提示词工程

别被AI吓到！一文看懂AI到底是什么？这两年，不管你刷朋友圈、刷视频、看新闻还是逛B站，"AI"两个字无处不在。ChatGPT能写文章，Midjourney能画画，Sora能做视频，Claude Code、OpenCode可以写代码，还有各种AI能做PPT、陪孩子练英语……

从辅助编码到架构重塑：基于 LLM 的智能开发工作流落地实战在人工智能技术爆发的时代，AI 工具、大模型及行业应用正深刻改变开发者的工作模式与各领域的发展格局。从早期的单行代码补全，到如今的复杂逻辑推演、自动化测试生成，再到基于大模型的垂直行业解决方案，AI 已经不再仅仅是一个 “高级玩具”，而是正切实成为提升研发效能、驱动业务创新的核心引擎。

龙侠九重天

Prompt Engineering 实战指南：如何高效与大模型对话2022 年 11 月，OpenAI 发布 ChatGPT，标志着大语言模型（Large Language Model，LLM）正式进入公众视野。此后，GPT-4、Claude 3、Gemini、DeepSeek 等模型相继问世，AI 能力实现了质的飞跃。根据多家市场研究机构的数据，截至 2024 年，全球使用大语言模型的用户规模已达到数亿级别，且仍在快速增长中。

AI完整发展史内容人工智能的发展并非一蹴而就，而是一场跨越七十余年、由一系列关键突破所驱动的波澜壮阔的史诗。回顾其历程，我们可以清晰地看到三个特征鲜明的阶段，每一阶段都以前一阶段的理论和实践为基础，最终引爆了今天我们所见到的 AI 革命：

大模型提示词工程基础博客你是不是也有过这样的经历：对着 ChatGPT 问 “帮我写个文案”，结果 AI 给你写了一篇干巴巴的官方宣传稿，完全不是你想要的小红书种草风格？问 AI 一个数学题，结果它给了你一个错误的答案，你还得自己再算一遍？

从“踩坑”到“可控”：大模型 Prompt 工程实战总结与进阶方法论——基于真实金融领域任务的 4000+ 字 Prompt 设计指南适用场景：文本分类、实体抽取、语义匹配、批量处理、格式控制核心目标：让 Prompt 从“反复试”变成“一次准”

西门吹雪分身

Prompt提示词工程提示词样例展示，来自coze编程具体的不同类型的大模型的应用场景，又不同的提示词的工程检测。文生文Prompt指南

写好提示词在大模型时代，测试开发工程师想要利用大模型技术，主要有四种方案：训练模型、微调模型、RAG和提示词工程。作者用吴恩达老师训练小狗的例子来解释这四种方案的区别，非常形象。

MidJourney智能家居提示词技巧随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，图像生成模型如MidJourney 已不再局限于艺术创作领域，而是逐步渗透到产品设计、室内装饰乃至智能家居系统的可视化构建中。在智能家居场景下，设计师与开发者需要快速生成符合用户生活习惯、空间布局和美学偏好的交互界面与设备外观。传统的设计流程周期长、成本高，而借助MidJourney，仅通过精准的提示词（Prompt）即可实现高效的概念原型输出。该技术显著缩短了从创意构思到视觉呈现的时间链条，提升了跨团队协作效率。更重要的是，它降低了设计试错成本，使个性化定

【PE 实践】从“写提示词”到“构建高可用大模型系统”在当前的大模型应用开发中，许多开发者对 Prompt Engineering 的理解仍停留在“如何把问题描述得更清楚”。但在真实的商业级应用落地中，我们需要解决的是意图误判、格式污染、上下文粘连以及端到端渲染崩溃等深层次的工程问题。基于多模态生成系统的底层调优经验，本文梳理了一套关于大模型系统解耦与高可用架构的工程实践方案。

从prompt输入到大模型输出回答，中间经历了什么？从输入 prompt 到大模型输出最终回答，整个过程是一场高速、精密的语言概率预测与生成之旅。我们可以将其拆解为五个关键阶段，每个阶段都至关重要：

AIAgent应用开发——大模型理论基础与应用（六）【设定角色】设定角色让AI更专业，如“资深职业规划师”，使其回答更具针对性，能提供专业建议。【结构化提问】通过目标、现状、障碍三方面结构化提问，让AI清晰了解需求，从而给出精准回应。

AIAgent应用开发——大模型理论基础与应用（五）【提示词的定义】提示词是输入给AI系统的指令，可以是问题、描述或关键词，目的是引导AI按期望思考或创造，输出所需结果。

【Prompt工程实战】从0到1构建智能学员辅导系统：Text2SQL+逆向提示词全解析“自己打败自己是最可悲的失败，自己战胜自己是最可贵的胜利。”这句话不仅适用于个人成长，也完美诠释了大模型时代的Prompt工程——我们不是在训练模型，而是在驯服模型，让它按照我们的意图精准输出。

GitHub Copilot提示词终极攻略：从“能用”到“精通”的AI编程艺术摘要：GitHub Copilot作为当前最强大的AI编程助手，其真正的价值不仅在于自动补全代码，更在于开发者如何通过精准的提示词工程与之高效协作。本文系统解析Copilot提示词的核心原理、设计框架与实战技巧，涵盖从基础使用到高级功能的完整知识体系。通过四要素框架、WRAP法则、多场景应用指南，结合表格、流程图等可视化工具，帮助开发者掌握与AI协作的编程范式，提升300%以上的开发效率。文章深度结合当今AI技术发展趋势，提供理论性、可操作性、指导性并存的全面攻略。

从神经网络到提示词工程：AI技术演进与工程实践深度解析> 本文系统梳理了人工智能从早期神经网络到现代Transformer架构的技术演进路径，深入剖析提示词工程（Prompt Engineering）的核心原理与实践方法，涵盖Zero-Shot/Few-Shot学习、RAG检索增强生成等关键技术。通过类比人类认知发展过程，帮助开发者建立系统的AI工程思维，掌握与大模型高效协作的方法论。

你有多少次对着设计稿说"感觉不对，但说不上来"？名片上用的是蓝色渐变，官网却是橙色点缀；PPT里的Logo是圆角的，但海报上的又是直角的。你看着这些东西，总觉得哪里不对劲，又说不上来。

Large Language Model(LLM)应用开发学习实践（三）Write clear and specific instructions(clear ≠ short)

拒绝“人脑硬盘化”：用AI把知识“编码”进大脑皮层我们对大脑有一个根深蒂固的误解：以为它是一个用来存储信息的硬盘。所以我们疯狂地把单词、公式、法条往脑子里塞，一遍记不住就十遍，十遍不行就百遍。但这完全搞错了大脑的“出厂设置”。神经科学告诉我们，大脑皮层不仅昂贵而且挑剔，它根本不是为了“存储数据”演化的，而是为了处理关系和模拟未来而设计的。

提示词工程已死，上下文工程当立原文：提示词工程已死，上下文工程当立上下文对智能体至关重要，但它并非取之不尽。这篇文章将分享如何高效筛选和管理上下文，让你的 Agent 表现更出色。