在当今LLM已经无处不在的时代，可能最重要的不是机器知道什么，而是我们如何与机器对话。而在二十世纪早期，德国哲学家海德格尔（Martin Heidegger）也提出了一个类似的问题：语言不只是为了描述世界，还可以让世界在你周围显现 。令人惊讶的是，这个被称为"形式指示（Formale Anzeige） "的哲学概念，与今天的 LLM（大型语言模型）提示工程（Prompt Engineering） 之间，有着深刻的结构相似性。
海德格尔的问题：语言不只是"定义"，而是"引导"
海德格尔在《存在与时间》中说，哲学最根本的问题是"存在"------但"存在"不能像桌子、苹果那样能被我们定义，因为我们已经在"存在"之中。这就像问鱼："水是什么？"------鱼无法客观回答，因为它就在水里。
因此，海德格尔提出了一种新的语言方法：形式指示（formale Anzeige） 。它不是去"说明"某个概念，而是指引人去体验那个概念所显现的存在状态。例如：
"焦虑"不是一种具体的心理状态，而是一种让我们发现自己"被抛入存在"的方式。
这句话不是定义，而是邀请你去进入这种体验 。形式指示的功能，就是唤起一种理解的处境，而不是提供知识。换句话说，
海德格尔希望语言"让我们看见"，而不是"告知我们"。
大语言模型的问题：提示不只是命令
现在，让我们跳到 2020 后的年代。大型语言模型（LLM）如 GPT、Claude、Gemini 等，能够写作、回答、推理。但一个有趣的事实是：
模型的表现，取决于你如何"提示"（prompt）它。
一个冷冰冰的指令式提示，比如：
"解释海德格尔的焦虑概念。"
通常会得到百科式答案。而一个更具语境的提示，比如：
"设想你正处于一种没有对象、但世界本身让你不安的状态。
用这种体验去说明海德格尔所说的'焦虑'。"
生成结果会立刻变得深刻、细腻，甚至带有现象学的风格。为什么？
因为 LLM 的语言生成并不是逻辑推理，而是语义场的激活（semantic field activation）。它通过提示中隐含的语境，形成一个"理解的地平线"，然后在这个语境中生成语言。换句话说：
LLM 并不是知道"答案"，而是在语境中生成了"理解"。
哲学的"引导"与算法的"激活"
| 对比维度 | 海德格尔的"形式指示" | LLM 的提示工程 |
|---|---|---|
| 目标 | 引导人理解存在 | 引导模型生成语义 |
| 方式 | 指示一种存在状态，而非定义 | 设定语境与角色，而非命令输出 |
| 意义机制 | 意义在体验中显现 | 意义在语境中生成 |
| 语言功能 | 引导理解（Leitung） | 激活语义分布（Activation） |
| 成功条件 | 理解者进入处境 | 模型"进入"语境状态 |
于是，**形式指示之于人类理解，正如 Prompt 之于人工智能语义生成。**两者都是让"意义发生"的机制，而非信息传输的工具。
提示工程：一种"存在论的设计"
从这个角度看，未来的提示工程不只是"技巧"，而是一种语义建构的艺术 ，甚至是"存在论的设计（ontological design）"。一个好的提示，就像一个好的哲学问题------它不告诉答案，而是引导对方进入一个新的理解空间。例如，如果你要让LLM生成一段具有哲学深度的思考，不应说：
"请写一篇关于时间的哲学文章。"
而可以说：
"设想你正在经历一个瞬间，它既已过去，又未完全离开。
在这种体验中，'时间'是什么？"
这样的提示，不仅能让模型生成更丰富的语言，也让AI进入一种'存在性的说话方式'。这实际上就是在用形式指示的方式设计语义空间。
语言不是控制，而是同在
海德格尔提醒我们：语言不是一个"工具"，而是我们"存在于世界中的方式"。同样，当我们与AI对话时，Prompt 也不是"编程命令"，而是建立共在关系（Mitsein）的桥梁。LLM 之所以能生成富有理解力的内容，并不是因为它有"意识"，而是因为它在语境中模拟了理解的展开------ 正如人类通过语言来展示与世界的同在。
从哲学到实践的回环
"形式指示"让人类理解"如何去理解"；
"提示工程"让机器"学会在语境中生成理解"。
一个是现象学的语言革新，
一个是人工智能的语义革命。
它们共同指向一个新的问题：在语言的地平线上，理解本身就是一种生成。
于是，也许可以说：
每一个优秀的 Prompt，都是一场现代的"形式指示"------它不在告诉AI"该做什么"，而是在引导它"如何存在于一个意义正在生成的世界之中"。