在上一篇，我们聊到了 GPT 是如何通过 RLHF 学会“更像一个人”地回应我们。

那么现在问题来了：

如果AI已经足够“懂人话”了，我们还需要学习“怎么跟它说话”吗？

答案是：必须，而且越早越好。

这就是今天的主角：Prompt Engineering（提示词工程）

那什么是 Prompt Engineering呢？

一言以蔽之：

Prompt工程，就是研究**“如何向AI提问或下指令”**，以获得更准确、有价值、高质量的输出。

用一个比喻：

• AI是你的助理，聪明、能干、无怨无悔。

• Prompt是你给它的“任务说明书”。

• Prompt写得好，它就做得好；Prompt含糊，它就胡来一气。

为什么 Prompt Engineering 很关键？

因为AI的“智力”虽然强，但它不会读心。

它只会按照你给的提示内容，尽力完成任务。

换句话说，Prompt 决定了你能否真正发挥 AI 的能力。

例如：

你想让AI写一篇年终总结，可以这样：

• 提示词A：写一篇年终总结。

• 提示词B：以“产品经理”的身份，帮我写一篇800字左右的年终总结，内容包括产品迭代、团队协作、遇到的问题与反思，语气专业但不过于严肃。

显而易见，B的Prompt会得到更精确、实用的回答。

一个高质量 Prompt 的基本结构

你可以把高质量Prompt想象成一份完整任务说明，包含以下5个要素：

元素	含义	示例
角色设定	你希望AI扮演谁？	“你现在是一位职业生涯规划师”
任务目标	要完成什么具体任务？	“请帮我分析转行产品经理的可行性”
上下文信息	有哪些已知条件或背景？	“我目前是运营岗，有3年经验”
输出格式	希望AI输出什么格式？	“请用表格+建议段落方式输出”
语气风格	输出语气、口吻？	“语气亲切但不失专业”

通用Prompt模板：

你是一位[角色]，现在需要完成一个任务：[任务目标]。已知信息有：[背景]。请使用[格式]输出，语气要求是[语气风格]。

 常见Prompt技巧汇总：

技巧	描述	示例
Few-shot 提示	给几个例子让AI学会风格	“以下是3条写得好的短视频文案，请模仿写出新的”
Chain-of-Thought 提示	要求AI一步步思考	“请一步步分析这个逻辑问题再给出答案”
Rewriting 提示	要求AI重写内容，改变风格或结构	“请将这段话改成知乎体，有逻辑、有金句”
角色扮演	设定一个清晰身份	“你是一名金牌面试官，请模拟对我进行面试提问”
多轮引导	分阶段提问，逐步打磨结果	先要大纲 → 再要开头 → 再要正文

Prompt 不是“语气词”，是“编程语言”

很多人把Prompt当成“说话方式”，其实它更像一种语言逻辑编程。

• 你写得越具体、越结构化，AI的输出就越可靠。

• 你模糊、跳跃、双关，它就会“懵”。

未来很可能出现“Prompt Designer”这个职业，（其实现在也有了，只是没那么普及）就像现在的产品经理、UI设计师一样，是人机交互中的桥梁角色。

Prompt工程会不会被淘汰？

这是很多人问的一个问题：

“等AI越来越智能，是不是就不需要Prompt工程了？”

答案是：恰恰相反。

Prompt工程会从“写提示”变成“设计意图”，从“把话说清楚”变成“教AI合作”。

换句话说，Prompt不是被淘汰，而是被进化：

• 基础Prompt → 人人都能写

• 进阶Prompt → 帮企业提升效率

• 系统性Prompt设计 → 构建AI产品核心逻辑

最后依旧是总结一句话复习：

术语	一句话理解
Prompt Engineering	设计提示词，指挥AI产出最优内容的“语言工程”
Few-shot Prompting	给例子引导AI模仿
Chain-of-Thought Prompting	引导AI“逐步推理”提升准确率
角色设定	用身份设定明确AI的语言和行为风格
多轮引导	把复杂任务拆解为多个Prompt串联完成

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