一、什么是 Prompt Engineering？
Prompt Engineering（提示工程）是通过设计和优化输入提示（Prompt），来引导大语言模型生成更好输出的技术和艺术。
为什么重要？
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同一个问题，不同的问法可能导致结果差异巨大
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好的 Prompt 可以激发模型的推理和知识能力
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无需微调就能提升模型表现
二、核心原则
2.1 清晰具体
❌ 差的 Prompt：
```
写点关于 AI 的东西
```
✅ 好的 Prompt：
```
请写一篇 1000 字的科普文章，介绍人工智能的基本概念、主要应用领域，
以及对未来社会可能产生的影响。面向高中毕业生，语言通俗易懂。
```
2.2 提供上下文
```
你是一位资深的 Python 开发工程师，正在帮助一位刚入门的程序员。
请解释下面的概念...
```
2.3 结构化输出
```
请分析这个产品的优缺点，并按照以下格式输出：
优点
-
...
-
...
缺点
-
...
-
...
建议
...
```
三、高级技巧
3.1 Few-Shot Prompting
给模型提供示例：
```
将英文翻译成中文：
English: Hello, how are you?
Chinese: 你好，你怎么样？
English: I love programming.
Chinese: 我喜欢编程。
English: The weather is nice today.
Chinese:
```
3.2 Chain of Thought（思维链）
让模型逐步思考：
```
请逐步推理解决这个问题：
问题：如果一个农场有鸡和兔子共 35 个头，94 条腿，问鸡和兔子各有多少只？
让我们一步一步思考：
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设鸡的数量为 x，兔子的数量为 y
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根据头的数量：x + y = 35
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根据腿的数量：2x + 4y = 94
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解方程组...
```
3.3 Role Prompting
给模型分配角色：
```
你是一位经验丰富的技术面试官，正在面试一位应聘 Python 工程师的候选人。
请提出 5 个有深度的技术问题，并解释每个问题想要考察的能力。
```
四、常用 Prompt 模板
4.1 代码生成
```
请帮我写一个【功能描述】的 Python 函数。
要求：
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输入：【输入格式】
-
输出：【输出格式】
-
包含详细的注释
-
添加适当的错误处理
```
4.2 内容创作
```
请帮我写一篇关于【主题】的【文章类型】。
目标读者：【读者群体】
文章风格：【风格描述】
字数要求：【字数范围】
关键点：【要点列表】
```
4.3 问题分析
```
请分析以下问题，并给出：
-
问题的核心是什么？
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涉及哪些关键概念？
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解决思路有哪些？
-
可能的挑战是什么？
问题：【具体问题】
```
五、避坑指南
5.1 常见错误
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**过于模糊**：问题不具体
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**信息过载**：一次性给太多内容
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**缺乏上下文**：没有说明背景
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**自相矛盾**：要求相互冲突
5.2 调试技巧
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尝试不同的表述方式
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添加或移除示例
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调整 Prompt 长度
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使用系统指令
六、实战案例
6.1 技术文档生成
```
你是一位技术文档工程师。请根据以下代码，生成 API 文档：
【代码内容】
文档格式：
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函数名称和签名
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参数说明（含类型和默认值）
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返回值说明
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使用示例
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注意事项
```
6.2 学习笔记总结
```
我正在学习【主题】，下面是我整理的笔记。请帮我：
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补充遗漏的重要知识点
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纠正错误理解
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推荐进一步学习资源
【笔记内容】
```
七、总结
Prompt Engineering 是一门需要不断实践的技能。通过遵循上述原则和技巧，你可以：
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获得更准确、更有用的回答
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减少模型的幻觉和错误
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充分发挥大模型的潜力
记住：好的 Prompt = 清晰的意图 + 充分的上下文 + 合理的结构