吴恩达 Prompt 工程课精讲③：三次迭代，解决 Prompt 的三大致命问题（JupyterLab 实战）

"好提示词不是写出来的，是通过识别失败、精准修正迭代出来的。"

------ 吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》

在课程第3章，吴恩达通过一个电商产品描述生成任务，展示了如何通过三轮迭代，解决三个典型问题：

输出过长 → 超出商品卡片展示空间
关注错误细节 → 混入用户主观情绪，而非产品事实
忽略规模表 → 未使用"小/中/大"等标准化描述

本文将在 JupyterLab 中复现这一过程，带你体验问题驱动的 prompt 优化。

python 复制代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-7a0c8ef9e5********b9d0a0d4",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

def get_completion(prompt, model="qwen3-max"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        stream=False
    )
    return response.choices[0].message.content

📝 任务背景：从用户评论生成产品描述

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customer_review = """
我上周买了这个儿童书包，整体还不错，但有几个问题：
首先，它比我想象中小很多，我儿子一年级，书本放进去拉链都拉不上；
其次，肩带有点硬，孩子说背一天肩膀疼；
不过颜色确实很鲜艳，蓝色很正，孩子很喜欢。
总的来说，性价比一般吧。
"""

🎯 业务目标 ：生成一条简洁、客观、标准化的产品描述，用于商品详情页。

🔁 第1轮：初始 Prompt（问题爆发）

python 复制代码

prompt_v1 = f"""
根据以下用户评论，生成一段产品描述。
评论：
{customer_review}
"""

response_v1 = get_completion(prompt_v1)
print(response_v1)

这款儿童书包以鲜艳正蓝色设计，外观亮眼，深受孩子喜爱。轻巧造型适合日常上学使用，但在实际容量和舒适度方面仍有提升空间：书包内部空间相对紧凑，对于一年级学生较多课本的收纳可能略显不足；肩带材质偏硬，长时间背负可能造成肩部不适。如果您注重外观与价格的平衡，这款书包可作为基础选择，但建议根据孩子的具体需求评估其收纳与背负舒适性。

❌ 三大问题暴露：

文本过长：输出约 150 字，而商品卡片通常只容 40--60 字
关注错误细节 ：提到"肩部不适""收纳不足"等负面主观体验
未用规模表：描述为"空间相对紧凑"，而非"尺寸：小号"

🔴 v1 完全不可用：既不专业，也不符合电商规范。

🔁 第2轮：解决"长度"与"细节"问题

python 复制代码

prompt_v2 = f"""
你是一名电商文案编辑。请根据以下用户评论，生成一段**客观、简洁**的产品描述。

要求：
- 仅描述产品**客观特性**（如颜色、尺寸、材质）
- **不要包含**用户主观感受、问题或评价（如"背起来疼""性价比低"）
- 描述长度**不超过50字**
- 用中文

评论：
{customer_review}
"""

response_v2 = get_completion(prompt_v2)
print(response_v2)

儿童书包，蓝色，尺寸较小，肩带较硬，材质未说明。

✅ 改进：

长度控制在 50 字内 ✅
去掉"肩膀疼""性价比"等主观内容 ✅

❌ 仍存在问题：

尺寸描述为："尺寸较小" → 未使用标准规模表（应为"小号"）

🔁 第3轮：引入"规模表"约束（课程关键！）

python 复制代码

prompt_v3 = f"""
你是一名电商文案编辑。请根据以下用户评论，生成一段产品描述。

要求：
- 仅描述**客观特性**：颜色、尺寸、材质
- **尺寸必须使用以下规模表**：小号 / 中号 / 大号（根据评论推断）
- **不要包含**任何用户主观评价、问题或情绪
- 总长度**不超过40字**
- 用中文

评论：
{customer_review}
"""

response_v3 = get_completion(prompt_v3)
print(response_v3)

蓝色儿童书包，小号，材质未说明

✅ 自动化验证三大问题是否解决

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def validate_product_description(desc: str) -> dict:
    checks = {
        "length_ok": len(desc) <= 40,
        "no_subjective": not any(word in desc for word in ["疼", "喜欢", "性价比", "问题", "失望"]),
        "has_standard_size": any(size in desc for size in ["小号", "中号", "大号"])
    }
    return checks

result = validate_product_description(response_v3)
print(result)

✅ 全部通过！v3 可直接使用

吴恩达的迭代方法论总结

迭代	识别的问题	引入的约束
v1 → v2	过长 + 主观	限制长度 + 禁止主观内容
v2 → v3	非标准化描述	强制使用"规模表"

核心思想 ：
每一次迭代，都是对业务规则的一次显式编码。

📌 行动清单

在你的任务中，列出输出可能存在的 3 个典型问题
为每个问题设计一条 明确约束（如"不超过X字""必须使用Y术语"）
在 JupyterLab 中用 validate 函数自动检查
将最终 prompt 保存为 `product_desc_prompt.txt

👋 作者：Imnobody | 专注 LLM 应用开发
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