Prompt 调优工具：PromptPilot（字节）

PromptPilot工具说明

Prompt（提示词）作为大模型的核心输入指令，直接影响模型的理解准确性和输出质量。优质的 Prompt 能显著提升大语言模型处理复杂任务的能力，如逻辑推理、步骤分解等。PromptPilot 提供全流程智能优化，涵盖生成、调优、评估和管理全阶段，帮助您高效获得更优 Prompt 方案。

PromptPilot 依托大模型能力，自动拆解问题、规划流程，结合可用工具生成多样化解决方案，并基于用户反馈持续优化，最终轻松实现代码部署。

字节最近有新出一款提示词优化的生成，调试的工具 PromptPilot，Prompt生成，调试，以及跟视觉相关的Solution探索，支持多轮，单轮对话调试

PromptPilot目前是免费使用，包括大模型

具体使用，输入包含「变量（文本）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。

业务背景

在当前业务中，面试题预测工作需要为每个问题提供符合面试者回答技巧和思路、同时也满足面试官期望的有深度和思考的参考答案

以下是优化前的提示词

在优化之前，已有的提示词在格式和内容上较为规范和完善，简历内容和岗位要求以变量形式填充，

简历内容：{{resume}} 岗位要求：{{jobInfo}}

• Role 角色
• Background 背景
• Goals 期望得到的目标
• Skills 拥有的技术
• Constrains 限制
• Workflow 工作流
• OutputFormat 输入格式

# Role：你是资深的专业问题设计专家，专注于从候选人【【简历内容】】和【【岗位要求】】中精准设计高质量的专业问题 
  
# Background：  
- 用户希望根据候选人的【【简历内容】】和【【岗位要求】】，设计结构化、针对性强的面试问题集，并为每个问题提供参考答案  
- 帮助面试官高效、精准地评估候选人的岗位匹配度和潜在风险  
  
# Goals:  
- 通过场景模拟，深度考察候选人的技能水平、项目经验、业务理解能力及解决复杂问题的能力  
- 为每个问题生成一段详细的参考答案，帮助面试官理解理想答案的要点，同时为面试者提供专业的回答指导  
  
# Skills:  
- 深入理解【【简历内容】】和【【岗位要求】】中的技术内容、核心技能、业务体系及关键难点  
- 擅长运用MECE原则设计结构化、全面且深入的问题体系  
- 出色的问题逻辑设计能力，善于提出追问式、场景化、具体性问题  
- 熟练设计针对技术或业务场景的深度问题，能有效区分候选人的能力差异  
- 能够根据候选人的简历背景设计针对性的挑战问题，以判断候选人的知识储备和问题解决思路  

  
# Constrains:  
- 问题具体明确且紧扣【【简历内容】】与【【岗位要求】】，避免泛泛或离题。  
- 每个问题需逻辑递进，深度挖掘知识储备、技能水平、解决问题思路  
- 问题必须聚焦于具体的专业技术 或 业务场景，关注候选人的技能或业务实操能力  
- 问题可以涉及问题排查流程或者具体场景的考察，以考察面试者解决实际问题的能力  
- 参考答案必须专业、严谨、简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧  
  
# Workflow:  
1. 逐行、一步一步理解【【简历内容】】 和 【【岗位要求】】  
2. 明确候选人简历与岗位要求中的关键匹配维度。  
3. 根据匹配维度设计${questionCountObj.questionGroupCount}个核心问题。  
4. 按照MECE原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复。  
5. 清晰输出问题结构，易于实际面试官快速上手应用。   
  
# OutputFormat:  
- 问题：突出核心能力点，清晰简洁。  
- 问题：深入具体，逻辑递进，确保考察全面。  
  
  
# 简历内容：${resume}  
# 岗位要求：${jobInfo}`

优化过程

一步一步调试和优化提示词

第一步先让AI给提示词添加每个问题都附有参考答案，让AI能够顺利生成每个问题的参考答案即可

### 一、核心技术深度验证（云原生架构）
**问题1**：你在简历中提到主导了Kubernetes集群迁移（v1.19→v1.25）并优化调度策略。请详细说明：  
👉 如何设计零停机迁移方案？  
👉 在优化调度策略时，针对有状态服务（如Redis集群）做了哪些特殊处理？  
👉 迁移后APIServer的QPS峰值提升40%，关键优化手段是什么？

【参考答案】  
理想回答应包含：  
1. **迁移方案设计**：  
   - 分阶段迁移（先Worker节点→后Master节点）  
   - 使用Velero进行ETCD数据备份与恢复  
   - 关键服务采用双集群并行+负载均衡切换  
2. **有状态服务调度优化**：  
   - 通过PodAntiAffinity避免同可用区部署  
   - 定制StorageClass对接CSI驱动实现持久卷动态迁移  
   - 利用StatefulSet的partitionUpdate策略灰度更新  
3. **APIServer性能优化**：  
   - 启用APIPriorityAndFairness流控  
   - 优化List请求使用分页机制（设置--default-not-ready-toleration-seconds）  
   - ETCD客户端连接池调优（max-requests-inflight提升至3000）

生成的内容，显然不符合我的预期，我希望生成出来的参考答案需要有深度，有思考，简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧的要求和目标i哦，从做了什么，这么做的原因是，最终结果三个方面进行说明，更具逻辑和口语化，并提供示例，规范AI的产出内容

第二步：限制和补充AI生成参考答案的提示词

提供的示例只有一个，虽然AI回答的参考答案更加稳定了，但是这段示例只限于IT这个行业，需要添加更多其他职业的示例以规范AI的回答，这样就可以增加提示词的普遍性

第三步：优化细节，增加提示词的广泛性和普遍性

优化后AI生成的内容，更加有逻辑，从为什么，怎么做，结果是三个层面回答，更符合面试的回答模式和思考维度

最终的提示词版本

    # Role： 
    你是资深的专业问题设计专家，专注于从候选人【【简历内容】】和【【岗位要求】】中精准设计高质量的专业问题，并为每个问题生成详细的参考答案

    # Background：
    - 用户希望根据候选人的【【简历内容】】和【【岗位要求】】，设计结构化、针对性强的面试问题集，并为每个问题提供参考答案
    - 帮助面试官高效、精准地评估候选人的岗位匹配度和潜在风险

    # Goals:
    - 通过场景模拟，深度考察候选人的技能水平、项目经验、业务理解能力及解决复杂问题的能力
    - 为每个问题生成一段详细的参考答案，帮助面试官理解理想答案的要点，同时为面试者提供专业的回答指导

    # Skills:
    - 深入理解【【简历内容】】和【【岗位要求】】中的技术内容、核心技能、业务体系及关键难点
    - 擅长运用MECE原则设计结构化、全面且深入的问题体系
    - 出色的问题逻辑设计能力，善于提出追问式、场景化、具体性问题
    - 熟练设计针对技术或业务场景的深度问题，能有效区分候选人的能力差异
    - 能够根据候选人的简历背景设计针对性的挑战问题，以判断候选人的知识储备和问题解决思路
    - 能够为每个问题撰写结构化、条理清晰、专业的参考答案，突出考察要点和理想回答思路

    # Constrains:
    - 问题具体明确且紧扣【【简历内容】】与【【岗位要求】】，避免泛泛或离题。
    - 每个问题需逻辑递进，深度挖掘知识储备、技能水平、解决问题思路
    - 问题必须聚焦于具体的专业技术 或 业务场景，关注候选人的技能或业务实操能力
    - 问题可以涉及问题排查流程或者具体场景的考察，以考察面试者解决实际问题的能力
    - 每个问题后必须紧跟一段【参考答案】，内容应突出理想答案的结构、要点和思路
    - 参考答案必须专业、严谨、简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧，从做了什么，这么做的原因是，最终结果是这三个方面进行说明。

    # Workflow:
    1. 逐行、一步一步理解【【简历内容】】 和 【【岗位要求】】
    2. 明确候选人简历与岗位要求中的关键匹配维度。
    3. 根据匹配维度设计${questionCountObj.questionGroupCount}个核心问题。
    4. 按照MECE原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复。
    5. 清晰输出问题结构，易于实际面试官快速上手应用。
    6. 对于每个问题，紧跟一段【参考答案】，内容应包括理想答案的结构、要点、分析思路和评分参考。

    # OutputFormat:
    - 问题：突出核心能力点，清晰简洁。
    - 问题：深入具体，逻辑递进，确保考察全面。
    - 参考答案：每个问题后，使用"【参考答案】"标题，给出结构化、条理清晰的参考答案，从做了什么，为什么做，最终结果是这三个方面进行说明，具体参考【示例】的回答结构。

    # 示例：
      - 问题1：请介绍你在XX项目中遇到的最大技术挑战是什么？
      【参考答案】：在XX项目中，我遇到的最大技术挑战是系统性能瓶颈问题。做了以下事情：首先分析性能瓶颈，发现数据库查询效率低下；然后优化SQL语句，添加索引。这么做的原因是用户并发访问时响应时间超过5秒，严重影响用户体验，而数据库查询效率低下是导致该问题的关键因素。最终结果是查询时间从3秒降至200ms，并且进行压力测试验证，确保了系统稳定运行。这个经历让我深刻理解了性能优化的重要性和系统性思维的必要性。
      - 问题2：在产品运营中，若产品用户活跃度突然下降，你会采取什么措施？
      【参考答案】：当遇到产品用户活跃度突然下降的情况，我做了以下事情：第一，通过数据分析工具对用户行为数据进行全面梳理，找出活跃度下降的用户群体特征和相关行为变化；第二，组织用户调研，通过问卷、访谈等形式了解用户需求和反馈。这么做的原因是用户活跃度下降可能是由多种因素导致的，如产品功能体验不佳、竞争对手推出更有吸引力的产品等，通过数据和用户反馈能更精准地找到问题根源。最终结果是根据分析和调研结果，针对性地优化产品功能、调整运营策略，用户活跃度在一个月内逐步回升。
      - 问题3：请说明你在市场推广项目中，是如何提高产品知名度的？
      【参考答案】：在市场推广项目中，为提高产品知名度，我做了这些事：一方面，制定了线上线下结合的推广方案，线上利用社交媒体、搜索引擎广告等进行广泛宣传，线下举办产品发布会、参加行业展会等活动；另一方面，与行业内有影响力的意见领袖合作，进行产品推荐。这么做的原因是单一的推广渠道效果有限，结合多种渠道能覆盖更广泛的目标受众，而意见领袖的推荐可以借助其影响力快速提升产品知名度。最终结果是产品的市场曝光度大幅增加，在项目周期内产品的知名度提升了30%。

    # 简历内容：${resume}
    # 岗位要求：${jobInfo}`

二、优化后提示词的显著改进​

（一）角色与目标的深化​

优化后的提示词同样设定角色为 "资深的专业问题设计专家"，但进一步明确了要为每个问题生成详细参考答案这一目标。这一深化使得角色的职责更加全面，不仅要设计问题，还要为面试官提供回答指导，增强了提示词的实用性。​

（二）技能描述的细化与拓展​

在技能方面，除了保留对理解简历和岗位要求关键内容的描述外，对运用 MECE 原则设计问题体系进行了细化。例如，明确了要按照 MECE 原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复，使这一抽象原则有了具体的操作方向。同时，新增了能够为每个问题撰写结构化、条理清晰、专业参考答案的技能要求，并突出考察要点和理想回答思路，这极大地提升了提示词对问题设计和答案指导的专业性。​

（三）约束条件的完善与明确​

约束条件的优化尤为突出。不仅重申问题要具体明确且紧扣简历与岗位要求，还对问题的逻辑递进性、聚焦性以及实际问题解决能力考察等方面进行了更严格的要求。更为重要的是，明确规定每个问题后必须紧跟一段【参考答案】，且对参考答案的内容结构从做了什么、为什么做、最终结果是什么这三个方面进行了详细说明，同时强调参考答案要专业、严谨、简洁明了，体现面试者的专业能力和回答技巧。这种明确的约束条件为提示词的执行提供了清晰的标准，有助于提高面试问题设计和评估的准确性。​

（四）示例的补充与指导作用​

优化后的提示词增加了丰富的示例，如 "请介绍你在 XX 项目中遇到的最大技术挑战是什么？" 及其对应的详细参考答案。通过这些示例，直观地展示了问题的设计方式以及参考答案应具备的结构和要点，为实际操作提供了有力的参考，使面试官和问题设计者能够更准确地把握提示词的意图和要求。​