10-提示词工程（Prompt Engineering）完整指南

📚 提示词工程是大语言模型应用的核心技能，本教程从基础到进阶，系统讲解提示词设计原则、技巧和实战应用。

适用人群：

🎯 想要提升 LLM 使用效果的开发者
🎯 需要构建 AI 应用的产品经理
🎯 希望优化对话质量的研究人员

预计时间： 45-90 分钟

前置知识： [LLM 环境搭建](../AI_basics/LLM 环境搭建完整指南.md)

📋 目录

什么是提示词工程
提示词基础原则
核心提示技巧
高级提示模式
实战应用场景
提示词优化方法
常见错误与避免
工具与资源

1. 什么是提示词工程

1.1 定义

提示词工程（Prompt Engineering） 是通过设计和优化输入文本（提示词），引导大语言模型生成更准确、更有用输出的技术和方法。

1.2 为什么重要？

对比项	无提示词工程	有提示词工程
回答准确率	60-70%	85-95%
输出质量	不稳定	稳定可控
使用成本	高（多次尝试）	低（一次成功）
应用场景	简单问答	复杂任务

1.3 核心要素

好的提示词 = 清晰的任务描述 + 充分的上下文 + 明确的格式要求

示例对比：

❌ 差的提示词：

写点关于 AI 的东西

✅ 好的提示词：

你是一位 AI 技术专家，请为初学者写一篇 500 字的科普文章，
介绍人工智能的基本概念、主要应用领域和未来发展趋势。
要求语言通俗易懂，避免使用专业术语。

2. 提示词基础原则

2.1 CLEAR 原则

原则	说明	示例
Concise（简洁）	避免冗余，直截了当	"用一句话总结"而非"希望你能用比较简短的方式"
Lucid（清晰）	表达明确，无歧义	"列出 3 个要点"而非"列出一些要点"
Explicit（明确）	明确说明要求和限制	"不超过 200 字"而非"简短一点"
Actionable（可执行）	任务具体可操作	"分析这段代码的问题"而非"看看这个"
Reflective（反思）	鼓励模型检查和验证	"请检查你的答案是否有逻辑错误"

2.2 结构化提示词

基本结构：

markdown

# 角色设定
你是一位 [专业角色]

# 任务描述
请完成 [具体任务]

# 背景信息
[相关上下文和背景]

# 输出要求
- 格式：[文本/列表/表格/代码等]
- 长度：[字数限制]
- 风格：[正式/轻松/专业等]
- 其他：[特殊要求]

# 示例（可选）
输入示例：[...]
输出示例：[...]

完整示例：

markdown

# 角色设定
你是一位资深 Python 工程师和技术作家

# 任务描述
请解释 Python 装饰器的工作原理

# 背景信息
读者是有 Python 基础的开发者，熟悉函数和类，但第一次接触装饰器

# 输出要求
- 格式：教程文章，包含代码示例
- 长度：800-1000 字
- 风格：技术性强但易于理解
- 必须包含：定义、语法、至少 2 个实用示例

# 示例
输入：请解释装饰器
输出：装饰器是 Python 中用于修改函数行为的工具...

3. 核心提示技巧

3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

直接提问，不提供示例。

markdown

# 示例
问题：法国的首都是哪里？
回答：巴黎

适用场景： 简单事实性问题、常识性任务

3.2 单样本提示（One-Shot Prompting）

提供一个示例作为参考。

markdown

# 示例
将以下句子翻译成英文：

输入：今天天气很好
输出：The weather is very nice today

输入：我喜欢学习编程
输出：

适用场景： 格式转换、风格模仿

3.3 少样本提示（Few-Shot Prompting）

提供多个示例，让模型学习模式。

markdown

# 示例
提取句子中的人名：

句子：张三和李四在北京见面了
人名：张三、李四

句子：王五给赵六发了一封邮件
人名：王五、赵六

句子：小明和小红一起去上学
人名：

适用场景： 复杂模式识别、特定任务学习

3.4 思维链提示（Chain-of-Thought）

引导模型逐步推理。

markdown

# 示例
问题：小明有 5 个苹果，他给了小红 2 个，又买了 3 个，现在有几个？

请逐步思考：
1. 小明最初有 5 个苹果
2. 给了小红 2 个，剩下 5 - 2 = 3 个
3. 又买了 3 个，现在有 3 + 3 = 6 个

答案：6 个

适用场景： 数学问题、逻辑推理、复杂分析

3.5 角色扮演提示（Role-Playing）

设定特定角色，获得专业化回答。

markdown

# 示例
你是一位有 10 年经验的营养师，请为一名 30 岁的办公室职员设计一份
一周的健康饮食计划。考虑以下因素：
- 每天工作 8 小时，运动量少
- 目标：保持健康，控制体重
- 预算：中等
- 饮食偏好：中式料理

适用场景： 专业咨询、创意写作、特定风格输出

4. 高级提示模式

4.1 自洽性提示（Self-Consistency）

让模型生成多个答案，选择最优解。

markdown

# 示例
问题：一个农场有鸡和兔子共 35 个头，94 只脚，问鸡和兔子各有多少？

请提供 3 种不同的解法，然后比较结果，给出最终答案。

4.2 反思提示（Reflection Prompting）

让模型检查和改进自己的答案。

markdown

# 示例
请写一段 Python 代码实现快速排序算法。

完成后，请：
1. 检查代码是否有边界情况未处理
2. 分析时间复杂度和空间复杂度
3. 提出可能的优化建议

4.3 分步提示（Step-by-Step Prompting）

将复杂任务分解为多个步骤。

markdown

# 示例
请帮我分析这家公司的商业模式：

第一步：描述公司的核心产品和服务
第二步：分析目标客户群体
第三步：识别收入来源
第四步：评估竞争优势
第五步：指出潜在风险

请依次完成以上步骤，每一步不少于 200 字。

4.4 对比提示（Comparison Prompting）

通过对比获得更深入的洞察。

markdown

# 示例
请对比分析 Python 和 JavaScript 在以下方面的异同：
- 语法特点
- 运行环境
- 应用场景
- 学习曲线
- 生态系统

请以表格形式呈现，并给出选择建议。

4.5 约束提示（Constrained Prompting）

设置明确限制，引导精确输出。

markdown

# 示例
请用不超过 100 字总结这篇文章的核心观点，要求：
- 必须包含 3 个关键数据
- 不能使用专业术语
- 适合初中生阅读理解

5. 实战应用场景

5.1 代码生成

markdown

# 角色
你是一位资深软件工程师

# 任务
请编写一个 Python 函数，实现以下功能：
- 接收一个字符串列表
- 统计每个字符串出现的次数
- 返回按出现次数降序排列的字典

# 要求
- 包含类型注解
- 添加文档字符串
- 提供 3 个测试用例
- 时间复杂度优于 O(n²)

5.2 文档写作

markdown

# 角色
你是一位技术文档工程师

# 任务
为以下 API 函数编写使用文档：

```python
def calculate_mortgage(principal, rate, years):
    """计算房贷月供"""
    pass

要求

包含参数说明
提供使用示例
说明返回值格式
列出常见错误和解决方案
字数：500-800 字


### 5.3 数据分析

```markdown
# 角色
你是一位数据分析师

# 任务
分析以下销售数据，提供业务洞察：

月份 | 销售额 | 订单数 | 客户数
1 月 | 100 万 | 5000 | 3000
2 月 | 120 万 | 6000 | 3500
3 月 | 150 万 | 7500 | 4000

# 要求
- 计算月增长率
- 识别趋势和模式
- 提出 3 条业务建议
- 用数据支撑结论

5.4 创意写作

markdown

# 角色
你是一位科幻作家

# 任务
写一篇微型科幻小说

# 要求
- 主题：人工智能与人类情感
- 字数：800-1000 字
- 风格：温暖感人
- 必须包含：一个出人意料的结局
- 避免：技术术语堆砌

5.5 学习辅导

markdown

# 角色
你是一位耐心的家庭教师

# 任务
帮我理解机器学习中的"过拟合"概念

# 要求
- 用生活中的类比解释
- 提供图形化描述
- 说明如何识别过拟合
- 列出 3 种解决方法
- 适合高中毕业生理解

5.6 面试准备

markdown

# 角色
你是一位技术面试官

# 任务
模拟 Python 后端开发岗位的面试

# 要求
- 提出 10 个面试问题（涵盖基础、进阶、项目经验）
- 每个问题附带考察点说明
- 提供参考答案要点
- 难度分布：3 个基础、5 个中级、2 个高级

6. 提示词优化方法

6.1 A/B 测试法

测试不同提示词版本，比较效果。

markdown

# 版本 A
请总结这篇文章

# 版本 B
请用 3 句话总结这篇文章的核心观点，每句不超过 30 字

# 评估标准
- 准确性
- 完整性
- 简洁性

6.2 迭代优化法

markdown

# 第 1 轮
解释什么是机器学习

# 第 2 轮（添加约束）
用通俗易懂的语言解释什么是机器学习，避免使用数学术语

# 第 3 轮（添加示例）
用通俗易懂的语言解释什么是机器学习，避免使用数学术语，
并用生活中的例子说明监督学习和无监督学习的区别

6.3 提示词模板化

创建可复用的模板：

markdown

# 代码审查模板
你是一位资深代码审查专家，请审查以下代码：

【代码内容】

请从以下维度分析：
1. 代码正确性：是否存在 bug
2. 代码质量：是否遵循最佳实践
3. 性能：是否有优化空间
4. 安全：是否存在安全隐患
5. 可维护性：是否易于理解和修改

输出格式：
- 问题列表（按严重程度排序）
- 改进建议（附代码示例）
- 总体评分（1-10 分）

6.4 提示词检查清单

在发送前检查：

[ ] 任务描述是否清晰？
[ ] 是否提供了足够的上下文？
[ ] 输出格式是否明确？
[ ] 是否有字数或长度限制？
[ ] 是否需要提供示例？
[ ] 是否设定了合适的角色？
[ ] 是否有不合理的约束？

7. 常见错误与避免

7.1 模糊不清

❌ 错误：

写点有用的代码

✅ 改进：

编写一个 Python 脚本，批量重命名文件夹中的所有 JPG 文件，
按"image_001.jpg"格式命名

7.2 信息过载

❌ 错误：

请分析这家公司的财务状况、市场地位、竞争优势、管理团队、
发展战略、风险因素、行业趋势、政策环境、技术创新、
供应链情况、客户关系、品牌价值...（继续列举 50 个维度）

✅ 改进：

请从以下 3 个维度分析这家公司的投资价值：
1. 财务健康状况（重点看现金流和负债率）
2. 市场竞争地位（市场份额和增长率）
3. 主要风险因素（政策、市场、技术）

7.3 缺乏上下文

❌ 错误：

这个怎么优化？

✅ 改进：

以下 Python 函数处理 10 万条数据需要 30 秒，太慢了。
目标是优化到 5 秒以内。硬件配置：8 核 CPU，16GB 内存。
请问如何优化？

【代码内容】

7.4 矛盾的要求

❌ 错误：

请详细解释量子力学，用 50 字以内说完

✅ 改进：

请用一句话（不超过 50 字）概括量子力学的核心思想

7.5 忽略模型限制

❌ 错误：

请分析这个 100MB 的日志文件（直接粘贴文件内容）

✅ 改进：

我有一个 100MB 的日志文件，需要分析错误模式。
由于文件太大，我提取了 100 行典型样本：
【样本内容】
请分析这些样本，总结错误类型和出现规律

8. 工具与资源

8.1 提示词管理工具

工具	功能	链接
PromptPerfect	提示词优化和测试	https://promptperfect.jina.ai
FlowGPT	提示词分享社区	https://flowgpt.com
PromptBase	提示词市场	https://promptbase.com
Awesome Prompts	提示词合集	https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering

8.2 学习资源

在线课程：

书籍：

《Prompt Engineering Guide》
《The Art of Prompt Engineering》

社区：

Reddit r/PromptEngineering
Hugging Face 社区

8.3 提示词库

常用提示词模板：

markdown

# 文章摘要
请用 3 句话总结以下内容，每句不超过 30 字：
【内容】

# 代码解释
请解释这段代码的功能、输入输出、时间复杂度：
【代码】

# 翻译任务
请将以下文本从【源语言】翻译成【目标语言】，保持专业术语准确：
【文本】

# 问答任务
基于以下背景信息，回答问题。如果信息不足，请说明：
【背景信息】
问题：【问题】

# 创意生成
请为【产品/服务】生成 10 个创意名称，要求：
- 朗朗上口
- 体现产品特点
- 易于记忆
- 未被注册商标

📚 下一步学习

完成本教程后，建议继续学习：

预训练 - 大模型预训练
微调 - Fine-tuning 实践
[RAG 应用](./11-RAG 检索增强.md) - 检索增强生成

✅ 实践作业

完成以下练习，巩固所学技能：

基础练习：使用 CLEAR 原则重写 3 个模糊的提示词
进阶练习：为同一个任务设计零样本、单样本、少样本 3 种提示词，比较效果
实战练习：设计一个完整的提示词模板，用于你的实际工作场景

最后更新： 2026 年 3 月 30 日

作者： 小蛋蛋 🦞

参考资料：

DeepLearning.AI Prompt Engineering for Developers
Hugging Face Prompt Engineering Guide
OpenAI Prompt Engineering Best Practices

10-提示词工程（Prompt Engineering）完整指南 ​

📋 目录 ​

1. 什么是提示词工程 ​

1.1 定义 ​

1.2 为什么重要？ ​

1.3 核心要素 ​

2. 提示词基础原则 ​

2.1 CLEAR 原则 ​

2.2 结构化提示词 ​

3. 核心提示技巧 ​

3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting） ​

3.2 单样本提示（One-Shot Prompting） ​

3.3 少样本提示（Few-Shot Prompting） ​

3.4 思维链提示（Chain-of-Thought） ​

3.5 角色扮演提示（Role-Playing） ​

4. 高级提示模式 ​

4.1 自洽性提示（Self-Consistency） ​

4.2 反思提示（Reflection Prompting） ​

4.3 分步提示（Step-by-Step Prompting） ​

4.4 对比提示（Comparison Prompting） ​

4.5 约束提示（Constrained Prompting） ​

5. 实战应用场景 ​

5.1 代码生成 ​

5.2 文档写作 ​

要求 ​

5.4 创意写作 ​

5.5 学习辅导 ​

5.6 面试准备 ​

6. 提示词优化方法 ​

6.1 A/B 测试法 ​

6.2 迭代优化法 ​

6.3 提示词模板化 ​

6.4 提示词检查清单 ​

7. 常见错误与避免 ​

7.1 模糊不清 ​

7.2 信息过载 ​

7.3 缺乏上下文 ​

7.4 矛盾的要求 ​

7.5 忽略模型限制 ​

8. 工具与资源 ​

8.1 提示词管理工具 ​

8.2 学习资源 ​

8.3 提示词库 ​

📚 下一步学习 ​

✅ 实践作业 ​

10-提示词工程（Prompt Engineering）完整指南

📋 目录

1. 什么是提示词工程

1.1 定义

1.2 为什么重要？

1.3 核心要素

2. 提示词基础原则

2.1 CLEAR 原则

2.2 结构化提示词

3. 核心提示技巧

3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

3.2 单样本提示（One-Shot Prompting）

3.3 少样本提示（Few-Shot Prompting）

3.4 思维链提示（Chain-of-Thought）

3.5 角色扮演提示（Role-Playing）

4. 高级提示模式

4.1 自洽性提示（Self-Consistency）

4.2 反思提示（Reflection Prompting）

4.3 分步提示（Step-by-Step Prompting）

4.4 对比提示（Comparison Prompting）

4.5 约束提示（Constrained Prompting）

5. 实战应用场景

5.1 代码生成

5.2 文档写作

要求

5.4 创意写作

5.5 学习辅导

5.6 面试准备

6. 提示词优化方法

6.1 A/B 测试法

6.2 迭代优化法

6.3 提示词模板化

6.4 提示词检查清单

7. 常见错误与避免

7.1 模糊不清

7.2 信息过载

7.3 缺乏上下文

7.4 矛盾的要求

7.5 忽略模型限制

8. 工具与资源

8.1 提示词管理工具

8.2 学习资源

8.3 提示词库

📚 下一步学习

✅ 实践作业