提示词工程

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

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