**摘要：**在 AI 技术飞速发展的当下，各类大模型及辅助工具层出不穷，为开发者和创作者带来了全新的体验。2025 年 7 月 30 日厦门站的火山方舟线下 Meetup，为我们提供了近距离接触豆包新模型与 PromptPilot 的机会。本次重点体验了实验任务二中的 PromptPilot 操作实践，通过实际操作，对这两款工具的性能、特点及应用前景有了较为深入的认识，现将体验心得与测评分享如下。
1.体验背景与工具简介
1.1 体验背景
本次体验源于火山方舟线下 Meetup 的开发者实践活动，主要围绕豆包新模型和 PromptPilot 展开。豆包新模型作为一款先进的大语言模型，在自然语言理解、生成等方面进行了优化升级，旨在为用户提供更精准、流畅的交互体验。而 PromptPilot 则是一款辅助 Prompt 设计的工具，能够帮助用户更高效地生成符合需求的提示词，提升与大模型交互的效果。
在实验任务二中，PromptPilot 提供了 3 个 Case，用户可选择其中一个完成。每个 Case 的完成时间大约在 20-30 分钟，我选择了Case1:质检巡检 --图片理解去深入体验工具的功能和操作流程。
1.2 什么是PromptPilot？
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。
随着模型能力持续提升，待解决的问题日趋复杂，解决方案也从单一的 Prompt 调优，转向对包含多个步骤、工具及 Agent 参与的 Workflow 进行系统性优化。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。
更多资料请看官方PromptPilot用户手册：https://www.volcengine.com/docs/82379/1399495
2.使用感受
2.1 操作便捷性
PromptPilot 的界面设计简洁明了，操作流程清晰易懂。即使是初次使用的用户，也能在短时间内快速上手。在选择 Case 后，工具会引导用户逐步完成提示词的设计和优化过程，每一步都有明确的提示和说明，大大降低了操作难度。
豆包新模型与 PromptPilot 的衔接也十分顺畅，通过 PromptPilot 生成的提示词可以直接应用于豆包新模型，无需进行复杂的格式转换或导入操作，提升了整体的使用效率。
2.2 功能实用性
以前手写提示词，大模型总是识别不出我想要的，总以为是大模型能力，通过使用PromptPilot生产的提示词，才发现是自己写的提示词不准，导致大模型识别不出来。在实际操作中，PromptPilot 展现出了强大的功能实用性。它能够根据用户的需求和目标，提供多样化的提示词建议，并对用户设计的提示词进行分析和优化，指出其中的不足之处并给出改进方案。例如，Case1:质检巡检 --图片理解 中，
bash
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。我最初设计的提示词较为笼统，PromptPilot 很快识别出问题，并建议我增加更多的细节描述和约束条件，使得生成的结果更加符合预期。
bash
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防护用具的情况。请仔细阅读以下生产车间图片的描述，并根据给定的标准进行评估:
<生产车间图片描述>
{{PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION}}
</生产车间图片描述>
在评估图片描述时，请考虑以下违规判断标准:
1. 存在违反设备操作规范的行为，如未按流程操作、操作禁用设备等，视为违规操作设备。
2. 未佩戴应佩戴的安全防护用具，如安全帽、安全手套、护目镜等，视为未佩戴安全防护用具。
请按照以下步骤进行评估:
1. 仔细阅读整个图片描述。
2. 将图片描述内容与上述标准逐一对照。
3. 考虑描述中体现的整体情况和潜在违规可能。
4. 形成初步判断。
5. 再次检查，确保没有遗漏重要细节。
在<思考>标签中分析图片描述，考虑其是否存在违规操作设备和未佩戴安全防护用具的情况。然后在<判断>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>标签中详细列出存在的违规类别，若不存在违规则写"无"。
<思考>
[在此分析图片描述内容]
</思考>
<判断>
[在此给出"存在违规"或"不存在违规"的判断]
</判断>
<违规类别>
[在此列出违规类别]
</违规类别>
请确保你的判断客观公正，并基于给定的标准。如果描述内容模棱两可，请在思考过程中说明你的考虑过程。
豆包新模型在接收经过优化的提示词后，生成的内容质量也有了明显提升。无论是文本的逻辑性、连贯性还是准确性，都表现出色，能够较好地满足用户的需求。
2.3 用户体验流畅度
整个使用过程中，豆包新模型和 PromptPilot 的响应速度都比较快，没有出现明显的卡顿或延迟现象。在生成内容的过程中，大家可以实时查看进度，并且能够对生成的结果进行及时的调整和修改，增强了用户的参与感和控制感。
此外，工具还提供了历史记录功能，方便用户查看和复用之前的操作和结果，这对于需要多次进行相似任务的用户来说非常实用。
2.4 动态变量注入
以前使用其他工具都是提前写好变量才能进行测试，这个PromptPilot使用感觉很不一样，支持(PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION)等动态变量，适配视觉理解场景，体验效果真的舒服！
2.5 智能优化闭环
通过"评分→学习→重写Prompt"的迭代机制，解决模型回答的系统性偏差。
举个生活中例子：
"就像你小时候学骑自行车，一开始总往沟里拐（模型答错），但每摔一次，你妈在旁边吼一句'歪了！'（评分），你就默默记住下次别这么拐（重写Prompt）。摔了十几次后，终于能直线骑了------这就是PromptPilot干的事：让AI在'被骂'里长大，而不是听你讲大道理。"
2.6 多模型对比
可同时调用doubao-1.5-vision-pro-32k和seed-1.6-thinking对比输出差异。举例：
"就像你点外卖同时勾了'微辣'和'爆辣'两选项，想看看哪个更带劲。PromptPilot把 doubao-1.5-vision-pro 和 seed-1.6-thinking 同时扔锅里，给你端两盘菜：一盘说'这工人没戴安全帽'，另一盘补一句'他还站在叉车盲区'。哪个更毒舌，一目了然。"
3.技术点评与解读
3.1 PromptPilot 的技术亮点
PromptPilot 的核心技术在于其对提示词的理解和优化能力。它采用了先进的自然语言处理算法，能够深入分析提示词的结构、语义和逻辑，识别其中的关键信息和潜在需求。通过对大量优质提示词的学习和训练，PromptPilot 能够生成具有针对性和有效性的提示词建议，帮助用户提升与大模型交互的效果。同时，PromptPilot 还具备一定的自适应能力，能够根据不同的大模型特点和用户需求，调整提示词的风格和内容，以达到最佳的交互效果。
3.2 豆包新模型的技术升级
豆包新模型在技术上进行了多方面的升级和优化。在自然语言理解方面，它能够更准确地把握用户的意图和情感，理解复杂的语境和语义关系。在内容生成方面，采用了更先进的生成算法，能够生成更具创造性和逻辑性的文本，同时还能更好地控制生成内容的风格和调性。
此外，豆包新模型还可能引入了多模态交互的技术，能够处理文本、图像等多种类型的输入和输出，拓展了其应用场景。下面写了一个简单脚本进行测试体验，安装python和依赖这里省略：
python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 从环境变量中读取您的方舟API Key
api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
)
completion = client.chat.completions.create(
# 将推理接入点 <Model>替换为 Model ID
model="doubao-seed-1.6-250615",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好"}
]
)
print(completion.choices[0].message)体验效果非常nice！如图所示：
4.产品对比
4.1 与同类 Prompt 工具对比
相较于LangChain调式器、OpenAI Playgroud工具，PromptPilot 一对比优势很多：
| 维度 | PromptPilot | LangChain调试器 | OpenAI Playground |
|---|---|---|---|
| 变量注入 | 支持图片/文本动态变量 | 仅文本 | 需手动替换 |
| 优化机制 | AI自动学习评分数据 | 人工调参 | 无 |
| 模型对比 | 多豆包模型实时切换 | 单模型 | 需手动切换 |
| 场景模板 | 预置工业安全检测模板 | 需自建 | 无 |
关键差异：当测试数据存在矛盾时（如"戴帽但未提及手套"），传统工具易陷入规则冲突，而PromptPilot通过**"潜在违规可能"**条款，实现模糊场景的智能权衡。
相较于市场上其他同类的 Prompt 工具，PromptPilot 具有以下优势：
1、针对性更强：PromptPilot 是专门为与豆包新模型配合使用而设计的，能够更好地适应豆包新模型的特点和需求，生成的提示词效果更为理想。
2、交互性更好：PromptPilot 采用了引导式的操作流程，与用户的交互更加友好，能够更好地理解用户的需求并提供个性化的建议。
3、功能更全面：除了提示词生成和优化功能外，PromptPilot 还提供了历史记录、结果分析等附加功能，提升了工具的综合实用性。
4.2 与其他大模型对比
豆包新模型与其他主流的大模型相比，在以下方面表现突出：
响应速度更快：在相同的硬件环境下，豆包新模型的响应速度明显快于部分同类大模型，能够为用户提供更高效的服务。
内容质量更稳定：豆包新模型生成的内容质量较为稳定，能够在不同的任务和场景下保持较好的表现，减少了用户因结果不稳定而产生的困扰。
与辅助工具的协同性更好：豆包新模型与 PromptPilot 的完美协同，形成了一个完整的 AI 辅助创作生态，为用户提供了一站式的解决方案。
5.趋势展望
随着 AI 技术的不断发展，大模型与辅助工具的结合将成为未来的重要趋势。豆包新模型与 PromptPilot 的出现，正是这一趋势的具体体现。
未来，这类工具可能会在以下方面得到进一步的发展：
- 智能化程度更高：通过不断的学习和进化，工具能够更深入地理解用户的需求和习惯，提供更加智能化、个性化的服务。
- 功能更加丰富多样：除了现有的功能外，工具可能会增加更多的实用功能，如多语言支持、自动排版、内容审核等，满足用户在不同场景下的需求。
- 应用场景更加广泛：随着技术的成熟，这类工具将不仅仅局限于开发者和创作者群体，还可能会应用于教育、医疗、金融等多个领域，为人们的工作和生活带来更多的便利。
6.总结
6.1 本文总结
通过本次对豆包新模型和 PromptPilot 的实操体验，我深刻感受到了这两款工具在 AI 辅助创作方面的强大实力。它们不仅操作便捷、功能实用，而且在技术上具有一定的先进性和创新性。与同类产品相比，它们展现出了独特的优势和竞争力。
展望未来，我相信随着技术的不断进步和完善，豆包新模型和 PromptPilot 将会在更多的领域发挥重要作用，为用户带来更加优质、高效的服务。对于开发者和创作者来说，掌握和运用这类工具将成为提升工作效率和创作质量的重要途径。
6.2 附加说明
| 基本概念 | 说明 |
|---|---|
| 文本理解/单轮对话任务 | 用户输入包含「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。 |
| 多轮对话任务 | 用户设置「系统Prompt」并输入「用户内容」，模型以「助手」身份与之开展多轮交流，以满足特定任务场景需求。 |
| 视觉理解任务 | 用户输入包含「变量（文本/图像）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。 |
| 视觉理解 Solution | 用户输入图像与复杂任务的描述，AI自动探索多步骤、工具的解决方案。 |
| 评分模式 | 基于1-5分对回答评分，模型将根据你的评分结果建立量化的优化标准。聚焦低分样本的共性缺陷反向修正Prompt，实现精准优化。适合您已有明确的理想回答的场景。 |
| GSB比较模式 | 对比A、B两种回答，判断"Good更好/Same等同/Bad更差"。模型将根据你的定性反馈，逐步对其你的隐形偏好标准来优化Prompt。适合您没有理想回答或明确的评分标准的场景。 |
| 知识库 | 支持大模型在回复中使用用户上传的领域知识库，以优化模型回答。 |
| 工具调用 | 支持大模型在回复中调用外部工具或函数，突破纯语言处理局限，实现与真实世界的交互和操作。 |
| 理想回答 | 适用于评分模式，「理想回答」由用户输入或基于模型回答改写，用于优化「模型回答」。 |
| 参照回答 | 适用于用户没有「理想回答」的GSB比较模式，「参照回答」由能力更强大的模型生成，支持用户手动修改。用户比较「模型回答」与「参照回答」，判断「Good更好/Same等同/Bad更差」，为Prompt优化提供参考。 |
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