提示工程实践：从基础技巧到高级策略

1. 提示工程的核心原则

好的提示词应该清晰、具体、有结构。理解核心原则是掌握提示工程的基础。

1.1 清晰明确

提示词应该明确表达你的意图：

• 避免模糊的表述，使用具体的指令。
• 明确输出格式（JSON、Markdown、代码等）。
• 指定输出长度、风格、语言等要求。

示例对比：

• ❌ 模糊："写一篇关于 AI 的文章"
• ✅ 清晰："写一篇 1000 字的技术文章，介绍大语言模型的工作原理，使用 Markdown 格式，包含 3 个主要章节"

1.2 结构化组织

使用结构化的提示词可以提高模型理解：

• 使用标题和分段组织内容。
• 使用列表、编号等格式。
• 使用分隔符区分不同部分（角色、任务、输出格式等）。

1.3 提供上下文

足够的上下文可以帮助模型更好地理解任务：

• 说明背景和目标。
• 提供相关示例或参考。
• 明确约束条件和限制。

2. 基础技巧

掌握基础技巧是提示工程的起点。

2.1 角色扮演（Role Playing）

让模型扮演特定角色，可以获得更专业的输出：

• "你是一位资深的前端工程师..."
• "你是一位经验丰富的系统架构师..."
• "你是一位专业的代码审查员..."

角色扮演的优势：

• 模型会以该角色的视角思考问题。
• 输出更符合专业标准。
• 可以引导模型使用特定的知识体系。

2.2 思维链（Chain of Thought）

要求模型展示推理过程，可以提高复杂问题的准确性：

• 在提示词中要求"逐步思考"或"展示推理过程"。
• 模型会先分析问题，再给出答案。
• 特别适合逻辑推理、数学计算等任务。

2.3 少样本学习（Few-shot Learning）

在提示词中提供几个示例，让模型学习模式：

• 提供输入-输出对作为示例。
• 模型会学习示例的模式并应用到新任务。
• 特别适合格式转换、分类等任务。

3. 高级策略

高级策略可以解决更复杂的问题。

3.1 多步骤任务分解

将复杂任务分解为多个步骤：

• 第一步：分析需求。
• 第二步：设计方案。
• 第三步：实现代码。
• 第四步：测试验证。

优势：

• 每个步骤都有明确的输出。
• 可以逐步优化和调整。
• 降低单次提示的复杂度。

3.2 自我验证和反思

要求模型自我验证输出：

• 生成答案后，要求模型检查答案的正确性。
• 要求模型找出潜在问题。
• 要求模型提供改进建议。

3.3 约束和边界条件

明确约束条件，避免模型生成不符合要求的输出：

• 技术栈限制（"只使用 React Hooks"）。
• 性能要求（"时间复杂度不超过 O(n log n)"）。
• 代码规范（"遵循 ESLint 规则"）。

4. 代码生成场景

代码生成是提示工程的重要应用场景。

4.1 函数生成

生成函数的提示词要点：

• 明确函数签名（参数类型、返回值类型）。
• 描述函数功能和行为。
• 提供测试用例或示例。
• 指定编程语言和风格。

4.2 代码重构

重构代码的提示词要点：

• 提供原始代码。
• 说明重构目标（性能、可读性、可维护性等）。
• 要求保持功能不变。
• 要求添加注释说明改动原因。

4.3 Bug 修复

修复 Bug 的提示词要点：

• 提供错误代码和错误信息。
• 描述期望的行为。
• 提供复现步骤（如果可能）。
• 要求解释问题原因和修复方案。

5. 文档生成场景

使用大模型生成技术文档。

5.1 API 文档

生成 API 文档的提示词要点：

• 提供代码或接口定义。
• 指定文档格式（OpenAPI、Markdown 等）。
• 要求包含参数说明、返回值、示例等。

5.2 技术文章

生成技术文章的提示词要点：

• 明确主题和目标读者。
• 指定文章结构和长度。
• 要求包含代码示例、图表说明等。
• 指定写作风格（技术博客、教程、深度分析等）。

6. 提示词模板

建立提示词模板可以提高效率。

6.1 代码审查模板

代码审查的提示词模板：

• 角色：资深代码审查员。
• 任务：审查以下代码。
• 关注点：功能正确性、代码质量、性能、安全性。
• 输出格式：问题列表 + 改进建议。

6.2 技术方案设计模板

技术方案设计的提示词模板：

• 角色：系统架构师。
• 背景：描述业务需求和约束。
• 任务：设计技术方案。
• 输出格式：架构图 + 技术选型 + 实施步骤。

7. 常见问题和解决方案

提示工程中的常见问题和解决方法。

7.1 输出不符合格式要求

解决方案：

• 在提示词中明确指定输出格式（JSON、XML、Markdown 等）。
• 提供格式示例。
• 使用约束条件（"必须使用 JSON 格式"）。

7.2 输出过于冗长或简短

解决方案：

• 明确指定输出长度（"200 字左右"、"不超过 500 字"）。
• 要求"简洁明了"或"详细说明"。
• 使用"总结"或"展开说明"等指令。

7.3 输出偏离主题

解决方案：

• 在提示词中明确主题和范围。
• 使用约束条件限制输出范围。
• 要求模型"只回答相关问题"。

8. 提示词优化技巧

如何持续优化提示词？

8.1 迭代优化

提示词优化是一个迭代过程：

• 从简单提示词开始。
• 根据输出结果逐步细化。
• 添加约束条件和格式要求。
• 测试不同表述方式的效果。

8.2 A/B 测试

对比不同提示词的效果：

• 准备多个版本的提示词。
• 使用相同的输入测试。
• 对比输出质量。
• 选择最佳版本。

8.3 建立提示词库

积累有效的提示词：

• 记录成功的提示词模板。
• 分类整理（代码生成、文档编写、问题解答等）。
• 团队共享，提高协作效率。

9. 工具和平台

使用工具提高提示工程效率。

9.1 提示词管理工具

使用工具管理提示词：

• 保存常用提示词模板。
• 版本管理和历史记录。
• 团队协作和分享。

9.2 提示词优化工具

使用工具优化提示词：

• 提示词分析（长度、结构、清晰度等）。
• 自动补全和建议。
• 效果评估和对比。

10. 小结

提示工程的核心要点：

• 清晰明确：使用具体、结构化的提示词。
• 提供上下文：足够的背景信息帮助模型理解。
• 利用技巧：角色扮演、思维链、少样本学习等。
• 持续优化：迭代改进，建立提示词库。

记住：提示工程是艺术也是科学。 需要理解模型的工作原理，也需要不断实践和优化。 好的提示词可以显著提升大模型的使用效果，值得投入时间学习和实践。