提示工程架构师写论文：从「调参改prompt」到「构建学术知识树」的通关指南

关键词：提示工程、学术论文写作、技术转学术、prompt设计、实证研究、大模型交互、知识提炼
摘要：本文针对提示工程架构师“会做不会写”的核心痛点，用“做饭→写菜谱”的类比拆解从技术实践到学术论文的全流程：如何把“调prompt优化客服回复”的日常工作，转化为“基于意图分层的大模型提示框架”的学术成果。文中结合真实案例（客服场景prompt优化）、代码实现（LangChain链式调用）、实验设计（AB测试与公开数据集验证），手把手教你解决“选题难、落地难、写作出错”三大问题，最终帮你搭建“技术经验→学术知识”的转化桥梁。

一、背景介绍：为什么提示工程架构师要写论文？

1.1 行业的“实践→理论”缺口

现在的大模型时代，提示工程（Prompt Engineering）是连接人类需求与大模型能力的“翻译器”——你想让大模型做客服，得写“你是专业客服，先确认订单号再回复”的prompt；想让它解数学题，得加“请一步步推理”的Chain-of-Thought（CoT）提示。

但行业现状是：

• 90%的提示工程从业者在“闷头调prompt”：优化后的效果提升30%，但说不清楚“为什么这个prompt有效”；
• 10%的人尝试写论文，但常犯“技术报告”误区：只讲“我怎么做的”，没讲“我的方法比别人好在哪里”“背后的理论逻辑是什么”。

而学术论文的价值，正是把碎片化的技术经验提炼成可复制的理论方法——就像把“妈妈的红烧肉秘方”写成“可量产的菜谱”，让更多人能学会、验证、改进。

1.2 本文的目的与范围

目的：帮提示工程架构师解决“从技术到学术”的三大问题：

1. 选题：从日常工作中找到“有学术价值的问题”（不是所有调prompt的工作都能写论文）；
2. 落地：把技术实践转化为“可验证的学术方法”（用数据和实验证明你的方法有效）；
3. 写作：用学术语言组织内容（避免写成“技术日志”）。

范围：覆盖“选题→实验→写作→投稿”全流程，聚焦应用层提示工程（不是大模型底层训练），案例以“客服大模型prompt优化”为例（通用所有场景）。

1.3 预期读者

• 提示工程从业者：每天调prompt但想总结成果的技术人员；
• AI领域研究生：想做提示工程方向但找不到具体问题的学生；
• 技术管理者：想把团队经验转化为学术影响力的leader。

1.4 术语表：先搞懂“行话”再出发

为了避免“鸡同鸭讲”，先明确几个核心术语：

术语	通俗解释
提示工程架构师	不是“改几个prompt的小工”，而是设计大模型交互体系的人（比如客服prompt的“意图识别→响应生成”全流程）
提示工程（Prompt Engineering）	通过设计“输入文本”（prompt）引导大模型输出符合需求的结果，核心是“让大模型理解你的任务”
实证研究（Empirical Research）	用数据和实验验证方法有效性的研究（比如对比不同prompt的准确率）
基线方法（Baseline）	现有最常用的方法（比如“直接让大模型回复用户问题”的原始prompt），用来对比你的方法有多好
Chain-of-Thought（CoT）	“一步步推理”的提示方法（比如“请先算1+2，再算结果乘3”），让大模型输出更准确

二、故事引入：从“调prompt的小周”到“写论文的周博士”

让我们从一个真实的场景开始——
小周是某电商公司的提示工程架构师，最近在优化客服大模型的prompt：

• 原始prompt是：“你是电商客服，帮用户解决问题。”
• 效果：大模型经常答非所问（比如用户问“退款要多久”，它回复“请提供订单号”但没后续）；
• 小周的优化：把prompt改成**“三步法”**——“1. 先问用户订单号；2. 核对是否符合退款条件（7天内未使用）；3. 告知预计到账时间（24小时内）。”
• 结果：用户满意度从3.2分（5分制）涨到4.5分，退款问题解决率提升35%。

小周很开心，但领导说：“能不能把这个方法写成论文？让行业认可我们的技术？” 小周犯了难：

• 我只会调prompt，怎么写论文？
• 论文要“创新点”，我的方法是不是太“简单”？
• 没有公开数据集，怎么证明方法有效？

如果你是小周，你会怎么办？
别急，接下来我们用“做饭→写菜谱”的类比，一步步帮小周把“调prompt的经验”变成“学术论文”。

三、核心逻辑：技术实践是“做饭”，学术论文是“写菜谱”

3.1 用“做饭”类比技术与学术的关系

你会做红烧肉（技术实践），但想让别人也会做，得写菜谱（学术论文）。两者的对应关系如下：

技术实践（做饭）	学术论文（写菜谱）	核心要求
买肉、切姜、炒糖色	问题定义：“为什么要做红烧肉？”	讲清楚“解决什么痛点”
放2勺糖、炒3分钟	方法设计：“怎么做红烧肉？”	讲清楚“步骤+参数+原理”
尝一口：“咸了加糖”	实验验证：“红烧肉好不好吃？”	用数据（比如评分）证明效果
总结：“用五花肉更嫩”	结论与展望：“我的方法有什么用？”	讲清楚“贡献+不足+未来改进”

小周的问题，本质是把“做饭的步骤”变成“可复制的菜谱”——他知道“调prompt要加三步法”，但没讲清楚“为什么加这三步”“这三步对大模型的作用是什么”“怎么证明这三步比别人的方法好”。

3.2 核心概念：从“技术动作”到“学术概念”的转化

要写论文，首先得把“调prompt的技术动作”抽象成“学术概念”。以小周的案例为例：

技术动作（小周做的事）	学术概念（论文里的话）	为什么要这么转？
把prompt分成“问订单号→核对条件→告知时间”	提出“意图分层提示框架”（Intent Hierarchical Prompt Framework）	把“具体步骤”变成“通用方法”
对比原始prompt和优化后的效果	设计“基线实验”（Baseline Experiment）	用数据证明“我的方法更好”
用用户满意度和解决率评估效果	采用“多维度评估指标”（Multi-dimensional Metrics）	避免“单一指标”的片面性

关键结论：学术论文不是“高大上的废话”，而是用更严谨的语言把你的技术经验“打包”——让别人能看懂、能复现、能改进。

3.3 核心流程：技术到学术的“六步转化法”

我们把小周的案例拆解成从技术到学术的6个步骤，这也是论文写作的核心逻辑：

步骤1：找“有痛点的问题”（对应论文的“引言”）

学术论文的第一步，是定义一个“值得解决的问题”——不是“我想调prompt”，而是“现有prompt方法在客服场景下的痛点是什么”。

小周的问题：

• 现有客服prompt“太笼统”（比如“帮用户解决问题”），导致大模型任务边界模糊（不知道该先做什么）；
• 用户问题的“意图不明确”（比如“我要退款”可能隐藏“订单号没提供”的前提），大模型容易跳过关键步骤。

对应论文的“引言”写法：

现有客服大模型的提示词设计多采用“泛化指令”（如“你是专业客服”），但这类方法未考虑用户意图的分层特性（需先收集信息再解决问题），导致响应准确率低（仅65%）、用户满意度差（3.2/5）。因此，本文提出一种“意图分层提示框架”，通过“意图识别→结构化响应”的两步流程，解决大模型任务边界模糊的问题。

步骤2：用“技术实践”试错（对应论文的“相关工作”）

找到问题后，你需要尝试不同的技术方案，并对比现有方法的不足。小周做了这些尝试：

• 试1：把prompt写得更“详细”（比如“你是专业客服，一定要先问订单号”）→ 效果提升10%，但用户觉得“啰嗦”；
• 试2：加“意图识别”（比如“先判断用户是要退款还是咨询”）→ 效果提升20%，但响应不够结构化；
• 试3：把“意图识别”和“结构化步骤”结合（即“三步法”）→ 效果提升35%，用户满意度最高。

对应论文的“相关工作”写法：

已有研究（Zhang et al., 2023）提出“详细指令提示”，但未解决“意图歧义”问题；Li et al.（2024）引入“意图识别模块”，但未结合“结构化响应流程”。本文的方法综合了两者的优势，通过“意图分层”解决歧义，通过“结构化步骤”引导响应。

步骤3：收集“可验证的数据”（对应论文的“实验设计”）

学术论文的核心是“可验证”——你说你的方法好，得用数据证明。小周收集了三类数据：

1. 业务数据：公司客服系统的1000条用户对话（脱敏处理）；
2. AB测试数据：对比原始prompt和优化后的prompt的效果（准确率、用户满意度）；
3. 公开数据集：用MultiWOZ对话数据集（通用对话任务）验证方法的通用性。

数据示例（小周的AB测试结果）：

提示方法	意图识别准确率	响应符合率	用户满意度（CSAT）
原始prompt	65%	58%	3.2/5
详细指令prompt	75%	68%	3.8/5
意图分层prompt	92%	89%	4.5/5

步骤4：总结“可复制的规律”（对应论文的“方法设计”）

有了数据，你需要总结规律——为什么你的方法有效？小周的结论是：

• 意图分层解决了“大模型不知道该做什么”的问题（先明确用户要“退款”还是“咨询”）；
• 结构化步骤解决了“大模型不知道怎么做”的问题（按“问订单→核条件→告时间”一步步来）；
• 两者结合让大模型的“任务注意力”更集中（不会跳过关键步骤）。

对应论文的“方法设计”写法：

本文提出的“意图分层提示框架”包含两个核心模块：

1. 意图识别模块：通过prompt引导大模型识别用户意图（退款/咨询/投诉），输出“意图标签”；
2. 结构化响应模块：根据意图标签，用“步骤化prompt”引导大模型生成响应（如退款意图对应“三步法”）。
   框架的核心逻辑是：将用户的“模糊需求”转化为“清晰的任务流”，降低大模型的推理负担。

步骤5：构建“可复现的方法”（对应论文的“方法实现”）

规律总结后，你需要把方法变成“可复现的代码”——让别人能照着做。小周用LangChain实现了他的框架（代码示例）：

# 1. 导入依赖库
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import SequentialChain
from langchain.llms import OpenAI

# 2. 初始化大模型（用OpenAI GPT-3.5-turbo）
llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

# 3. 定义意图识别prompt（模块1）
intent_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query"],
    template="请识别用户的核心意图，只能输出以下类型之一：退款、咨询、投诉、其他。用户问题：{user_query}"
)

# 4. 定义结构化响应prompt（模块2，以退款为例）
refund_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query", "intent"],
    template="用户意图是{intent}，请按以下步骤回复：\n1. 确认用户的订单号；\n2. 核对是否符合退款条件（订单生成7天内，未使用服务）；\n3. 告知预计到账时间（24小时内）。用户问题：{user_query}"
)

# 5. 构建链式调用（串联两个模块）
intent_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=intent_prompt, output_key="intent")
response_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=refund_prompt, output_key="response")

# 6. 执行流程
full_chain = SequentialChain(
    chains=[intent_chain, response_chain],
    input_variables=["user_query"],
    output_variables=["intent", "response"]
)

# 测试：用户问“我昨天买的会员能退吗？”
result = full_chain.run(user_query="我昨天买的会员能退吗？")
print("意图识别结果：", result["intent"])
print("响应结果：", result["response"])

代码解读：

• 用SequentialChain串联“意图识别”和“响应生成”两个模块（对应小周的“分层框架”）；
• temperature=0让大模型输出更稳定（避免随机回复）；
• 意图识别模块“只输出类型”（避免大模型说废话），响应模块“按步骤回复”（保证结构化）。

步骤6：写成“学术论文”（对应论文的“完整结构”）

最后一步，把前面的内容按学术论文的标准结构组织起来：

论文章节	内容要点
摘要	问题+方法+结果+结论（比如“本文提出意图分层提示框架，解决客服大模型响应不准确问题，实验表明准确率提升27%”）
引言	问题背景→现有方法不足→本文贡献→论文结构
相关工作	总结已有提示工程方法（如CoT、Few-shot），对比本文的不同
方法设计	详细讲解“意图分层框架”的两个模块、逻辑、代码实现
实验与结果	数据来源→评估指标→对比实验（与原始prompt、详细指令prompt对比）→结果分析
结论与展望	总结本文贡献→方法的不足（比如“未处理多轮对话”）→未来改进方向（比如“结合记忆模块”）
参考文献	引用已有研究（如CoT的论文、LangChain的文档）

四、技术细节：论文写作中“容易踩坑”的关键点

4.1 坑1：“技术报告”代替“学术论文”

很多技术人员写论文时，会陷入“流水账”误区——比如：

“我调了prompt，加了意图识别，效果提升了35%。”

错误原因：没有讲清楚“为什么加意图识别有效”“你的方法和别人的方法有什么不同”。

正确写法：

“本文提出的意图分层框架，通过‘意图识别’模块将用户的模糊需求转化为清晰的任务标签（如‘退款’），降低了大模型的推理歧义；再通过‘结构化响应’模块引导大模型按步骤输出，解决了现有方法‘响应不完整’的问题。实验表明，该框架的意图识别准确率比原始prompt高27%（从65%到92%），响应符合率高31%（从58%到89%）。”

4.2 坑2：“没有对比实验”

学术论文的核心是“证明你的方法比别人好”，如果没有对比基线方法（现有最常用的方法），论文会被审稿人直接拒绝。

小周的正确做法是：

• 对比“原始prompt”（基线1）；
• 对比“详细指令prompt”（基线2，已有研究的方法）；
• 对比“仅意图识别的prompt”（基线3，自己的中间尝试）。

实验结果的写法：

从表2可以看出，本文方法的意图识别准确率（92%）显著高于原始prompt（65%）、详细指令prompt（75%）和仅意图识别prompt（80%）；响应符合率（89%）也高于其他方法（58%~78%）。这说明“意图识别+结构化响应”的结合，比单一模块的效果更好。

4.3 坑3：“没有理论支撑”

很多技术人员认为“我的方法有效就行，不用讲理论”——但学术论文需要“知其然，更知其所以然”。

小周的理论支撑：

• 大模型的“注意力机制”：当prompt包含“步骤化指令”时，大模型会更关注关键信息（如订单号）；
• 认知心理学的“任务分解”：人类解决复杂问题时会“分步骤”，大模型模拟人类的这一行为，能提升效果。

理论部分的写法：

根据大模型的注意力机制（Vaswani et al., 2017），步骤化的prompt会引导模型将注意力集中在关键任务（如确认订单号）上，减少无关信息的干扰；同时，认知心理学中的“任务分解理论”（Newell & Simon, 1972）表明，将复杂任务拆分成简单步骤，能降低认知负荷，提升解决效率。本文的意图分层框架正是基于这两个理论，将客服任务拆分成“意图识别”和“结构化响应”两步，从而提升效果。

4.4 坑4：“没有通用性”

如果你的方法只在“自己公司的客服数据”上有效，审稿人会认为“你的方法不通用”。解决方法是用公开数据集验证。

小周的做法：

• 用MultiWOZ数据集（包含10000条多领域对话数据，如酒店、餐厅、旅游）测试他的框架；
• 结果：在MultiWOZ的“退款类”对话中，他的方法准确率比基线高25%（从68%到93%）。

通用性的写法：

为了验证方法的通用性，我们在公开对话数据集MultiWOZ上进行了实验。结果表明，本文方法在“退款类”对话中的意图识别准确率达到93%，比基线方法（68%）高25%；在“咨询类”对话中，准确率达到91%，比基线高23%。这说明我们的方法不仅适用于公司内部数据，也适用于通用对话场景。

五、项目实战：小周的论文是怎么写成的？

5.1 开发环境搭建

小周用的工具：

• 大模型：OpenAI GPT-3.5-turbo（成本低，效果好）；
• 框架：LangChain（快速构建prompt链式调用）；
• 数据集：公司内部客服数据（1000条）+ MultiWOZ数据集（10000条）；
• 写作工具：Overleaf（在线LaTeX编辑器，方便排版论文）。

5.2 源代码详细实现

我们把小周的代码扩展到多意图场景（比如咨询、投诉），完整代码如下：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import SequentialChain
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化大模型
llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

# 1. 意图识别prompt（支持多意图）
intent_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query"],
    template="请识别用户的核心意图，只能输出以下类型之一：退款、咨询、投诉、其他。用户问题：{user_query}"
)

# 2. 多意图响应prompt（根据意图不同，使用不同的步骤）
refund_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query", "intent"],
    template="用户意图是{intent}，请按以下步骤回复：\n1. 确认订单号；\n2. 核对退款条件（7天内未使用）；\n3. 告知到账时间（24小时内）。用户问题：{user_query}"
)

consult_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query", "intent"],
    template="用户意图是{intent}，请按以下步骤回复：\n1. 明确用户咨询的问题点；\n2. 用简洁语言解答；\n3. 询问是否需要进一步帮助。用户问题：{user_query}"
)

complain_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query", "intent"],
    template="用户意图是{intent}，请按以下步骤回复：\n1. 向用户道歉；\n2. 记录投诉内容；\n3. 告知处理时间（48小时内）。用户问题：{user_query}"
)

# 3. 构建条件链式调用（根据意图选择不同的响应prompt）
def get_response_chain(intent):
    if intent == "退款":
        return LLMChain(llm=llm, prompt=refund_prompt, output_key="response")
    elif intent == "咨询":
        return LLMChain(llm=llm, prompt=consult_prompt, output_key="response")
    elif intent == "投诉":
        return LLMChain(llm=llm, prompt=complain_prompt, output_key="response")
    else:
        return LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate(input_variables=["user_query"], template="无法识别您的问题，请重新描述。"), output_key="response")

# 4. 执行流程
intent_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=intent_prompt, output_key="intent")

# 测试：用户问“我的订单怎么还没发货？”（咨询意图）
user_query = "我的订单怎么还没发货？"
intent_result = intent_chain.run(user_query=user_query)
response_chain = get_response_chain(intent_result)
response_result = response_chain.run(user_query=user_query, intent=intent_result)

print("意图识别结果：", intent_result)
print("响应结果：", response_result)

5.3 实验结果与分析

小周的实验结果（MultiWOZ数据集）：

意图类型	基线方法准确率	本文方法准确率	提升幅度
退款	68%	93%	25%
咨询	70%	91%	21%
投诉	65%	89%	24%
其他	50%	75%	25%

分析：

• 退款意图的提升幅度最大（25%），因为退款需要“严格的步骤”（确认订单→核条件→告时间），本文方法正好解决了这个问题；
• 其他意图的提升幅度也有25%，说明本文方法对“模糊意图”（如“我想改地址”）也有效果；
• 整体准确率从63%（基线平均）提升到87%（本文平均），证明方法的有效性。

六、实际应用场景：你的方法能解决哪些问题？

小周的“意图分层提示框架”不仅适用于客服场景，还能扩展到以下领域：

6.1 教育领域：辅导学生做题

比如，让大模型辅导学生做数学题，可以设计“意图分层”：

1. 意图识别：判断学生是“问解题方法”还是“问答案”；
2. 结构化响应：如果是“问方法”，用CoT提示（“先算1+2，再乘3”）；如果是“问答案”，引导学生先思考（“你先试试算1+2，再告诉我结果”）。

6.2 医疗领域：辅助诊断

比如，让大模型辅助医生诊断，可以设计“意图分层”：

1. 意图识别：判断用户是“描述症状”还是“问治疗方案”；
2. 结构化响应：如果是“描述症状”，引导用户提供更多信息（“你有没有发烧？持续多久了？”）；如果是“问治疗方案”，建议用户咨询专业医生（“建议你去医院做血常规检查，再根据结果治疗”）。

6.3 代码生成领域：优化代码提示

比如，让大模型生成Python代码，可以设计“意图分层”：

1. 意图识别：判断用户是“要实现某个功能”还是“调试代码错误”；
2. 结构化响应：如果是“实现功能”，用“步骤化提示”（“先导入requests库，再发送GET请求，最后解析JSON数据”）；如果是“调试错误”，引导用户提供错误信息（“请把报错信息贴出来，我帮你分析”）。

七、工具与资源推荐：写论文的“武器库”

7.1 论文写作工具

• LaTeX编辑器：Overleaf（在线协作，模板丰富）、TeXstudio（本地安装，功能强大）；
• 参考文献管理：Zotero（免费，支持自动导入参考文献）、EndNote（付费，适合大型论文）；
• 语法检查：Grammarly（检查英文语法，避免低级错误）、DeepL（翻译论文摘要，比Google Translate更准确）。

7.2 提示工程框架

• LangChain：快速构建prompt链式调用（适合小周的“分层框架”）；
• LlamaIndex：将私有数据融入prompt（适合需要“领域知识”的场景，如医疗、法律）；
• PromptPerfect：自动优化prompt（适合快速测试不同prompt的效果）。

7.3 学术资源

• 论文数据库：ArXiv（预印本，最新研究）、ACL Anthology（自然语言处理领域顶级会议）、IEEE Xplore（计算机领域综合数据库）；
• 提示工程论文：《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（CoT的经典论文）、《Automatic Prompt Engineering for Large Language Models》（自动prompt优化的论文）；
• 书籍：《Prompt Engineering for Generative AI》（入门级，讲prompt设计的基本原则）、《Large Language Models: A Practical Guide》（实战级，讲大模型的应用）。

八、未来发展趋势：提示工程的“学术化”方向

8.1 趋势1：从“手动调prompt”到“自动prompt工程”

现在的提示工程大多是“手动试错”，未来会向“自动化”发展——比如用大模型自动生成prompt（如AutoGPT）、用强化学习优化prompt（如RLHF for Prompt）。

8.2 趋势2：提示工程与“知识工程”结合

大模型的“幻觉问题”（输出错误信息）是顽疾，未来的提示工程会结合“知识图谱”（如把医疗知识融入prompt），让大模型输出更准确的信息。

8.3 趋势3：提示工程的“理论体系化”

目前提示工程的研究还很零散，未来会形成“系统的理论体系”——比如“prompt设计的九大原则”“不同场景下的prompt模板”，让提示工程从“经验驱动”变成“理论驱动”。

九、总结：从“调prompt的工程师”到“学术研究者”的成长

通过小周的案例，我们总结出提示工程架构师写论文的核心逻辑：

1. 问题导向：从日常工作中找“有痛点的问题”（不是“为写论文而写论文”）；
2. 数据支撑：用业务数据和公开数据集证明方法有效；
3. 理论升华：把“技术动作”抽象成“学术概念”，讲清楚“为什么有效”；
4. 通用扩展：让你的方法适用于更多场景（不是“只能解决自己公司的问题”）。

最后想对提示工程架构师说：
你每天调的prompt，不是“一行行文字”，而是“连接人类需求与大模型能力的桥梁”。把这些桥梁写成论文，不仅能提升你的学术影响力，更能让整个行业受益——因为你的经验，会变成别人的“菜谱”，让更多人学会“做红烧肉”。

十、思考题：动动小脑筋

1. 你在工作中优化过哪个prompt？能总结出一个“可复现的方法”吗？（比如“优化代码生成prompt的三步法”）
2. 如果要写关于“教育场景prompt设计”的论文，你会选什么公开数据集？怎么设计实验？
3. 你的方法有什么“局限性”？未来可以怎么改进？（比如“未处理多轮对话”→ 结合记忆模块）

附录：常见问题与解答

Q1：技术人员写论文最容易犯的错误是什么？

A1：最容易犯“技术报告”误区——只讲“我怎么做的”，没讲“我的方法比别人好在哪里”“为什么有效”。解决方法是“多问自己三个问题”：① 我的方法解决了什么痛点？② 我的方法和别人的方法有什么不同？③ 我用什么数据证明方法有效？

Q2：没有公开数据集怎么办？

A2：可以用自己业务中的数据（脱敏处理），或者用“人工标注”的方法生成数据集（比如找同事标注1000条对话数据）。只要数据是“真实的、可复现的”，审稿人会认可。

Q3：论文投稿选什么会议/期刊？

A3：提示工程属于“自然语言处理（NLP）”领域，可以投稿：

• 顶级会议：ACL、EMNLP、NAACL（NLP领域最权威的会议）；
• 顶级期刊：Journal of Artificial Intelligence Research（JAIR）、Computational Linguistics（CL）；
• 新兴会议：PromptEng（专门针对提示工程的会议）、LLM Workshop（大模型研讨会）。

扩展阅读 & 参考资料

1. 论文：《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（Wei et al., 2022）——CoT的经典论文；
2. 论文：《Automatic Prompt Engineering for Large Language Models》（Zhou et al., 2023）——自动prompt优化的论文；
3. 书籍：《Prompt Engineering for Generative AI》（David Forsyth, 2023）——提示工程入门书；
4. 工具：LangChain文档（https://python.langchain.com/）——快速构建prompt链式调用；
5. 数据集：MultiWOZ（https://github.com/budzianowski/multiwoz）——通用对话数据集。

结尾语：
提示工程是大模型时代的“新编程”，而论文写作是“新编程的理论总结”。愿每一位提示工程架构师，都能把自己的“调prompt经验”写成“学术菜谱”，让更多人学会“用大模型解决问题”。

下次调prompt时，不妨多问自己一句：“这个方法能不能写成论文？”——你离学术研究者，可能就差这一步。