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：

【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）：

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）：

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）：

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）：

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）：

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：

# 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：

【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：

【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：

【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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