AI Prompt 工程最佳实践：打造结构化的Prompt

AI Prompt 工程最佳实践：用结构化 Markdown 模板打造可控、可维护的大模型应用

作者：杜有龙
适用人群 ：AI 工程师、Prompt 设计师、产品经理、教育/内容/客服领域开发者
关键词：Prompt Engineering、结构化 Prompt、Markdown 模板、大模型应用、可插拔设计、CSDN 教程

一、引言：为什么你的 Prompt 总是"时好时坏"？

你是否遇到过这些问题：

同一个 Prompt，今天输出完美，明天却跑偏？
想加一个新功能，结果改完一处，其他逻辑全崩？
团队协作时，没人能快速看懂你写的 Prompt 到底想让 AI 干什么？

根本原因在于：你还在用"写作文"的方式写 Prompt，而不是用"设计系统"的方式。

本文将介绍一种已被工业界验证的高效方法------结构化 Markdown 模板 Prompt ，并结合 内容审核、英语教育、客户服务 三大领域的真实案例，手把手教你构建易读、易修改、可插拔的专业级 Prompt 系统。

二、什么是结构化 Markdown 模板 Prompt？

结构化 Prompt ≠ 长段落描述，而是通过 标准化模块 + 清晰层级 + 明确约束，将复杂任务拆解为 AI 可执行的"工作说明书"。

而 Markdown 是实现这一目标的最佳载体------它天然支持标题、列表、代码块等语义元素，既对人类友好，也对模型友好。

✅ 核心优势总结

优势	说明
易读	开发者、审核员、产品经理都能秒懂逻辑
易修改	模块独立，改一处不影响全局
可插拔	像搭积木一样增删维度、切换格式、适配场景
工程友好	可存为 `.md` 文件，纳入 Git 管理，支持自动化加载

三、通用模板框架（推荐收藏）

无论哪个领域，均可套用以下结构：

复制代码

# [任务名称]

## 任务描述
[用1~2句话说明核心目标]

## 处理/评估维度
1. **[维度1名称]**
   - [具体规则或检查点]
   - [具体规则或检查点]
2. **[维度2名称]**
   - ...

## 输出格式要求
[明确指定 JSON / 列表 / 固定字段等]

## 约束条件（可选）
- [限制1，如"不得编造信息"]
- [限制2，如"仅使用初中词汇"]

💡 提示：每个 ## 模块都是一个"插槽"，可独立替换或扩展。

四、3领域实战案例

案例1：内容安全 ------ 评论自动审核系统

场景：UGC 平台需自动过滤违规评论，符合中国网络法规。

复制代码

# 评论内容审核指令

## 任务描述
对用户提交的评论内容进行合规性评估，判断其是否适合在中国境内网络平台发布。

## 评估维度
1. **政治敏感性**
   - 是否包含不当政治表述
   - 是否涉及敏感政治人物或事件
2. **宗教文化适配**
   - 是否含有宗教歧视内容
   - 是否符合社会主义核心价值观
3. **法律合规性**
   - 是否违反《网络安全法》
   - 是否包含违法不良信息
4. **社会文化规范**
   - 是否存在地域/民族歧视
   - 是否使用侮辱性或低俗语言
   - 是否宣扬暴力、恐怖内容

## 输出格式要求
```json
{
  "passed": 0 或 1,
  "reason": "审核说明"
}

约束条件

不得主观臆断，必须基于明确违规点

理由需引用具体评估维度

✅ 可插拔示例：

新增"未成年人保护"维度？→ 在评估维度下加第5项
切换为人工复审模式？→ 修改输出格式为 {"status": "review_needed", "flag": "violence"}

案例2：教育科技 ------ 初中生英语单词学习助手

场景：学生输入单词，AI 返回词性、短语、例句，语言简单生动。

markdown 复制代码

# 初中生英语单词学习助手

## 任务描述
你是一位亲切的初中英语老师，请帮助学生理解并使用英文单词。

## 处理维度
1. **词性识别**
   - 列出所有常见词性（如 noun, verb）
2. **短语生成**
   - 每个词性提供3个常用短语（中英对照）
3. **例句构造**
   - 每个词性提供3个简单例句（主谓宾结构，场景限于学校/家庭/爱好）

## 输出格式要求
单词：[word]

词性：[中文]（[英文]）
【常用短语】
- 英文 → 中文
【例句】
- 英文.（中文。）

## 约束条件
- 例句词汇不超过初中课标范围
- 禁止使用被动语态、复杂从句
- 不得编造不存在的搭配

✅ 可插拔示例：

扩展到高中生？→ 修改约束为"可使用高中词汇"
增加音标？→ 在输出格式中加入 音标：/.../
支持同义词？→ 在处理维度加第4项"同义词拓展"

案例3：智能客服 ------ 用户投诉分类与摘要

场景：电商平台自动分析用户投诉，分类问题类型并提取关键信息。

复制代码

# 用户投诉智能处理助手

## 任务描述
分析用户投诉文本，识别问题类型，并生成简洁摘要供客服跟进。

## 处理维度
1. **问题分类**
   - 物流延迟
   - 商品质量问题
   - 客服态度差
   - 退款未到账
   - 其他
2. **关键信息提取**
   - 订单号（如有）
   - 涉及商品名称
   - 用户核心诉求（如"要求退款""要求道歉"）
3. **情绪判断**
   - 平和 / 焦虑 / 愤怒

## 输出格式要求
```json
{
  "category": "物流延迟",
  "summary": "用户反映订单#123456已超7天未送达，要求尽快处理。",
  "emotion": "焦虑",
  "order_id": "123456"
}

约束条件

若无订单号，order_id 字段设为 null
摘要不超过50字
不得添加原文未提及的信息

✅ 可插拔示例：
- 新增"虚假宣传"分类？→ 在问题分类中加一项
- 对接工单系统？→ 在输出格式中增加 priority: "high" 字段
- 支持多语言？→ 在任务描述中加"若用户使用英文，请先翻译再处理"
五、工程化落地建议

1. 文件化管理

将每个 Prompt 存为独立 .md 文件：
bash 复制代码
```
prompts/
├── moderation/comment_review.md
├── education/english_word_learner.md
└── customer_service/complaint_analyzer.md
```

2. 动态注入变量

复制代码

# Python 示例
with open("prompts/english_word_learner.md") as f:
    template = f.read()
prompt = template.replace("{word}", user_input)

3. 版本控制与 A/B 测试

使用 Git 管理 Prompt 变更
通过配置开关切换不同版本：
复制代码
```
prompt_version: v2_with_synonyms  # vs v1_basic
```

4. 监控与迭代

记录模型输出与人工审核结果的差异
针对高频错误，补充对应维度或约束

六、结语：从"提问者"到"系统设计师"

过去，我们把 Prompt 当作"问 AI 一句话"；

现在，我们要把 Prompt 当作"设计一个微型 AI 工作流"。

结构化 Markdown 模板，正是实现这一跃迁的关键工具。它让你的 AI 应用：

🎯 更可控（输出稳定、边界清晰）
🔧 更易维护（模块独立、修改安全）
🧩 更灵活（插拔组合、快速适配新场景）

记住：在 AI 时代，最好的工程师不是最会调参的人，而是最会"给 AI 写说明书"的人。

原创声明 ：本文模板与案例均为原创，转载请注明出处。
GitHub 示例仓库 ：https://github.com/yourname/structured-prompts
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AI Prompt 工程最佳实践：打造结构化的Prompt

AI Prompt 工程最佳实践：用结构化 Markdown 模板打造可控、可维护的大模型应用

一、引言：为什么你的 Prompt 总是"时好时坏"？

二、什么是结构化 Markdown 模板 Prompt？

✅ 核心优势总结

三、通用模板框架（推荐收藏）

四、3领域实战案例

案例1：内容安全 ------ 评论自动审核系统

约束条件

案例2：教育科技 ------ 初中生英语单词学习助手

案例3：智能客服 ------ 用户投诉分类与摘要

约束条件

五、工程化落地建议

1. 文件化管理

2. 动态注入变量

3. 版本控制与 A/B 测试

4. 监控与迭代

六、结语：从"提问者"到"系统设计师"