Prompt Engineering 从入门到精通的系统学习路径

大模型作为工具的使用越来越普遍，但很多人还仅仅是停留在入门阶段，远远没有发挥出大模型的真正的实力。只有熟练掌握了 Prompt Engineering（提示工程）才是高效使用大语言模型的关键。

下面我将为你提供一个从入门到精通的系统学习路径，包含核心原则、进阶技巧、实践方法和学习资源。

核心思想：转变思维模式

首先，最重要的一点是思维模式的转变 ：不要将模型看作一个无所不知的神，而是把它当作一个才华横溢但缺乏背景知识的实习生。

• 它有强大的能力：知识渊博，文笔好，能逻辑推理。

• 但它需要精准的指引 ：你不知道的，它更不知道。你需要清晰地告诉它：角色、任务、背景、要求和输出格式。

掌握了这个心态，我们再来学习具体的方法。

第一阶段：掌握基础框架与核心原则

这是写出有效 Prompt 的基石。一个好的 Prompt 通常包含以下几个要素，你可以用 CRISCO 或 RTF 等公式来记忆，但理解其本质更重要。

1. 赋予明确的「角色」

在 Prompt 开始时，为模型设定一个专业角色，可以引导它使用特定的知识库和语言风格。

• 普通："给我讲讲气候变化。"

• 优秀："假设你是一位资深的环境科学教授，向一位高中生讲解气候变化的主要原因、主要影响以及我们个人能采取的行动。"

2. 提供清晰的「任务指令」

你需要什么，就明确地说出来。使用祈使句，如"写出"、"总结"、"分类"、"翻译"、"推理"等。

• 模糊："处理一下这段文本。"

• 清晰："请将以下这段文字总结为三个要点，并用中文输出。"

3. 给出充分的「背景信息」

这是最关键的一步。模型的表现很大程度上取决于你提供的信息质量。不要指望它能猜对你的心思。

• 不足："写一份产品描述。"

• 充分："为我们的新产品'智能咖啡杯'写一份电商平台用的产品描述。这款杯子主打保温（6小时）、自动搅拌和温度显示功能。目标用户是都市白领和科技爱好者。要求描述生动有趣，突出其便利性和科技感。"

4. 定义具体的「输出要求」

明确你希望得到什么形式的结果，包括格式、长度、风格等。

• 格式："以 Markdown 列表形式输出。"

• 长度："用不超过 200 字概括。"

• 风格："用正式的报告文体。" 或 "用轻松幽默的口吻。"

• 示例："请参照以下示例的格式来回答：[提供一个例子]"

5. 使用「分隔符」清晰划分结构

使用 ```, """, ---, === 等符号将指令、背景信息和待处理内容分开，让模型能准确理解各部分信息。

请你作为一名翻译专家，将以下三重引号内的英文技术文档翻译成中文。要求专业术语准确，语言流畅，符合中文技术手册的阅读习惯。

"""
[这里粘贴你的英文原文]
"""

第二阶段：学习进阶技巧与策略

当基础 Prompt 效果不理想时，这些策略能帮你大幅提升效果。

1. 零样本、单样本和少样本提示

• 零样本：只给指令，不给例子。适用于简单任务。

• 单样本/少样本 ：提供1个或几个输入-输出的例子。这是攻克复杂任务的王牌技巧。模型能通过例子迅速理解你想要的格式、风格和深度。

  任务：将用户评论分类为「正面」、「负面」或「中立」。
  例子：
  评论："手机电池续航太差了，半天就没电。" -> 分类：负面
  评论："相机效果很棒，但价格有点高。" -> 分类：中立
  评论："物流快，包装完好，非常满意！" -> 分类：正面

  现在请对以下评论进行分类：
  评论："[待分类的评论]"

2. 思维链

对于复杂推理问题，要求模型"一步一步地思考"或"展示你的推理过程"，可以极大地提高答案的准确性和逻辑性。

• 普通："小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，他现在有几个苹果？"

• 思维链："请逐步推理以下问题：小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，他现在有几个苹果？"

3. 迭代优化

Prompt Engineering 不是一个一次性的动作，而是一个对话和迭代的过程。

• 第一版 Prompt：可能结果不理想。

• 分析结果：是哪里不对？是太啰嗦？还是漏掉了关键信息？还是格式错了？

• 修订 Prompt：基于分析，补充指令，调整要求，然后再次询问。你可以直接说："根据上一个回答，它太长了。请重新总结，只列出核心的三个优势。"

4. 分步骤处理

对于极其复杂的任务，不要指望一个 Prompt 就能解决。将其拆分成多个子任务，一步步完成。

• 任务：分析一篇长文章的论点和论据。

• 步骤1："总结这篇文章的中心论点。"

• 步骤2："提取出作者使用的三个主要论据。"

• 步骤3："评估这些论据是否有力地支撑了论点。"

第三阶段：实践、实践、再实践

理论学得再多，不动手也是徒劳。

1. 选择一个平台：ChatGPT, 通义千问，文心一言，讯飞星火等都可以。

2. 从日常任务开始：

   • 让 AI 帮你写工作周报。

   • 让 AI 为你解释一个复杂概念。

   • 让 AI 为你规划一次旅行。

   • 让 AI 帮你润色邮件。

3. 使用"游乐场"：像 OpenAI Playground 这样的平台允许你系统调整参数（如温度 Temperature），非常适合做实验。

4. 建立自己的知识库：将你写过的高效 Prompt 收集起来，并记录下为什么它有效。这会成为你宝贵的财富。

第四阶段：探索专业模式与工具

当你成为熟练工后，可以关注更前沿的领域：

• 程序交互：让模型调用外部函数或 API（如 ChatGPT 的插件/函数调用功能）。

• 自主智能体：设计一系列 Prompt，让模型能够自主完成多步骤任务（如 AutoGPT）。

• 提示词工具：学习使用 Lingma、Cursor 等集成了 AI 的编程工具。

总结：精通之路

阶段	核心目标	关键行动
新手入门	写出清晰的指令	掌握 角色-任务-背景-输出 四要素。
熟练运用	解决复杂问题	熟练使用 少样本提示 和 思维链。
高手进阶	优化与自动化	迭代优化 ，任务分解，探索系统级 Prompt。
专家境界	创造与引领	设计复杂工作流，开发基于 Prompt 的应用程序。

最后，请记住一句心法：你给予模型的上下文和信息质量，决定了你得到答案的上限。