

# 角色设定
你是一位具有 [X 年经验] 的 [语言/框架] 开发工程师，熟悉 [具体领域或技术细节]。

# 功能需求
请开发一个 [具体功能描述]，具体要求如下：

- 技术栈：[语言/框架及版本]
- 输入：[数据类型/示例说明]
- 输出：[预期输出格式/性能指标]
- 约束条件：[安全性要求/兼容性要求/性能要求]

# 代码规范
- 代码风格：[如符合 PEP8、Google Java 编码规范等]
- 注释要求：[详细注释、函数说明、参数说明等]
- 测试要求：[是否需要单元测试、测试覆盖率等]

# 示例（Python 数据清洗）
作为 Python 数据分析专家，请编写一个数据清洗函数：

- **输入**：包含缺失值的 Pandas DataFrame，例如：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    '年龄': [25, None, 30, 22, None],
    '性别': ['男', '女', None, '女', '男'],
    '收入': [5000, 6000, None, 4500, 5200]
})
```

- **输出**：自动识别数值型和分类型字段，填充缺失值后返回 DataFrame 和日志记录。
  - 数值型字段用中位数填充；
  - 分类型字段用众数填充；
  - 返回处理后的 DataFrame 及详细修改日志。

- **约束条件**：
  - 代码需高效运行，处理百万级数据时性能良好；
  - 代码需符合 PEP8 规范，附带详细注释；
  - 使用 Pandas 最新稳定版本。

（二）代码调试提示策略

在日常开发中，面对代码异常或优化需求时，精确的提示词能帮助 AI 快速定位问题并给出有效解决方案。常用的代码调试提示策略包括：

三明治反馈法（问题定位与修复）

结构化描述问题，帮助 AI 快速理解上下文并精准定位错误：

csharp 复制代码

【错误描述】
在调用 userService.findById() 方法时出现 NullPointerException 异常。

【提供上下文】
- 调用参数：id = 358（数据库确认存在该记录）
- 异常堆栈信息：
```
java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "com.example.User.getName()" because "user" is null
    at com.example.controller.UserController.getUserInfo(UserController.java:48)
    ...
```

【请求解决方案】
请分析可能导致此异常的原因，并给出具体的修复方案和优化建议。

对比分析法（代码优化与评估）

通过对比不同实现方式，帮助 AI 提出更优的方案：

scss 复制代码

【对比分析需求】
以下两段 Kotlin 协程代码均用于处理网络请求，请分析比较：

- 代码段 A：
```kotlin
viewModelScope.launch {
    val result = withContext(Dispatchers.IO) { apiService.getData() }
    updateUI(result)
}
```

- 代码段 B：
```kotlin
viewModelScope.launch(Dispatchers.IO) {
    val result = apiService.getData()
    withContext(Dispatchers.Main) {
        updateUI(result)
    }
}
```

【请求解决方案】
请分析以上两种实现方式各自的优缺点，推荐一种更优实现方式，并给出具体理由。

场景重现法（Bug 重现与分析）

通过提供详细的重现步骤，帮助 AI 快速理解并定位复杂问题：

csharp 复制代码

【Bug 描述】
前端 React 项目中，使用 Axios 请求后端 API 时出现跨域（CORS）错误。

【重现步骤】
1. 前端 React 项目运行在 localhost:3000；
2. 后端 Spring Boot API 服务运行在 localhost:8080；
3. 前端使用 Axios 发起 GET 请求到 http://localhost:8080/api/users；
4. 浏览器控制台报错：
```
Access to XMLHttpRequest at 'http://localhost:8080/api/users' from origin 'http://localhost:3000' has been blocked by CORS policy.
```

【请求解决方案】
请分析导致此跨域错误的具体原因，并提供前后端具体修复方案（附代码示例）。

通过上述编程场景实战案例，可以看出：良好的提示词设计不仅能提高 AI 工具生成代码的准确性与质量，更能有效节省开发人员的时间成本，显著提高开发效率。掌握并熟练应用这些提示词设计策略，能够帮助开发人员最大化发挥 AI 工具的潜力，实现高效人机协作。

六、常见误区与解决方案

在编程任务中，明确需求和约束条件至关重要。以下是一些常见误区及相应的优化方案：

误区类型	编程场景示例	优化方案
过度抽象	"写个排序算法"	- 指定语言（如 Python、C++等） - 明确时间复杂度要求（如 O（nlogn））
缺乏约束	"生成登录功能代码"	- 补充安全要求（如防 SQL 注入、密码加密存储） - 明确接口规范和认证方式
忽略异常	未考虑边界条件	- 明确输入数据范围（如数组长度、值域） - 补充错误处理逻辑（如输入校验）
角色失焦	未指定技术方向	- 具体化角色，如"以 Go 语言微服务专家的身份" - 明确目标技术栈或框架
目标不清	"实现一个推荐系统"	- 明确推荐算法类型（如基于协同过滤或内容的推荐） - 指定评估指标（如准确率）
上下文缺失	"优化代码性能"	- 明确优化目标（如 CPU、内存、I/O 性能） - 提供代码上下文或具体瓶颈描述
需求不完整	"生成一个 API 接口"	- 补充接口功能描述（如 CRUD 功能） - 指定输入输出格式（如 JSON、XML）
忽视可维护性	"实现一个功能模块"	- 明确代码风格要求（如遵循某种规范） - 补充注释、单元测试等可维护性要求

通过识别并规避这些误区，可以更高效地完成编程任务，同时提高代码的质量和适用性。

其他学习资料

学习 AI 编程不仅需要实践，还需要借助丰富的学习资源来拓展视野和提升能力。以下是一些高质量的学习资料和工具推荐，涵盖提示词设计、AI 编程技巧以及大模型相关知识，帮助你快速上手并深入掌握 AI 编程技术：

LangGPT

简介：LangGPT 是一个开源项目，专注于通过结构化提示词设计和模板化方法优化大语言模型（LLM）的应用与开发。它不仅提供了丰富的示例和代码框架，还引入了系统化的提示词编程语言理念，帮助开发者快速搭建高效的 AI 应用。
适用人群：对大语言模型（LLM）开发感兴趣的技术人员、开发者，以及希望优化提示词设计以提升模型性能的用户。
链接：LangGPT GitHub 项目
推荐理由：LangGPT 提供了从基础到进阶的完整开发流程，结合结构化提示词设计和模板化方法，适合学习如何将语言模型高效应用于实际场景。同时，项目还支持多模态模型（如 GPT-4O）的提示词优化，进一步扩展了其应用潜力。

通往 AGI 之路

简介：一个专注于提示词设计和 AI 应用的学习平台，提供了大量实用的提示词示例和设计技巧，帮助用户更高效地使用大语言模型。
适用人群：希望提升提示词设计能力的用户。
链接：通往 AGI 之路
推荐理由：内容覆盖了多个场景的提示词设计，从基础到高级都有详细案例，是学习 Prompt Engineering 的优质资源。

AI Short

简介：一个专注于 AI 工具和提示词优化的在线平台，提供了丰富的提示词模板和实用技巧，适合个人和企业用户快速上手 AI 工具。
适用人群：对 AI 工具有实际需求的用户，尤其是希望提升工作效率的人群。
链接：AI Short
推荐理由：平台内容更新及时，涵盖了各种场景下的 AI 使用方法，是日常工作中不可多得的好帮手。

DeepSeek 提示词库

简介：DeepSeek 提供了一个全面的提示词库，涵盖了多个领域的应用场景，从文本生成到数据分析都有详细的提示词模板。
适用人群：需要在特定场景下快速调用提示词的开发者和用户。
链接：DeepSeek 提示词库
推荐理由：内容分类清晰，覆盖范围广，是提示词设计的优秀参考。

通义千问提示词库

简介：由阿里云推出的提示词库，专注于通义千问大模型的应用，提供了丰富的提示词设计案例和使用指南。
适用人群：希望深入了解通义千问模型的开发者和企业用户。
链接：通义千问提示词库
推荐理由：官方资源，内容权威且实用，适合对通义千问感兴趣的用户。

Claude 提示词库

简介：Anthropic 提供的 Claude 提示词库，专注于 Claude 模型的应用，提供了多种场景下的提示词设计参考。
适用人群：希望学习 Claude 模型提示词设计的用户。
链接：Claude 提示词库
推荐理由：内容详尽，涵盖了 Claude 模型的多种应用场景，是学习 Claude 模型的优质资源。

OpenAI 官方《提示词工程课》超详细中文笔记

简介：OpenAI 官方推出的 Prompt Engineering 课程的中文笔记版本，详细记录了提示词设计的核心方法和实践技巧。
适用人群：希望系统学习提示词设计的用户。
链接：openai官方《提示词工程课》超详细中文笔记
推荐理由：由官方课程翻译整理，内容权威且全面，非常适合初学者和进阶用户深入学习。

面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook

简介：由 Datawhale 团队推出的开源手册，专注于大语言模型（LLM）的开发和应用，涵盖模型原理、提示词设计、代码实现等多个方面。
适用人群：希望系统学习大语言模型开发的技术人员和研究者。
链接：LLM Cookbook GitHub 项目
推荐理由：内容详尽，包含大量实用案例和代码示例，是开发者学习 LLM 的宝贵资源。

以上学习资料涵盖了提示词设计、工具使用、代码开发等多个方面，适合不同需求和水平的学习者。通过合理利用这些资源，你可以更高效地掌握 AI 编程技能，并在实际项目中快速应用所学知识。

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