- 作者：陈大鱼头
- github：github.com/KRISACHAN
- 邮箱：chenjinwen77@gmail.com
- PromptPilot 体验地址：promptpilot.volcengine.com/
前言
如果大家有关注 AI 相关新闻的话，一定会知道在 2025 年 6 月 11 日火山引擎 FORCE 原动力大会上，豆包大模型 1.6 系列与 PromptPilot 同步发布。前者在推理、数学等能力上大幅提升，后者作为面向大模型的智能解决方案平台，被视作 AI 自动化任务进阶的关键。
本文将聚焦 PromptPilot，解析其如何将模糊想法转化为精准指令，及其覆盖 Prompt 全生命周期的自动化方案，还有在复杂场景中的应用与闭环能力，展现 AI 自动化任务新方向。
PromptPilot 是什么？
PromptPilot 是火山引擎推出的面向大模型的智能解决方案平台 。在 AI 重塑千行百业的当下，"有效提问" 成为大模型落地的关键阻碍。不同模型对同一问题理解各异，编写高质量 Prompt 耗时费力且对经验要求极高。PromptPilot 应运而生，旨在打破这一困境。
它能深度解析用户意图，将模糊想法系统性转化为 AI 可精准执行的专业指令，确保模型稳定输出高质量结果 。其核心优势在于，提供覆盖 Prompt 生成、调试、优化与迭代全生命周期的自动化一站式解决方案，把复杂的提示词工程，转化为人人可轻松上手的标准化流程。
具体流程如下：
一句话入门
"判断舆论的内容对出行行业的影响。"
就这样，操作非常简单，输入个需求，还你一个详细的 Prompt。
（妈妈再也不用担心我不会写 Prompt 了）
惊喜
惊喜的是目前 PromptPilot 还在免费阶段，赶紧来薅羊毛啊！
访问地址是：promptpilot.volcengine.com/startup
完整的流程
我们用一个复杂一点的例子来还原下完整的流程。
首先我们要做的就是在浏览器里输入：promptpilot.volcengine.com/startup
然后点击回车。
再然后结束，拜拜👋
额，不对，再来。
质检巡检 --- 图片理解任务
我们以一个高难度的例子入手：
txt
为了安全生产，你需要根据生产车间的图片，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全防护用具的情况，需要输出思考过程，判断，以及违规类别。生成Prompt
首先输入初步 Prompt：
txt
为了安全生产，你需要根据生产车间的图片，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全帽的情况，需要给出违规类别。下一步点击 "生成 Prompt"
然后就有
生成后的 Prompt 有一个：
txt
<生产车间图片描述>
{{PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION}}
</生产车间图片描述>其中 PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION 就是图片 url，当然，你可以手动修改它，例如改为 image_url。
嗯，看你喜欢。
单 case 调试
在这一步我们先复制刚才获取的 Prompt
txt
你的任务是根据生产车间的图片描述，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全帽的情况，并给出违规类别。
请仔细阅读以下生产车间图片的描述：
<生产车间图片描述>
{{image_url}}
</生产车间图片描述>
在判断时，请依据以下标准：
1. 违规操作设备：是否存在不按照设备操作规程进行操作的情况，如设备未正确设置、操作步骤错误等。
2. 未佩戴安全帽：图片中是否有人员未佩戴安全帽。
首先，在<思考>标签中分析图片描述，考虑是否存在上述违规情况。然后在<判断结果>标签中给出你的最终判断，使用"存在违规"或"不存在违规"。最后，在<违规类别>标签中详细列出具体的违规类别，如果不存在违规则写"无"。
<思考>
[在此分析图片描述内容]
</思考>
<判断结果>
[在此给出"存在违规"或"不存在违规"的判断]
</判断结果>
<违规类别>
[在此列出具体的违规类别]
</违规类别>
请确保你的判断客观公正，并基于给定的标准。然后我们点击"视觉理解"跟"+"号，具体位置如下：
之后再把刚才复制的 Prompt 粘贴到左边的输入框里
接下来就是随便输入一个 url 来做验证啦。
我们可以点击 {{image_url}} 右边的图片 icon。
不得不夸这里的体验做得很棒，上传图片竟然可以上传 url，这样就不用再手动下载图片了。
然后我们选带 thinking 的模型，这里我选 doubao-1.5-thinking-vision-pro-32k-250428
下一步就是点击"保存并生成模型回答"啦～
之后就是等等等等等等～
等一会之后我们有：
当然你可以选择："理想回答有助于优化模型回答，可输入或 基于模型回答改写"。
这里我点了那个高亮的 "基于模型回答改写"。
最后吧，我输入了个："思考过程简洁一点"。
看看它缩句能力如何吧。
来，点"优化"按钮。
在点之前我们来开启一个"更多模型回答参考"
出结果了
还行，那就快到我的碗里来吧。这时候我们可以点击"保存并添加至评测集"来把结果保存起来。
评测数据
存了结果之后呢？那就是来开始批量测评数据啦！
于是我们可以点击右上角的"批量测评"，然后有：
界面上我们可以选择点击"添加行 "，或者上传对应的 csv 或 xlsx 文件来做测评。
不过这里要注意的是：表格文件的表头字段一定要跟前面 Prompt 设置的变量字段一致 ，这里我用的是 image_url。
因为我选的是上传文件，所以有：
点击确认上传之后我们有：
PromptPilot 的前端 UI / UX 比较不错，基本看一眼界面就知道下一步该做什么。
接下来我们点击右上角的彩色三角按钮就可以进入下一步了。
这个按钮是干什么的呢？
就是批量生成模型回答用的，当然我们也可以一个一个手动点，如果不嫌麻烦的话。
不得不说这模型输出结果真快，结果在很短的时间里就全部出来了。
接下来就是评分了。
平台采用5分制，5是满分，1是最低分。
如果觉得手动评分比较麻烦，也可以直接上传有对应字段的文件。
注意：能用2分制的不要采用多分制，且评分的时候，最好正负样本均有评分
接下来就是我们点击右边输入框下面的按钮"AI 评分标准 "，一路确认，再点"保存"。
于是我们有：
然后我们点击"为所有回答评分"，然后点击**"评分全部"**。
然后等等等等等等。啊，有了：
然后是不是就结束了呢？
咦，右上角有一个"智能优化"按钮，点一下看看。
唔，东西有点多，不管，直接点那个彩色的按钮"已准备好数据，开始智能优化"。
一路下来之后，再等等等等等等。
UI 上说要 10 到 30 分钟，但其实几分钟就出结果了，唔，还行！
反正结果出来了，不满意的话，点击"再次智能优化"再次智能优化就好了。
满意的话，就直接点"查看优化报告"，最终结果长成这样：
最终测评
接下来我会从几个维度来做个最终测评结论：
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功能完备性
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覆盖 Prompt 生成、调试、评测、优化全生命周期，支持单 case 验证与批量数据处理。
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智能优化功能可自动迭代 Prompt，适配多模态与复杂场景，一站式能力领先同类工具。
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性能表现
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响应速度快：单条生成、批量测评均能短时完成，复杂任务耗时低于传统方式。
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结果稳定：同类需求输出一致性高，保障业务可靠性。
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用户体验
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UI/UX 设计直观，操作流程清晰，新用户易上手。
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支持图片 URL 上传、基于回答改写等便捷功能，交互流畅。
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创新性
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将提示词工程标准化，突破传统工具边界，支持多轮优化与闭环进化。
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SDK 调用能力助力 AI 应用持续迭代，推动自动化升级。
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性价比
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现阶段免费开放，降低试用门槛。
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长期来看，对比自建体系或单一工具，成本效益优势显著。
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总结：PromptPilot 在多维度表现优异，是推动 AI 自动化任务进阶的高潜力工具，值得广泛探索。
典型使用场景
得到上面的结果之后，我们可以直观地感受到 PromptPilot 在以下场景都是可以发挥它的作用的：
- 直接应用：将违规检测结果导入 Excel，结合数据透视表生成安全分析报告
- 跨模型适配：优化后的 Prompt 稍作调整即可用于其他视觉大模型，对比识别精度
- AI Agent 开发：嵌入工厂巡检 Agent，实现实时违规预警与整改指令生成
- 知识沉淀：将优化案例纳入企业培训库，指导新人精准描述技术需求
- 模板共建：针对质检、客服等场景固化 Prompt 模板，提升团队协作效率
后记
说实话，写 Prompt 是一件非常繁琐的事，写完之后还得针对结果不停地优化。除了消耗时间，精力还消耗 token。而且这样也很难谈得上是自动化，本质上还是有多少人工有多少智能！
PromptPilot 的理念还是很棒的。从模糊需求到精准执行；从单一场景应用到跨模型、跨领域拓展，它不仅降低了大模型的使用门槛，更在 AI 自动化任务的进阶之路上搭建了关键桥梁。无论是直接赋能数据处理、辅助模型协作，还是助力智能体开发与知识沉淀，它都展现出了强大的适应性与扩展性。
当然它还能怎么用，能怎样更好地与现有的 AI 工作流/自动化去结合，还需要我们大家去探索。