提示词工程

从零到一搭建企业级智能问答系统：第2章 · 提示词工程管理# 情况 2：更危险 —— 内容里的占位符被意外替换问: 等于该符号, 用户宣称: 用户发出的询问为, {query} 这个内容, 其具体所表达的含义是什么, 此句的意思是。

2025-2026年AI提效与实践大厂面试高频问题本文基于八股精的「AI提效与实践」题库约 854 条有效面试记录（覆盖 2025-2026 年），统计了各大厂在 AI 提效方向的考察侧重与代表真题，帮助求职者看清"公司在招人时考什么、怎么考"。

提示词工程大模型基础流程：用户输入 → 模型输出。想要理想结果，提问要详细、清晰、有逻辑、可提供参考材料。所有技巧的根基：清晰表达需求，如同人与人沟通，指令模糊，模型输出就会跑偏。

关于大模型LLM的应用技术栈简记最近各种花里胡哨的技术，看得我眼花缭乱的。抽空思考了LLM应用技术的本质内核，这里简单记录一下，以便后续展开实践。

AI大佬的小弟

大模型名词精讲 03：Prompt不知道小伙伴们有没有过这种经历：同样用 ChatGPT，别人写的 Prompt 一扔进去，出来的结果又专业又好用；我们吭哧吭哧写了半天，出来的东西却总感觉 "差点意思"。

GitHub深度工程评测：AI 系统提示词泄露知识库深度评测：6万星system_prompts_leaks情报资产背后，藏着什么？从 Claude 到 ChatGPT 到 Gemini，全球最全的 System Prompt 工程样本库

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图片转PPT的提示词参考请把这些图片逐页重建为真正可编辑的 PowerPoint 文件，并在视觉上尽可能忠实于原图。你的首要目标不是重新设计或美化，而是“高保真复刻”。除非我明确授权，否则不得擅自修改原图中的文案、版式、配色、字体层级、装饰元素或视觉风格。

AI大佬的小弟

提示词工程（2）---提示词工程核心概念与五大设计原则详解前面给小伙伴们铺垫了提示词的基础认知，今天和大家一起入门提示词工程核心知识点，这是玩转AI、用好大模型的核心技能，零基础也能轻松看懂！话不多说，我们直接开启今天的学习旅程！

100个铜锣烧

高级提示技术：Chain-of-Thought与ReAct——让大模型学会“思考”和“行动”在上一篇文章中，我们学习了Zero-shot和Few-shot提示——它们解决的是“如何让模型准确理解问题并给出格式正确的答案”。但一个更深层的挑战很快就会出现：当任务需要多步推理、逻辑链较长，或者需要模型调用外部工具时，单纯的“提问-回答”模式就不够用了。

带娃的IT创业者

解构黑盒：从开源项目看顶级大模型系统提示词的演进与安全边界在当今的人工智能开发领域，大语言模型（LLM）早已不再是简单的“对话机器”，而是演变成了具备复杂逻辑、工具调用能力和多模态处理能力的智能体。对于中级开发者而言，理解这些模型如何“思考”并不仅是为了满足好奇心，更是为了在实际工程中更精准地控制模型行为，减少幻觉，提升系统的鲁棒性。

倔强的初学者

呼入智能客服提示词工程实战：从方法选型到框架融合的「最优解」当客户带着怒气来电，AI客服如何在1秒内既理解问题、感知情绪，又给出准确答复？这背后的Prompt工程，远比你想象的复杂。

AI大模型学习第十一天：技术选型、安全防护与金融实战你有没有遇到过这种情况：让 ChatGPT 帮忙总结一篇文章，它却写了一堆废话；让它分类一段文字，它自己编了个新类别；让它抽取关键信息，它反而给你“脑补”了原文没有的内容……

AI大模型学习第十天：让程序“指挥”大模型 —— 从对话到工具调用学会用 Python 程序调用大模型 API，而不是手动复制粘贴。掌握“流式输出”，让模型像真人聊天一样逐字显示答案。

提示词工程与实践合集大型语言模型本质上是一个黑箱，而提示就是我们与它沟通的唯一接口。就像我们使用自然语言与人交流一样，提示也是我们向LLM下达指令、描述任务、提供上下文的主要方式。

用Prompt Flow管理提示词，从单条写到工程化最早接触大模型时，我的提示词都散落在各个聊天窗口里——某个周末调好的文案模板，下周想复用却找不到原句；同事问我「你那个摘要 prompt 怎么写的」，我只能凭记忆现场重敲，效果时好时坏。这种「单条写作」的模式，在个人尝鲜阶段勉强够用，一旦涉及团队协作、多场景复用，混乱就会指数级放大。

城事漫游Molly

AI赋能质性研究（二）：用 AI 做归纳编码，7 个场景提示词模板📖 理论来源：Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook（Miles, Huberman & Saldaña）

07-大模型智能体开发工程师：提示词工程（Prompt Engineering）系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文系统讲解提示词工程的核心认知和方法论，包括六大设计原则（清晰明确、给出示例、指定角色、分步指导、指定格式、正面描述）、Prompt基本结构、Prompt消息类型体系（system/user/assistant/tool四种角色的起源、语义等）、核心提示词技术（Zero-shot/Few-shot/CoT/自我一致性/角色扮演/结构化提示词）、高级模式（提示词链/元提示/方向性刺激提示）以及System Prompt设计规范和常见陷阱（过度依

大模型学习笔记：LangChain核心组件-提示词（Prompts）发送给大模型的所有消息都可以称为提示词（Prompt），它直接影响模型的输出结果。其中，SystemMessage尤为重要，我们把SystemMessage称为系统提示词（System Prompt），它可以给模型设定角色和本次聊天的背景，对模型生成的内容有很大的影响。

书到用时方恨少!

提示词工程终章：ReAct——让大模型“边想边做”的智能体革命作者：书到用时方恨少！发布日期：2026年5月10日阅读时长：约24分钟大家好，我是“书到用时方恨少！”。前面两期我们构建了提示词工程的完整认知：从入门时的角色扮演与少样本，到进阶时用思维链、链式提示和自我一致性让模型“深思熟虑”。但不知道你有没有这种感觉——这些方法再强，模型还是只能生成文本，一旦需要查资料、算数值、调工具，它就哑火了。

用拉康的风格理解 AI 智能体 ~从直觉到代码的原型炼成术·番外篇~本文借用拉康精神分析的概念为智能体编排和智能应用程序设计提供启发。协议：CC-BY-NC-SA 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.zh-hans