《火速收藏实用干货！提示工程架构师AI与提示设计跨行业应用的实用干货收藏》

关键：用“清单/步骤/表格”等结构化格式，让输出更符合你的使用场景。开头用“场景化短句”（比如“早八人救星！”）；中间用“卖点+场景”的结构（比如“0糖0卡无负担，早上赶地铁塞一瓶，3分钟搞定提神早餐”）；结尾加emoji和引导语。提示工程的本质是“用结构化语言传递需求”——TCFE架构是所有高效prompt的底层框架；跨行业提示设计的关键是“匹配行业需求与模型能力”——不同行业有不同的约束和格式

AGI大模型与大数据研究院

350人浏览 · 2025-09-03 03:36:53

AGI大模型与大数据研究院 · 2025-09-03 03:36:53 发布

提示工程实用干货手册：从架构设计到跨行业落地的100个实战技巧

引言：你为什么需要系统学提示工程？

你有没有过这样的经历？

想用ChatGPT写条营销文案，结果输出要么太官方要么太随意，完全不符合品牌调性；
让AI帮着调试代码，它要么答非所问，要么给出的方案根本跑不通；
想让AI生成一份用户调研问卷，结果问题要么太笼统要么偏离目标，根本没法用；
甚至试过用MidJourney画产品原型图，折腾半小时关键词，出来的图还是“四不像”……

不是AI不行，是你没学会“和AI对话”。

在AI时代，“提示工程（Prompt Engineering）”已经成为和“编程”同等重要的技能——它是你用自然语言“指挥”AI解决实际问题的核心能力。而“提示工程架构师”，本质上是“AI问题解决专家”：既能理解业务需求，又能将需求转化为AI能听懂的“指令”，还能通过迭代优化让AI输出更精准。

本文不是“prompt模板合集”，而是从架构设计到跨行业落地的系统方法论：

你会学到“怎么设计一个让AI听懂的prompt”（底层逻辑）；
你会掌握“跨行业提示设计的通用框架”（适用于营销、产品、技术、教育等场景）；
你会拿到10+个行业实战案例（直接抄就能用）；
你会避开90%的提示设计误区（比如“提示越长越好”“不用给示例”）。

读完本文，你将从“瞎写prompt的小白”变成“能让AI精准解决问题的高手”——不管你是营销运营、产品经理、程序员还是教师，都能把AI变成自己的“超级助理”。

准备工作：开始前你需要知道这些

在开始之前，你需要具备3个基础条件：

AI工具使用经验：用过至少1个主流AI工具（比如ChatGPT、MidJourney、阿里云通义千问、字节豆包），知道“输入prompt→得到输出”的基本流程；
行业需求认知：了解自己所在行业的核心问题（比如营销的“获客”、产品的“需求落地”、技术的“代码效率”）；
工具环境：能访问主流AI平台（比如OpenAI API、百度文心一言控制台），或安装了AI客户端（比如ChatGPT桌面版）。

如果以上条件都满足，我们就可以开始了！

核心内容：从架构设计到跨行业实战

一、提示工程的底层逻辑：用“TCFE架构”让AI听懂你的需求

很多人写prompt的误区是“想到什么写什么”，而专业的提示工程，本质是“用结构化语言传递需求”。

我总结了一套通用的“TCFE架构”（目标Target-约束Constraint-格式Format-示例Example），这是所有高效prompt的底层框架——不管你是写营销文案还是调试代码，都能用这个架构“套”出合格的prompt。

1. T：明确目标（Target）——告诉AI“你要做什么”

关键：用“动词+结果”的结构，避免模糊描述。
❌ 错误示例：“帮我写个文案”（太模糊，AI不知道写什么类型的文案）；
✅ 正确示例：“帮我写一条吸引25-35岁白领购买冷萃咖啡的朋友圈文案”（明确“动词：写朋友圈文案”+“结果：吸引白领购买冷萃咖啡”）。

2. C：设定约束（Constraint）——告诉AI“不能做什么/必须做什么”

关键：列出“边界条件”，减少AI的“自由发挥”。
比如写冷萃咖啡文案的约束可以是：

必须突出“0糖0卡”“现磨鲜萃”“3分钟即饮”三个卖点；
语言要口语化，不能用“尊享”“奢华”等生硬词汇；
结尾必须加引导语（比如“评论‘想喝’抽1人送试饮装”）。

3. F：定义格式（Format）——告诉AI“输出什么样的结构”

关键：用“清单/步骤/表格”等结构化格式，让输出更符合你的使用场景。
比如写文案的格式要求：

开头用“场景化短句”（比如“早八人救星！”）；
中间用“卖点+场景”的结构（比如“0糖0卡无负担，早上赶地铁塞一瓶，3分钟搞定提神早餐”）；
结尾加emoji和引导语。

4. E：提供示例（Example）——告诉AI“我要的就是这种感觉”

关键：用“参考案例”降低AI的理解成本，尤其适合“创意类”或“行业特定”需求。
比如写冷萃咖啡文案的示例：

“早八人救星！我的冰箱里永远有一瓶××冷萃咖啡——0糖0卡无负担，现磨鲜萃的香比奶茶还上头，早上赶地铁塞一瓶，3分钟搞定提神早餐～😋 评论‘想喝’抽1人送试饮装！”

总结：TCFE架构的完整prompt示例

目标：帮我写一条吸引25-35岁白领购买冷萃咖啡的朋友圈文案；
约束：1. 必须突出“0糖0卡”“现磨鲜萃”“3分钟即饮”；2. 语言口语化，不用生硬词汇；3. 结尾加引导语；
格式：开头场景化短句+中间卖点+场景+结尾emoji+引导语；
示例：“早八人救星！我的冰箱里永远有一瓶××冷萃咖啡——0糖0卡无负担，现磨鲜萃的香比奶茶还上头，早上赶地铁塞一瓶，3分钟搞定提神早餐～😋 评论‘想喝’抽1人送试饮装！”

二、跨行业提示设计：通用框架+实战案例

掌握了TCFE架构，我们可以把它套用到任何行业场景中。下面我会用5个典型行业（营销、产品、技术、教育、医疗）的实战案例，教你如何“定制化”设计prompt。

案例1：营销行业——写高转化的朋友圈文案

场景：某新茶饮品牌推出“杨枝甘露冰沙”，目标用户是18-25岁的大学生，卖点是“新鲜芒果+西柚粒+0反式脂肪”。

初始prompt（错误）： 帮我写个杨枝甘露冰沙的朋友圈文案。
问题： 没有目标、约束和格式，AI输出可能太笼统（比如“好喝的杨枝甘露冰沙来了！”），无法吸引大学生。

优化后的TCFE prompt：

目标：写一条吸引18-25岁大学生购买杨枝甘露冰沙的朋友圈文案；
约束：1. 必须突出“新鲜芒果”“西柚粒爆汁”“0反式脂肪”三个卖点；2. 语言要符合大学生的说话方式（比如用“谁懂啊！”“绝了”等口语词）；3. 结尾加“@闺蜜一起喝”的互动引导；
格式：开头用“校园场景短句”（比如“上课困到灵魂出窍？”）+ 中间卖点+ 体验描述+ 结尾互动；
示例：“上课困到灵魂出窍？这杯杨枝甘露冰沙直接把我拽回人间！新鲜芒果打成的冰沙甜到跺脚，西柚粒咬开爆汁，关键0反式脂肪，喝完整节课都不腻～😆 @你的闺蜜，下课一起冲！”

AI输出结果（节选）：

“早八人上课困成狗？这杯杨枝甘露冰沙我直接锁死！新鲜芒果肉打出来的冰沙，每一口都是夏天的味道，西柚粒咬开爆汁像在嘴里开party，关键0反式脂肪，喝了不怕胖！😋 @你那天天喊着‘要喝又怕胖’的闺蜜，下课后食堂门口约起！”

效果： 比初始prompt的输出更贴合大学生场景，卖点更突出，互动性更强。

案例2：产品行业——写清晰的用户调研问卷

场景：某教育APP要做“K12数学辅导课程”的用户调研，目标用户是小学3-6年级学生的家长，想了解“家长选择辅导课程的核心需求”。

初始prompt（错误）： 帮我写一份K12数学辅导课程的用户调研问卷。
问题： 没有目标和约束，AI可能会问“你觉得课程怎么样？”这种笼统问题，无法获取有效信息。

优化后的TCFE prompt：

目标：设计一份针对小学3-6年级学生家长的K12数学辅导课程调研问卷，核心是了解“家长选择课程的核心需求”；
约束：1. 问题数量控制在10题以内（避免家长不耐烦）；2. 必须包含“课程内容偏好（比如同步教材/拓展思维）”“价格敏感度”“对老师的要求”三个维度；3. 问题要用“选择题+开放题”结合（比如前8题选，最后2题开放）；
格式：1. 问卷开头加“简短说明”（比如“您好！我们正在调研家长对K12数学辅导课程的需求，问卷约需3分钟，感谢您的支持！”）；2. 问题按“需求优先级→内容偏好→价格→老师要求”排序；
示例：“Q1：您选择数学辅导课程时，最看重的因素是？（可多选）A. 课程内容贴合教材 B. 能提升孩子的思维能力 C. 价格实惠 D. 老师是名校毕业 E. 有课后辅导”

AI输出结果（节选）：

K12数学辅导课程家长调研问卷
您好！我们正在调研家长对小学3-6年级数学辅导课程的需求，问卷约需3分钟，您的回答将帮助我们优化课程设计，感谢支持！
Q1：您选择数学辅导课程时，最看重的3个因素是？（按重要性排序）
A. 课程内容贴合学校教材 B. 能提升孩子的逻辑思维能力 C. 价格在家庭可承受范围内 D. 授课老师有丰富的小学教学经验 E. 有课后作业批改和答疑服务
Q2：您希望课程内容更偏向？（单选）
A. 同步学校进度，巩固课堂知识 B. 拓展奥数思维，应对杯赛 C. 两者结合，兼顾基础和提升
Q3：您能接受的数学辅导课程单价是？（单选）
A. 50元/节以内 B. 50-100元/节 C. 100-150元/节 D. 150元/节以上
Q9：您对数学辅导课程的老师有什么特殊要求？（开放题）
Q10：您希望课程增加哪些功能，能更好地帮助孩子学习数学？（开放题）

效果： 问题聚焦核心需求，结构清晰，符合家长的填写习惯。

案例3：技术行业——调试Python代码的bug

场景：你写了一个计算斐波那契数列第n项的Python函数，但运行时发现“当n=10时，计算速度很慢”，想让AI帮你找出bug并修复。

初始prompt（错误）： 帮我看看这个Python代码的bug：def fib(n): if n == 0: return 0; elif n == 1: return 1; else: return fib(n-1) + fib(n-2)。
问题： 没有说明“问题现象”（计算慢）和“优化目标”（提升速度），AI可能只会告诉你“代码是对的”，但不会解决速度问题。

优化后的TCFE prompt：

目标：帮我找出Python代码中的bug并修复，解决“n=10时计算速度慢”的问题；
约束：1. 函数功能是计算斐波那契数列的第n项（n≥0）；2. 优化后的时间复杂度要≤O(n)；3. 保持函数的输入输出格式不变（输入n，输出第n项）；
格式：1. 先指出bug的原因；2. 给出修复后的代码；3. 解释优化点；
示例（如果有类似问题的修复案例，可以附上，但这里没有，所以省略）。

AI输出结果：

1. bug原因：你使用了递归实现斐波那契数列，递归的时间复杂度是O(2^n)——每计算一个n，都要重复计算fib(n-1)和fib(n-2)，比如计算fib(10)需要计算fib(9)+fib(8)，而fib(9)又需要计算fib(8)+fib(7)，以此类推，导致大量重复计算，所以速度很慢。
2. 修复后的代码：
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    # 用迭代替代递归，保存中间结果
    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n+1):
        a, b = b, a + b
    return b
3. 优化点：

用迭代（循环）替代递归，避免重复计算；

用两个变量a和b保存前两项的结果，每次循环更新a和b的值（a变成前一项的b，b变成前两项的和）；

时间复杂度从O(2^n)降到O(n)，计算速度大幅提升。

效果： AI不仅找到了bug，还给出了优化方案和解释，直接解决了“计算慢”的问题。

案例4：教育行业——设计小学三年级语文的教案

场景：你是小学三年级语文老师，要上《秋天的雨》这篇课文，想让AI帮你设计一份教案，重点是“引导学生体会秋天的美景”。

初始prompt（错误）： 帮我写一份《秋天的雨》的教案。
问题： 没有目标（引导体会秋天美景）和约束（三年级学生的认知水平），AI可能会写一份“适合初中生”的教案，不符合需求。

优化后的TCFE prompt：

目标：设计一份小学三年级《秋天的雨》的语文教案，核心是“引导学生通过文字体会秋天的美景”；
约束：1. 符合三年级学生的认知水平（用“图片+朗读+互动”的方式，避免抽象讲解）；2. 教案结构要包含“教学目标、教学重难点、教学过程（40分钟）、作业设计”四个部分；3. 教学过程中要加入“小组讨论”和“创意表达”环节（比如用画笔画秋天的雨）；
格式：1. 教学目标用“知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观”三个维度；2. 教学过程按“导入→新授→巩固→总结”排序；
示例：“教学过程-导入：播放秋天的雨的视频（1分钟），问学生‘你们看到了秋天的雨里有什么？’（引导学生发言）”

AI输出结果（节选）：

《秋天的雨》三年级语文教案
一、教学目标

知识与技能：认识“钥、匙”等11个生字，会写“盒、颜”等10个生字；正确朗读课文，背诵第2自然段。

过程与方法：通过“朗读+想象+绘画”的方式，体会秋天的美景；小组讨论“秋天的雨还带来了什么”。

情感态度与价值观：感受秋天的美好，激发对大自然的热爱之情。
二、教学重难点
重点：理解“秋天的雨，是一把钥匙”“秋天的雨，有一盒五彩缤纷的颜料”等比喻句的含义。
难点：通过文字想象秋天的美景，用自己的话表达对秋天的感受。
三、教学过程（40分钟）

导入（5分钟）：播放秋天的雨的视频（配轻快的音乐），问学生：“视频里的秋天有什么？你闻到了什么味道？听到了什么声音？”（引导学生发言，比如“我看到了黄色的银杏叶”“我闻到了桂花香”）。

新授（15分钟）：

朗读课文第2自然段（“秋天的雨，有一盒五彩缤纷的颜料……”），让学生圈出“黄色、红色、金黄色、橙红色”等表示颜色的词；

展示秋天的图片（银杏叶、枫叶、菊花），问学生：“这些颜色像什么？”（比如“银杏叶像小扇子”“枫叶像小手掌”）；

小组讨论：“秋天的雨还会把颜料分给谁？”（比如“分给葡萄，变成紫色；分给柿子，变成橙色”）。

巩固（15分钟）：

让学生用画笔画“自己心中的秋天的雨”（比如画一棵挂着红灯笼的柿子树，旁边有飘落的银杏叶）；

请学生分享自己的画，并说一句“秋天的雨像______”（比如“秋天的雨像画家，把大地画成了彩色的”）。

总结（5分钟）：齐读课文最后一段（“秋天的雨，带给大地的是一曲丰收的歌，带给小朋友的是一首欢乐的歌”），问学生：“你喜欢秋天的雨吗？为什么？”（引导学生表达对秋天的热爱）。
四、作业设计

背诵课文第2自然段；

回家和爸爸妈妈一起找“秋天的痕迹”（比如捡一片银杏叶，拍一张菊花的照片），明天带到班里分享。

效果： 教案符合三年级学生的认知水平，重点突出，互动性强，能有效引导学生体会秋天的美景。

案例5：医疗行业——生成患者教育文案（注意合规！）

场景：你是医院的内科医生，想给糖尿病患者写一份“日常饮食注意事项”的科普文案，要求“通俗易懂，避免专业术语”。

注意：医疗行业的prompt设计必须遵守合规性——不能代替医生诊断，不能给出具体治疗建议，只能提供“科普性”信息。

初始prompt（错误）： 帮我写一份糖尿病患者的饮食注意事项。
问题： 没有约束（通俗易懂），AI可能会用“GI值”“碳水化合物摄入量”等专业术语，患者看不懂。

优化后的TCFE prompt：

目标：写一份给糖尿病患者的“日常饮食注意事项”科普文案，核心是“让患者轻松理解怎么吃更健康”；
约束：1. 避免使用专业术语（比如不说“GI值”，说“升糖快的食物”）；2. 用“口语化+清单”的方式，每点讲1个具体做法；3. 强调“能吃什么”而不是“不能吃什么”（避免患者产生抵触情绪）；
格式：1. 开头用“亲切问候”（比如“亲爱的糖友们，今天和大家聊聊怎么吃更稳血糖～”）；2. 每点用“小标题+具体说明”（比如“1. 主食要‘混搭’——白米饭里加一把燕麦”）；3. 结尾加“鼓励的话”（比如“只要慢慢调整，饮食也能很美味！”）；
示例：“1. 水果要选‘甜得慢’的——比如苹果、蓝莓，不要选西瓜、荔枝（升糖快）；每天吃1个拳头大小的量，放在两餐之间吃。”

AI输出结果（节选）：

糖友日常饮食小 tips：这样吃，血糖更稳！
亲爱的糖友们，今天和大家聊聊“怎么吃”的小技巧——不是让大家“饿肚子”，而是让大家“吃对了”，既能饱肚子，又能稳血糖～

主食要“混搭”，别光吃白米饭！
白米饭、白馒头升糖快，咱们可以加一把“粗的”——比如白米饭里放燕麦、小米，白馒头里加玉米面。这样吃，血糖不会“蹭”地一下涨上去，还能管饱。

蔬菜要“多吃绿的”，每天吃够1斤！
绿叶菜（比如菠菜、空心菜）、菌菇（比如香菇、平菇）升糖慢，还能补充维生素。做法要清淡——清炒、凉拌都行，别放太多油和糖。

肉要选“瘦的”，每天吃1个手掌大小！
鱼肉、鸡胸肉、瘦猪肉都是好选择，别吃肥肉、油炸肉（比如炸鸡）。煮的时候用蒸、煮的方式，别红烧（放糖多）。

水果要“挑甜得慢的”，两餐之间吃！
苹果、蓝莓、柚子是“好水果”，西瓜、荔枝、龙眼升糖快，要少吃。每天吃1个拳头大小的量，比如上午10点、下午3点吃，别饭后马上吃。

喝水要“喝淡的”，别喝甜饮料！
白开水、淡茶水是最好的选择，别喝可乐、奶茶、果汁（加了糖）。如果觉得没味道，可以泡点柠檬片、菊花，或者喝无糖的苏打水。
最后想说：饮食调整不是“一刀切”，慢慢来，找到适合自己的方式——比如今天试一下“米饭加燕麦”，明天试一下“凉拌菠菜”，慢慢你会发现，稳血糖的饮食也能很美味！

效果： 文案通俗易懂，用“具体做法”代替“专业术语”，患者容易理解和执行。

三、提示工程进阶技巧：让AI输出更精准的5个秘诀

掌握了TCFE架构和跨行业案例，你已经能解决80%的问题了。接下来，我会分享5个进阶技巧，帮你应对更复杂的场景。

技巧1：用“链式思维（CoT）”解决复杂问题——让AI“一步步想”

适用场景：需要逻辑推理的问题（比如“怎么制定产品运营计划”“怎么解决用户留存低的问题”）。
方法： 在prompt中加入“步骤要求”，让AI按步骤思考，避免“跳跃式回答”。
示例：

目标：帮我制定一份“教育APP用户留存提升计划”；
步骤：1. 先分析用户留存低的可能原因（比如“新用户不会用功能”“内容不符合需求”“没有激励机制”）；2. 针对每个原因提出具体解决方案（比如“针对‘不会用功能’，做‘新用户引导视频’”）；3. 给出实施时间表（比如“第1-2周做用户调研，第3-4周做引导视频”）；4. 说明如何验证效果（比如“看第7天留存率是否提升10%”）。

效果： AI会按步骤输出，逻辑更清晰，解决方案更具体。

技巧2：用“Few-shot学习”——给AI“参考案例”，提升输出质量

适用场景：行业特定问题（比如“写法律文书”“做财务分析”），或需要“特定风格”的内容（比如“模仿某品牌的文案风格”）。
方法： 在prompt中加入1-3个“参考案例”，让AI学习案例的风格或逻辑。
示例（模仿某品牌的文案风格）：

目标：写一条模仿“三顿半”风格的咖啡文案；
参考案例（三顿半的文案）：“每一颗三顿半，都是一杯现磨咖啡的样子——低温冻干技术，锁住刚煮好的香气，加冷水就能冲开，像在咖啡馆喝的一样。”；
要求：突出“便携”“新鲜”两个卖点，语言简洁有温度。

效果： AI会模仿参考案例的风格，输出更符合要求的内容。

技巧3：调优“模型参数”——控制AI的输出风格

不同的AI模型有一些可调整的参数，比如温度（Temperature）、Top-p、频率 penalty等，这些参数能控制输出的“创意性”和“准确性”。

温度（Temperature）： 取值0-2，数值越低，输出越准确（适合技术问题、法律文书）；数值越高，输出越有创意（适合营销文案、故事创作）。比如：
- 技术问题：温度设为0.1；
- 营销文案：温度设为0.7。
Top-p（ Nucleus Sampling）： 取值0-1，数值越低，输出越集中（适合需要精准回答的问题）；数值越高，输出越多样（适合创意内容）。比如：
- 财务分析：Top-p设为0.5；
- 诗歌创作：Top-p设为0.9。

技巧4：用“否定式约束”——告诉AI“不要做什么”

适用场景：需要避免AI输出错误内容（比如“不要用专业术语”“不要写虚假宣传”）。
方法： 在prompt中加入“不要……”的约束，减少AI的“错误发挥”。
示例（写医疗科普文案）：

约束：1. 不要使用“绝对治愈”“100%有效”等虚假宣传词汇；2. 不要推荐具体药物（比如不说“吃XX药能降血糖”）；3. 不要用“GI值”“碳水化合物”等专业术语。

技巧5：迭代优化prompt——用“反馈”让AI越来越懂你

提示工程不是“一写就对”，而是“迭代优化”的过程。 你可以按以下步骤优化：

第一次测试： 用初始prompt生成输出，看是否符合需求；
收集反馈： 比如“输出的文案不够口语化”“代码的时间复杂度还是太高”；
调整prompt： 根据反馈修改约束、格式或示例；
再次测试： 直到输出符合要求。

四、提示工程工具链：提升效率的5个实用工具

写prompt不是“靠手敲”，用对工具能大幅提升效率。以下是我常用的5个工具：

PromptLayer：管理和调试prompt的工具，能保存你的prompt模板，跟踪每个prompt的输出历史，方便迭代优化；
LangSmith：监控AI输出质量的工具，能统计prompt的“准确率”“响应时间”，帮你找到需要优化的prompt；
OpenAI Playground：快速测试prompt的工具，支持调整温度、Top-p等参数，实时查看输出结果；
ChatGPT自定义指令：把常用的prompt模板保存为“自定义指令”，比如“我是营销运营，需要写朋友圈文案，风格要口语化，突出卖点”，下次用的时候直接调用；
Notion：整理prompt模板的工具，把不同行业的prompt分类保存（比如“营销文案”“技术调试”“教育教案”），方便随时查找。

进阶探讨：提示工程的未来方向

1. 提示工程与RAG（检索增强生成）的结合

RAG是“用外部知识库增强AI输出”的技术——比如你想让AI回答“某产品的最新功能”，可以用RAG把产品的最新文档“喂”给AI，让AI基于文档内容回答，避免“ hallucination（幻觉）”。
应用场景： 企业内部知识问答（比如“公司的报销流程是什么？”）、产品售后客服（比如“某手机的充电问题怎么解决？”）。