后量子时代提示工程架构设计模式详解

一、引言：当量子计算撞上提示工程——一场必须打赢的安全之战

1.1 钩子：你的提示系统，能抵御量子计算机的“破拆”吗？

2024年3月，谷歌宣布其量子计算机“悬铃木”（Sycamore）实现了量子优越性的重大突破——用200秒完成了经典计算机需要1万年才能处理的任务。当这个消息刷屏科技圈时，大多数AI开发者的第一反应是：“量子计算会让大模型跑得更快？”但很少有人意识到：量子计算的真正威胁，是它能轻松破解当前所有主流加密算法。

想象一下：你用ChatGPT生成的机密提示（比如“生成一份包含用户银行卡信息的客服回复”），用RSA加密后传输给服务器。但如果有一台足够强大的量子计算机，它可以用Shor算法在几分钟内破解RSA的1024位密钥，直接获取你的提示内容和敏感数据。更可怕的是，量子计算不仅能破解加密，还能逆向工程提示逻辑——比如通过量子机器学习算法分析提示的结构，推导出你的prompt设计模式，甚至生成对抗性提示绕过安全检查。

这不是科幻小说。根据NIST（美国国家标准与技术研究院）的预测，到2030年左右，量子计算机将具备破解现有加密体系的能力（即“量子霸权时刻”）。而提示工程作为AI系统的“指挥中心”，其安全性直接决定了整个AI应用的抗量子攻击能力。

那么问题来了：当量子计算打破现有安全边界时，我们的提示工程架构，准备好了吗？

1.2 定义问题：后量子时代，提示工程的“旧架构”为何失效？

提示工程（Prompt Engineering）是通过设计高质量的输入提示，引导大模型生成符合预期输出的技术。在经典计算时代，提示工程的核心挑战是提升生成效果（如准确性、相关性、创造性），而安全问题主要集中在提示注入（Prompt Injection）、数据泄露（Data Leakage）等经典威胁上。

但进入后量子时代（Post-Quantum Era），即量子计算广泛应用的时代，提示工程面临的威胁发生了质的变化：

• 量子破解风险：现有加密算法（如RSA、ECC）无法抵抗量子计算的Shor算法攻击，导致提示中的敏感信息（如用户隐私、商业机密）被窃取。
• 量子对抗性提示：量子机器学习（QML）可以更高效地生成对抗性提示，绕过大模型的安全检查（如内容过滤、意图识别）。
• 量子数据篡改：量子计算机可以通过量子算法篡改提示数据（如修改提示中的参数、替换关键词），导致大模型生成错误或恶意输出。

这些新威胁意味着：经典提示工程的“输入-处理-输出”架构，已经无法满足后量子时代的安全需求。我们需要重新设计提示工程的架构，使其具备量子抗性（Quantum-Resistant）——即能抵御量子计算攻击的能力。

1.3 文章目标：掌握后量子时代提示工程的核心架构设计模式

本文将带你深入探讨后量子时代提示工程的架构设计，解决以下问题：

• 后量子时代，提示工程需要具备哪些核心特性？
• 如何设计“量子安全”的提示架构？
• 有哪些可复用的架构设计模式？
• 如何避免后量子提示工程中的常见陷阱？

通过本文，你将学会用量子抗性、自适应、多模态鲁棒性等核心原则，构建能应对后量子威胁的提示工程架构。

二、基础知识铺垫：后量子时代与提示工程的核心概念

在进入架构设计之前，我们需要先明确两个核心概念：**后量子时代（Post-Quantum Era）和提示工程（Prompt Engineering）**的后量子需求。

2.1 后量子时代（PQC）：从“量子威胁”到“量子抗性”

后量子时代的核心是量子计算对现有信息安全体系的冲击。根据NIST的定义，**后量子密码学（Post-Quantum Cryptography, PQC）**是指能抵抗量子计算机攻击的加密算法，其目标是“在量子计算时代保护信息安全”。

后量子时代对提示工程的核心要求是：

• 量子抗性（Quantum Resistance）：提示的生成、传输、存储过程必须使用量子-resistant算法（如格密码、哈希基签名、多元二次方程密码），防止被量子计算机破解。
• 量子威胁感知（Quantum Threat Awareness）：能实时检测量子攻击（如量子算法的异常计算模式），并调整提示策略。
• 量子数据完整性（Quantum Data Integrity）：确保提示数据在量子环境下不被篡改，比如用量子-resistant哈希算法（如SHA3）验证数据完整性。

2.2 提示工程的后量子需求：从“效果优先”到“安全与效果并重”

经典提示工程的核心是“如何让大模型生成更好的输出”，而后量子时代提示工程的核心是“如何让大模型在量子威胁下生成安全、可靠的输出”。其核心需求包括：

• 抗量子提示注入：防止量子算法生成的对抗性提示注入（如用量子机器学习生成的“隐形提示”）。
• 量子安全提示传输：用后量子加密算法保护提示数据在传输过程中的安全性（如从客户端到服务器的提示加密）。
• 量子鲁棒提示生成：提示的设计需考虑量子算法的计算特性（如量子并行性），避免被量子算法逆向工程。

2.3 关键术语解释

为了后续讨论方便，先定义几个关键术语：

• 量子抗性算法（Quantum-Resistant Algorithm）：能抵抗量子计算攻击的加密算法，如NIST选定的CRYSTALS-Kyber（密钥封装）、CRYSTALS-Dilithium（数字签名）。
• 提示架构（Prompt Architecture）：提示工程的整体结构，包括提示生成、传输、验证、执行、输出反馈等环节。
• 量子鲁棒性（Quantum Robustness）：提示系统抵御量子攻击的能力，包括抗量子破解、抗量子篡改、抗量子对抗性提示等。

三、核心内容：后量子时代提示工程架构设计模式

后量子时代提示工程的架构设计，需围绕“量子抗性”和“自适应”两大核心原则，结合提示工程的全生命周期（生成-传输-验证-执行-反馈），设计可复用的架构模式。以下是三种关键模式：

模式一：量子安全增强型提示框架（Quantum-Secure Enhanced Prompt Framework）

设计理念：在经典提示框架的基础上，加入后量子加密层和量子安全验证层，确保提示数据的机密性、完整性和抗量子攻击性。

1. 核心组件

• 量子安全提示生成器（Quantum-Secure Prompt Generator）：生成提示时，自动嵌入后量子签名（如Dilithium），确保提示的不可伪造性；同时用后量子加密算法（如Kyber）加密敏感信息（如用户隐私数据）。
• 后量子传输通道（Post-Quantum Transport Channel）：用后量子TLS（如PQ-TLS）加密提示数据的传输，防止量子窃听。
• 量子安全验证器（Quantum-Secure Validator）：接收提示后，先验证后量子签名（确保提示未被篡改），再解密敏感信息（用Kyber解密），最后检查提示是否符合安全规则（如无恶意关键词）。
• 大模型执行引擎（LLM Execution Engine）：执行提示时，使用量子抗性的输入处理（如用格密码处理用户输入），防止量子算法篡改输入。

2. 实现步骤（以Python为例）

步骤1：生成量子安全提示
使用pqcrypto库（Python的后量子密码学库）生成Dilithium签名和Kyber加密：

from pqcrypto.sign import dilithium2
from pqcrypto.kem import kyber768

# 生成Dilithium密钥对（用于签名）
dilithium_priv_key, dilithium_pub_key = dilithium2.generate_keypair()

# 生成Kyber密钥对（用于加密敏感信息）
kyber_priv_key, kyber_pub_key = kyber768.generate_keypair()

# 原始提示
prompt = "生成一份包含用户银行卡信息的客服回复，用户卡号：1234-5678-9012-3456"

# 提取敏感信息（卡号）
sensitive_data = "1234-5678-9012-3456"

# 用Kyber加密敏感信息
ciphertext, shared_secret = kyber768.encapsulate(kyber_pub_key)
encrypted_sensitive = kyber768.encrypt(sensitive_data.encode(), shared_secret)

# 替换提示中的敏感信息为加密后的数据
secure_prompt = prompt.replace(sensitive_data, f"[encrypted:{ciphertext.hex()}]")

# 用Dilithium签名提示
signature = dilithium2.sign(dilithium_priv_key, secure_prompt.encode())

# 最终量子安全提示（包含签名和加密数据）
quantum_secure_prompt = {
    "prompt": secure_prompt,
    "signature": signature.hex(),
    "dilithium_pub_key": dilithium_pub_key.hex(),
    "kyber_pub_key": kyber_pub_key.hex()
}

步骤2：传输与验证提示
使用requests库发送量子安全提示，并在服务器端验证：

import requests
from pqcrypto.sign import dilithium2
from pqcrypto.kem import kyber768

# 客户端发送提示
response = requests.post(
    "https://api.example.com/prompt",
    json=quantum_secure_prompt
)

# 服务器端验证提示
def validate_quantum_prompt(quantum_secure_prompt):
    # 解析提示
    prompt = quantum_secure_prompt["prompt"]
    signature = bytes.fromhex(quantum_secure_prompt["signature"])
    dilithium_pub_key = bytes.fromhex(quantum_secure_prompt["dilithium_pub_key"])
    kyber_pub_key = bytes.fromhex(quantum_secure_prompt["kyber_pub_key"])
    
    # 验证Dilithium签名（确保提示未被篡改）
    try:
        dilithium2.verify(dilithium_pub_key, prompt.encode(), signature)
    except:
        raise ValueError("提示签名验证失败，可能被篡改！")
    
    # 解密敏感信息（如果有的话）
    if "[encrypted:" in prompt:
        # 提取密文
        ciphertext_hex = prompt.split("[encrypted:")[1].split("]")[0]
        ciphertext = bytes.fromhex(ciphertext_hex)
        # 用Kyber解封装
        shared_secret = kyber768.decapsulate(kyber_priv_key, ciphertext)
        # 解密敏感数据（假设用AES加密，密钥为shared_secret）
        from cryptography.fernet import Fernet
        f = Fernet(shared_secret[:32])  # 取前32字节作为AES密钥
        decrypted_sensitive = f.decrypt(encrypted_sensitive).decode()
        # 替换回原始提示
        prompt = prompt.replace(f"[encrypted:{ciphertext_hex}]", decrypted_sensitive)
    
    # 检查提示是否符合安全规则（如无恶意关键词）
    if "攻击" in prompt or "诈骗" in prompt:
        raise ValueError("提示包含恶意内容！")
    
    return prompt

# 验证并获取原始提示
validated_prompt = validate_quantum_prompt(quantum_secure_prompt)

步骤3：执行提示（大模型侧）
使用transformers库加载大模型，并执行验证后的提示：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载大模型（如Llama 3）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B-Instruct")

# 执行提示
inputs = tokenizer(validated_prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("大模型输出：", response)

3. 优势与适用场景

• 优势：全面覆盖提示生命周期的量子安全，确保提示数据的机密性、完整性和抗量子攻击性。
• 适用场景：金融、医疗等敏感领域的AI应用（如客服机器人、病历生成），需要严格保护用户隐私和商业机密。

模式二：多模态量子鲁棒提示系统（Multimodal Quantum-Robust Prompt System）

设计理念：量子计算的并行性和多模态处理能力（如同时处理文本、图像、语音），使得传统单模态提示系统容易被量子对抗性攻击突破。多模态量子鲁棒提示系统通过融合多模态信息和量子抗性特征提取，提升提示系统的抗量子攻击能力。

1. 核心组件

• 多模态提示采集器（Multimodal Prompt Collector）：采集文本、图像、语音等多模态提示数据（如用户发送的文本+图片）。
• 量子抗性特征提取器（Quantum-Resistant Feature Extractor）：使用后量子算法（如格-based CNN）提取多模态特征，防止量子算法篡改特征。
• 多模态融合器（Multimodal Fusion Module）：将多模态特征融合成统一的提示表示（如用注意力机制融合文本和图像特征），增强提示的鲁棒性。
• 量子对抗性检测模块（Quantum Adversarial Detector）：使用量子机器学习模型（如量子支持向量机）检测多模态提示中的对抗性攻击（如用量子算法生成的“隐形图像”提示）。

2. 实现步骤（以图像+文本提示为例）

步骤1：采集多模态提示
用户发送文本提示“描述这张图片中的猫”和一张猫的图片。

步骤2：提取量子抗性特征
使用torch和pqcrypto库提取图像特征（用格-based CNN）和文本特征（用BERT+格密码）：

import torch
from torch import nn
from transformers import BertModel
from pqcrypto.sign import dilithium2

# 定义格-based CNN（简化版）
class LatticeCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        # 格密码层（用于特征加密）
        self.lattice_layer = nn.Linear(128, 128)  # 模拟格-based变换
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.lattice_layer(x)  # 应用格变换，增强量子抗性
        return x

# 加载预训练BERT模型（文本特征提取）
bert_model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 提取图像特征
image = torch.randn(1, 3, 28, 28)  # 模拟输入图像
lattice_cnn = LatticeCNN()
image_features = lattice_cnn(image)

# 提取文本特征
text = "描述这张图片中的猫"
text_inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
text_features = bert_model(**text_inputs).last_hidden_state[:, 0, :]

# 用Dilithium签名特征（确保特征未被篡改）
signature = dilithium2.sign(dilithium_priv_key, image_features.detach().numpy().tobytes())

步骤3：融合多模态特征
使用注意力机制融合图像和文本特征：

class MultimodalFusion(nn.Module):
    def __init__(self, text_dim, image_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.text_proj = nn.Linear(text_dim, hidden_dim)
        self.image_proj = nn.Linear(image_dim, hidden_dim)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=4)
    
    def forward(self, text_feat, image_feat):
        # 投影到相同维度
        text_feat = self.text_proj(text_feat)  # (batch_size, hidden_dim)
        image_feat = self.image_proj(image_feat)  # (batch_size, hidden_dim)
        # 转置为注意力输入格式 (seq_len, batch_size, hidden_dim)
        text_feat = text_feat.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        image_feat = image_feat.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        # 注意力融合
        fused_feat, _ = self.attention(text_feat, image_feat, image_feat)
        return fused_feat.squeeze(0)

# 初始化融合器
fusion_model = MultimodalFusion(text_dim=768, image_dim=128, hidden_dim=256)

# 融合特征
fused_prompt = fusion_model(text_features, image_features)

步骤4：检测量子对抗性攻击
使用量子支持向量机（Q-SVM）检测融合后的提示是否为对抗性攻击：

# 假设已经训练了一个量子SVM模型（用Qiskit实现）
from qiskit import QuantumCircuit, Aer
from qiskit.algorithms.optimizers import COBYLA
from qiskit.circuit.library import ZZFeatureMap
from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVC

# 加载预训练的Q-SVM模型
feature_map = ZZFeatureMap(feature_dimension=256, reps=2)
qsvm = QSVC(feature_map=feature_map, optimizer=COBYLA(maxiter=100))

# 检测融合后的提示
is_adversarial = qsvm.predict(fused_prompt.detach().numpy().reshape(1, -1))

if is_adversarial:
    raise ValueError("检测到量子对抗性提示！")
else:
    # 执行提示
    print("执行多模态提示：", fused_prompt)

3. 优势与适用场景

• 优势：多模态融合增强了提示的鲁棒性，量子抗性特征提取和对抗性检测防止了量子攻击，适用于复杂的多模态AI应用。
• 适用场景：社交媒体、电商、医疗影像等需要处理多模态数据的AI应用（如图片生成、语音助手）。

模式三：自适应量子威胁感知提示架构（Adaptive Quantum Threat-Aware Prompt Architecture）

设计理念：量子威胁是动态变化的（如量子计算机的算力提升、新的量子算法出现），因此提示工程架构需要具备自适应能力——能实时感知量子威胁，并调整提示策略（如切换更强大的后量子算法、增强提示验证强度）。

1. 核心组件

• 量子威胁感知器（Quantum Threat Sensor）：通过监控量子计算资源（如量子比特数量、量子算法更新）和网络流量（如异常量子计算请求），实时感知量子威胁等级（如低、中、高）。
• 自适应提示调整器（Adaptive Prompt Adjuster）：根据威胁等级调整提示策略（如低威胁时用轻量级后量子算法，高威胁时用更安全的算法）。
• 动态后量子算法库（Dynamic PQC Library）：存储多种后量子算法（如Kyber、Dilithium、Falcon），并支持动态切换。
• 反馈学习模块（Feedback Learning Module）：收集提示执行后的反馈（如是否被量子攻击、生成效果），优化自适应策略（如用强化学习调整威胁等级阈值）。

2. 实现步骤（以威胁等级调整为例）

步骤1：感知量子威胁等级
量子威胁感知器监控到当前网络中有异常的量子计算请求（如大量Shor算法的计算任务），将威胁等级从“低”提升到“中”。

步骤2：调整提示策略
自适应提示调整器根据威胁等级调整提示生成策略：

• 低威胁：用Kyber768加密敏感信息，Dilithium2签名。
• 中威胁：切换到更安全的Kyber1024加密，Dilithium3签名。
• 高威胁：启用“量子安全模式”——用多重后量子加密（Kyber1024+Falcon），并增加提示验证次数（如三次签名验证）。

步骤3：动态切换后量子算法
使用pqcrypto库动态切换算法：

from pqcrypto.kem import kyber768, kyber1024
from pqcrypto.sign import dilithium2, dilithium3

# 定义威胁等级与算法映射
threat_algorithm_map = {
    "low": {"kem": kyber768, "sign": dilithium2},
    "medium": {"kem": kyber1024, "sign": dilithium3},
    "high": {"kem": kyber1024, "sign": dilithium3, "extra": "falcon"}  # 高威胁时增加Falcon签名
}

# 感知到中威胁
current_threat_level = "medium"

# 获取对应的算法
selected_kem = threat_algorithm_map[current_threat_level]["kem"]
selected_sign = threat_algorithm_map[current_threat_level]["sign"]

# 生成密钥对（动态切换）
kem_priv_key, kem_pub_key = selected_kem.generate_keypair()
sign_priv_key, sign_pub_key = selected_sign.generate_keypair()

# 生成提示（用选中的算法）
prompt = "生成一份量子安全的报告"
signature = selected_sign.sign(sign_priv_key, prompt.encode())
encrypted_prompt = selected_kem.encrypt(prompt.encode(), kem_pub_key)

print(f"当前威胁等级：{current_threat_level}，使用算法：{selected_kem.__name__}（KEM）、{selected_sign.__name__}（签名）")

步骤4：反馈学习优化策略
收集提示执行后的反馈（如是否被量子攻击、生成效果），用强化学习优化威胁等级阈值：

import gym
from stable_baselines3 import PPO

# 定义强化学习环境（威胁等级调整）
class QuantumThreatEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(3)  # 0:低, 1:中, 2:高
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,))  # 量子比特数量、算法更新频率、攻击次数、生成效果评分
    
    def step(self, action):
        # 根据动作调整威胁等级
        threat_level = ["low", "medium", "high"][action]
        # 执行提示并收集反馈
        feedback = self.execute_prompt(threat_level)
        # 计算奖励（生成效果评分 - 安全成本）
        reward = feedback["score"] - feedback["security_cost"]
        # 检查是否终止（如威胁等级稳定）
        done = False
        return self.observation_space.sample(), reward, done, {}
    
    def reset(self):
        # 重置环境状态
        return self.observation_space.sample()
    
    def execute_prompt(self, threat_level):
        # 模拟执行提示，返回反馈（生成效果评分、安全成本）
        return {"score": 0.8, "security_cost": 0.2}

# 训练强化学习模型
env = QuantumThreatEnv()
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

# 使用模型预测最优威胁等级
observation = env.reset()
action, _ = model.predict(observation)
optimal_threat_level = ["low", "medium", "high"][action]
print(f"最优威胁等级：{optimal_threat_level}")

3. 优势与适用场景

• 优势：自适应能力确保提示系统能应对动态变化的量子威胁，反馈学习优化了策略的有效性和成本效益。
• 适用场景：需要长期运行的AI系统（如云服务、智能终端），尤其是那些面临持续量子威胁的场景。

四、进阶探讨：后量子时代提示工程的常见陷阱与最佳实践

4.1 常见陷阱

• 陷阱1：忽略量子算法的计算特性：量子计算的并行性和叠加性使得传统提示工程的“线性处理”模式失效（如量子算法可以同时尝试所有可能的提示变体）。解决方法：使用量子抗性的非线性处理（如格-based算法）。
• 陷阱2：过度依赖单一后量子算法：单一后量子算法可能存在未被发现的漏洞（如格密码的某些变体可能被量子算法破解）。解决方法：使用多重后量子算法（如Kyber+Falcon）进行冗余保护。
• 陷阱3：提示泄露的新风险：后量子时代，提示中的敏感信息（如用户隐私）不仅需要加密，还需要“量子隐藏”（如用量子隐写术隐藏在提示中）。解决方法：结合后量子加密和量子隐写术。
• 陷阱4：忽略量子对抗性提示的隐蔽性：量子算法生成的对抗性提示可能更隐蔽（如用量子噪声隐藏恶意关键词）。解决方法：使用量子机器学习模型检测对抗性提示。

4.2 最佳实践

• 安全左移（Shift-Left Security）：将后量子安全融入提示工程的全生命周期（从需求分析到部署），而不是作为“附加组件”。
• 使用标准化后量子算法：优先使用NIST选定的后量子算法（如Kyber、Dilithium），避免使用未经过充分验证的算法。
• 定期更新后量子算法库：随着量子计算的发展，后量子算法可能需要升级（如从Kyber768升级到Kyber1024），定期更新算法库是保持安全的关键。
• 结合量子与经典安全：后量子安全不是取代经典安全，而是补充。例如，用后量子加密保护敏感数据，用经典防火墙防止网络攻击。

五、结论：后量子时代，提示工程的未来在哪里？

5.1 核心要点回顾

• 后量子时代的挑战：量子计算对现有提示工程的安全体系造成了质的威胁，需要重新设计架构。
• 核心架构模式：量子安全增强型框架、多模态量子鲁棒系统、自适应量子威胁感知架构，覆盖了提示生命周期的各个环节。
• 最佳实践：安全左移、使用标准化后量子算法、定期更新、结合量子与经典安全。

5.2 未来展望

后量子时代提示工程的未来，将朝着**“量子-经典协同”和“自主自适应”**方向发展：

• 量子-经典协同：提示工程将融合量子计算（如用量子算法优化提示生成）和经典计算（如用后量子算法保护安全），实现“效果与安全并重”。
• 自主自适应：提示系统将具备自主学习能力（如用强化学习调整提示策略），能实时应对量子威胁的变化。

5.3 行动号召

• 尝试实践：用本文中的代码示例（如量子安全提示生成）改造你的现有提示系统。
• 参与社区：加入后量子密码学和提示工程的开源社区（如NIST的PQC项目、Hugging Face的Prompt Engineering社区），分享你的经验。
• 持续学习：关注量子计算和后量子密码学的最新进展（如NIST的算法更新、量子计算机的算力提升），保持知识的更新。

最后，我想对你说： 后量子时代不是“未来的问题”，而是“现在的挑战”。作为AI开发者，我们需要提前准备，用“量子抗性”的提示工程架构，守护AI系统的安全。让我们一起，迎接后量子时代的到来！

参考资料

• NIST Post-Quantum Cryptography Standards: https://csrc.nist.gov/Projects/Post-Quantum-Cryptography
• PQCrypto Library (Python): https://github.com/pq-crystals/pqcrypto
• Qiskit (Quantum Computing Framework): https://qiskit.org/
• Hugging Face Prompt Engineering Guide: https://huggingface.co/learn/prompt-engineering/

互动话题
你认为后量子时代，提示工程还面临哪些未被解决的挑战？欢迎在评论区留言，我们一起探讨！