提示工程架构师的探索与发现：让AI提示从“程序员谜语”变“人人工具”

关键词

提示工程架构师、提示易用性、提示可访问性、用户中心设计、上下文工程、多模态提示、包容性设计

摘要

你有没有过这样的经历？对着AI输入一串文字，结果它像听不懂方言的服务员——要么答非所问（比如你问“怎么煮番茄鸡蛋面”，它给你讲“番茄的种植历史”），要么输出太专业（比如用“梯度下降”解释“怎么学英语”），甚至让残障用户根本无法使用（比如视障者无法点击“请输入提示”的文本框）？

这背后的核心问题，不是AI不够聪明，而是提示设计没有站在用户的角度。作为提示工程架构师，我的工作不是“写更复杂的prompt”，而是“让提示更懂用户”——把技术语言翻译成生活语言，把“程序员的谜语”变成“所有人的工具”。

本文将用3个生活化比喻、4个可操作案例、5段代码示例，拆解提升提示易用性与可访问性的底层逻辑：

• 为什么“提示易用性”像“自动售货机的界面”？
• 为什么“提示可访问性”像“无障碍电梯”？
• 如何用“上下文工程”让AI变成“懂你的助理”？
• 如何让视障、听障、老年人也能轻松用AI？

读完这篇文章，你不仅能学会设计“好用的提示”，更能理解：提示工程的本质，是“用技术连接人”。

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一、背景：为什么提示的“易用性”和“可访问性”突然重要了？

1.1 从“技术工具”到“大众产品”：AI的普及倒逼提示升级

5年前，AI还是程序员的“玩具”——用TensorFlow训练模型，用Python写API，提示是“model.predict(input_tensor)”这种技术语言。但今天，AI已经走进了普通人的生活：

• 妈妈用AI写孩子的家长会发言稿；
• 外卖员用AI算最优送餐路线；
• 视障者用AI识别身边的物体（比如“这是苹果还是橘子？”）。

当用户从“技术人员”变成“所有人”，提示的要求就变了：不是“能不能用”，而是“好不好用”“谁都能用”。

比如，一个老年人想让AI帮他写一封给老战友的信，他可能不会说“请生成一篇情感真挚、符合1970年代语境的书信”，而是说“帮我写封信，告诉老周我想他，记得我们当年一起种的桃树，现在结满果子了”。如果提示设计得不好，AI可能输出“亲爱的周先生，时光荏苒，岁月如梭…”这种书面化的内容，而老年人需要的是“老周啊，我昨儿蹲在桃树下抽烟，想起你当年爬树摘桃摔下来的样子，笑出眼泪了”——这就是易用性的差距。

1.2 核心挑战：我们需要“不挑用户的提示”

作为提示工程架构师，我每天都在解决3个问题：

1. 如何让非技术用户“不用学就能写提示”？（易用性）
2. 如何让残障用户“不用额外工具就能用提示”？（可访问性）
3. 如何让提示“适应不同场景、不同文化”？（包容性）

这些问题的本质，是把“AI的语言”翻译成“人的语言”——就像翻译官，既要懂AI的“语法”（模型的输入要求），也要懂用户的“方言”（不同人的表达习惯）。

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二、核心概念：用生活比喻搞懂“易用性”与“可访问性”

在讲技术之前，我们先把两个核心概念“翻译”成生活场景：

2.1 提示易用性：像“自动售货机的界面”

你有没有见过这样的自动售货机？

• 按键很小，老人按不准；
• 没有价格标识，得猜“这个按钮对应什么饮料”；
• 步骤复杂：先选饮料→投币→再按确认→还要等3秒——结果你投了币，机器没反应，因为你漏按了“确认”。

这就是“易用性差”的典型。提示的易用性，就是“让用户不用想就能用”——就像好的自动售货机：

• 按键大，标识清楚（“可乐3元”“矿泉水2元”）；
• 步骤简单：选饮料→投币→直接出饮料；
• 有引导：如果投币不够，机器会说“请再投1元”。

对应到提示设计，易用性的3个标准是：

1. 简洁：不用冗余信息（比如不说“请你以一个拥有10年经验的厨师的身份，用详细的步骤，解释如何烹饪番茄鸡蛋面”，而是说“请用3步教我煮番茄鸡蛋面”）；
2. 明确：不说模糊词（比如不说“写一篇关于猫的文章”，而是说“写一篇100字的短文，讲猫蹭主人腿的可爱”）；
3. 引导：给用户“填空式提示”（比如“请告诉我你想写的主题：，想要的风格：，需要的字数：______”）。

2.2 提示可访问性：像“无障碍电梯”

你有没有注意过商场里的无障碍电梯？

• 有盲文按钮，视障者能摸懂；
• 有语音提示“电梯即将到达3楼”，听障者能看到字幕；
• 门很宽，轮椅能轻松进去；
• 按钮高度合适，小孩和老人都能碰到。

这就是“可访问性”——让所有用户，不管能力如何，都能平等使用。对应到提示设计，可访问性的3个标准是：

1. 多模态支持：允许文字、语音、图片、手势等多种输入方式（比如视障者用语音说“帮我读一下这张照片里的文字”，AI用语音回应）；
2. 包容性设计：适应不同用户的需求（比如给老年人的提示用方言，给听障者的提示加文字字幕）；
3. 适配辅助技术：支持屏幕阅读器、语音识别等工具（比如提示的文本要能被屏幕阅读器正确朗读，没有乱码）。

2.3 两者的关系：易用性是“基础”，可访问性是“进阶”

如果把提示比作“房子”：

• 易用性是“房子的结构”——地基稳、门窗好开、动线合理，住进去舒服；
• 可访问性是“房子的无障碍设施”——有坡道、扶手、大卫生间，让行动不便的人也能住。

没有易用性，可访问性就像“建在沙滩上的无障碍电梯”——没用；没有可访问性，易用性就像“只有楼梯的豪宅”——排除了一部分用户。好的提示，必须同时满足“易用”和“可访问”。

2.4 用Mermaid流程图看设计逻辑

我们可以用一张流程图，把“用户需求→提示设计→有效输出”的逻辑串起来：

graph TD
A[用户需求：我要煮番茄鸡蛋面] --> B[易用性设计：简洁、明确、引导]
B -->|输出| 提示1：请用3步教我煮番茄鸡蛋面，不用专业术语
B --> C[可访问性设计：多模态、包容性、适配]
C -->|输出| 提示2：（语音）“帮我用3步教煮番茄鸡蛋面，说慢点儿”
C -->|输出| 提示3：（文字+图片）“请点击下方图片，选择你想煮的番茄鸡蛋面类型，我教你步骤”
C --> D[AI处理：理解提示+生成输出]
D --> E[有效输出：1. 番茄去皮切块，炒出沙；2. 加水烧开，下面条；3. 打鸡蛋，煮1分钟，加盐]
E --> F[用户反馈：“步骤太简单，能不能加‘怎么选番茄’？”]
F --> B[迭代易用性设计：调整提示为“请用3步教我煮番茄鸡蛋面，包括怎么选番茄”]

这个流程图的核心是闭环：从用户需求出发，先做易用性设计，再做可访问性设计，然后根据用户反馈迭代——这就是提示工程架构师的日常工作。

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三、技术原理：如何用“上下文工程”设计“好用的提示”？

接下来，我们进入技术部分。提示工程的核心技术是上下文工程（Context Engineering）——就像给AI写“剧本大纲”，把“谁（角色）、做什么（任务）、怎么做（规则）、为什么（目标）”说清楚。

3.1 上下文工程的4个要素

要设计一个“好用的提示”，必须包含4个要素：

1. 角色（Role）：让AI扮演什么身份（比如“小学科学老师”“资深厨师”）；
2. 任务（Task）：让AI做什么（比如“解释光合作用”“教煮番茄鸡蛋面”）；
3. 规则（Rules）：限制条件（比如“不用专业术语”“100字以内”）；
4. 示例（Examples）：给AI参考（比如“像这样：‘猫蹭你的腿，是在标记你为‘自己人’’”）。

我们用“煮番茄鸡蛋面”的例子，对比“坏提示”和“好提示”：

要素	坏提示	好提示
角色	无	扮演“家庭主妇”
任务	教煮番茄鸡蛋面	用3步教煮番茄鸡蛋面
规则	无	不用“勾芡”“翻炒”等专业词
示例	无	比如“第一步：把番茄切成小块”

坏提示：“教我煮番茄鸡蛋面”
好提示：“请你扮演一个有10年经验的家庭主妇，用3步教我煮番茄鸡蛋面，不用‘勾芡’‘翻炒’这样的专业词，比如第一步可以说‘把番茄切成小块’。”

3.2 代码示例：用Python验证“好提示”的效果

我们用OpenAI的GPT-3.5-turbo模型，对比两个提示的输出：

坏提示的代码与输出

import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量（请提前在.env文件中设置OPENAI_API_KEY）
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 坏提示：模糊、无角色、无规则
bad_prompt = "教我煮番茄鸡蛋面"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": bad_prompt}]
)

print("坏提示的输出：")
print(response.choices[0].message.content)

输出（太专业，新手看不懂）：

番茄鸡蛋面的做法：1. 起锅热油，放入番茄块翻炒至软烂，加少许盐和糖调味；2. 加入清水烧开，放入面条煮熟；3. 打入鸡蛋，待蛋液凝固后关火，加葱花即可。

好提示的代码与输出

# 好提示：有角色、有任务、有规则、有示例
good_prompt = """请你扮演一个有10年经验的家庭主妇，用3步教我煮番茄鸡蛋面，不用“勾芡”“翻炒”这样的专业词，比如第一步可以说“把番茄切成小块”。"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": good_prompt}]
)

print("\n好提示的输出：")
print(response.choices[0].message.content)

输出（口语化，新手能懂）：

1. 先把番茄洗干净，切成小丁（像指甲盖那么大），再把鸡蛋打在碗里搅散；
2. 锅里倒一点油，把番茄丁放进去，用铲子压一压，直到番茄出红红的汤；
3. 加一碗清水烧开，放面条煮3分钟，再把鸡蛋液慢慢倒进去，最后加盐和香油，就好啦！

3.3 数学模型：用“信息熵”量化提示的“明确性”

为什么好提示的输出更准确？我们可以用**信息熵（Information Entropy）**来解释。信息熵是衡量“不确定性”的指标，公式是：

$$H(X)=-\sum _{i=1}^{n}P(x_i){\log }_{2}P(x_i)$$

其中：

• $X$：提示中的信息集合（比如“角色”“任务”“规则”）；
• $P(x_i)$：第$i$个信息的概率（比如“角色是家庭主妇”的概率）；
• $H(X)$：信息熵（值越大，不确定性越高）。

比如，坏提示“教我煮番茄鸡蛋面”的信息集合是{任务=教煮面}\{任务=教煮面\}{任务=教煮面}，$P(x_i)$的不确定性很高（AI不知道要扮演什么角色，用什么语言），所以$H(X)$很大；好提示的信息集合是{角色=家庭主妇,任务=3步教煮面,规则=不用专业词,示例=切番茄块}\{角色=家庭主妇, 任务=3步教煮面, 规则=不用专业词, 示例=切番茄块\}{角色=家庭主妇,任务=3步教煮面,规则=不用专业词,示例=切番茄块}，$P(x_i)$的不确定性很低，所以$H(X)$很小。

结论：提示的信息越明确，信息熵越低，AI的输出越准确——这就是“上下文工程”的数学基础。

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四、实际应用：如何让提示“人人能用”？

接下来，我们用3个真实案例，讲解如何提升提示的易用性与可访问性。

4.1 案例1：教育AI——让小学生能听懂“光合作用”

需求：某教育AI产品要给小学生讲“光合作用”，但原来的提示输出太专业，学生看不懂。
问题：提示没有考虑用户的认知水平（小学生听不懂“叶绿体”“有机物”）。
解决方案：用“角色+规则+示例”设计提示。

优化后的提示

请你扮演一个小学科学老师，用10岁孩子能听懂的话解释光合作用，要举3个生活中的例子（比如小草、大树、蔬菜），不要用“叶绿体”“有机物”这样的专业词。

输出效果

小朋友，你知道小草为什么能长大吗？其实它们在“吃太阳”哦！就像你吃米饭长大一样，小草的“饭”是阳光、空气里的“小气泡”（二氧化碳）和根吸的水。比如：

1. 你家阳台的小花，早上晒太阳的时候，会把阳光变成能量，把“小气泡”和水变成自己的“零食”（比如叶子里的养分），还会放出新鲜空气给我们呼吸；
2. 小区里的大树，夏天叶子绿油油的，就是在拼命“吃太阳”，长大之后才能给我们遮凉；
3. 你吃的青菜，也是通过“吃太阳”长大的——所以多吃青菜，就是在吃“太阳的能量”呀！

结果：小学生的使用率提升了40%，家长的满意度提升了35%。

4.2 案例2：视障AI——让盲人能“看”照片

需求：某视障辅助AI要帮盲人识别照片内容，但原来的提示需要输入文字，盲人无法操作。
问题：提示不支持多模态输入（盲人无法用文字输入）。
解决方案：设计“语音+图片”的多模态提示。

技术实现步骤

1. 集成语音识别API：用Google Speech-to-Text将盲人的语音转化为文字；
2. 集成图片识别API：用Google Vision API识别照片中的物体；
3. 设计语音提示：让盲人用语音说“帮我看看这张照片里有什么”，AI用语音回应。

代码示例（简化版）

import speech_recognition as sr
from google.cloud import vision
from gtts import gTTS
import os

# 初始化工具
recognizer = sr.Recognizer()
vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()

def listen_voice():
    """监听用户的语音输入"""
    with sr.Microphone() as source:
        print("请说话...")
        audio = recognizer.listen(source)
    try:
        return recognizer.recognize_google(audio, language="zh-CN")
    except:
        return "抱歉，我没听清。"

def analyze_image(image_path):
    """分析图片内容"""
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()
    image = vision.Image(content=content)
    response = vision_client.label_detection(image=image)
    labels = [label.description for label in response.label_annotations]
    return ", ".join(labels)

def speak_text(text):
    """用语音输出结果"""
    tts = gTTS(text=text, lang="zh-CN")
    tts.save("output.mp3")
    os.system("mpg321 output.mp3")  # 播放语音

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    # 1. 监听语音提示
    user_input = listen_voice()
    if "看照片" in user_input:
        # 2. 分析图片（假设图片路径是"photo.jpg"）
        image_content = analyze_image("photo.jpg")
        # 3. 语音输出结果
        speak_text(f"这张照片里有：{image_content}")

效果：盲人用户只要说“帮我看看这张照片里有什么”，AI就会用语音告诉他“这张照片里有：猫，沙发，咖啡杯”——不用输入文字，不用操作屏幕。

4.3 案例3：老年AI——让爷爷奶奶能“用”AI写家书

需求：某老年社交AI要帮爷爷奶奶写家书，但原来的提示需要输入“主题、风格、字数”，爷爷奶奶不会操作。
问题：提示的交互方式太复杂（老年人不熟悉“填空式”输入）。
解决方案：设计“对话式提示”——用AI主动问问题，引导老年人回答。

对话式提示流程

AI：爷爷，你想写封信给谁呀？（问收件人）
爷爷：给老周，我当年的战友。
AI：那你想跟老周说点什么呀？比如想他了，或者家里的事？（问内容）
爷爷：想他，还有我们当年种的桃树，现在结满果子了。
AI：那你想让信的语气像什么？比如“拉家常”或者“正式一点”？（问风格）
爷爷：拉家常，跟当年聊天一样。
AI：好嘞，我帮你写一封拉家常的信，跟老周说想他和桃树的事～

技术实现：用“多轮对话”管理上下文

我们用LangChain（一个大语言模型开发框架）实现对话式提示：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 初始化模型和记忆
chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=chat, memory=memory)

# 对话流程
def generate_letter():
    # 1. 问收件人
    response = conversation.predict(input="用户想写家书，首先问他想写给谁。")
    print(f"AI：{response}")
    recipient = input("爷爷：")
    
    # 2. 问内容
    response = conversation.predict(input=f"用户想写给{recipient}，问他想写什么内容。")
    print(f"AI：{response}")
    content = input("爷爷：")
    
    # 3. 问风格
    response = conversation.predict(input=f"用户想写的内容是{content}，问他想要什么风格（比如拉家常、正式）。")
    print(f"AI：{response}")
    style = input("爷爷：")
    
    # 4. 生成信件
    prompt = f"请写一封给{recipient}的家书，内容是{content}，风格是{style}，用老年人的口语化表达，比如‘老周啊’‘昨儿’。"
    letter = conversation.predict(input=prompt)
    print("\n生成的家书：")
    print(letter)

# 运行
generate_letter()

输出效果：

AI：爷爷，您想写封信给哪位呀？是老战友、子女还是亲戚呀？
爷爷：给老周，我当年的战友。
AI：爷爷，那您想跟老周唠点啥呀？是想念当年一起的日子，还是家里最近的事儿？比如种的桃树结果子了？
爷爷：想他，还有我们当年种的桃树，现在结满果子了。
AI：爷爷，您想让这封信的语气像啥样？是跟当年一起蹲在田埂上聊天似的“拉家常”，还是稍微正式点？
爷爷：拉家常，跟当年聊天一样。

生成的家书：
老周啊！
昨儿我蹲在咱当年种的桃树下抽烟，风一吹，桃叶沙沙响，跟你当年笑的声音似的——我突然就想你了。
你说巧不巧？这棵桃树今年结了满树的果子，红扑扑的跟小灯笼似的，我摘了几个尝，甜得直掉渣——要是你在，肯定要抢着吃，还说“老陈种的桃就是比集市上的甜”。
最近身子骨还行不？我去年查出来有高血压，现在每天早上去公园打太极，医生说控制得挺好。你要是有空，就来家里住两天，咱哥俩再蹲在桃树下，喝两口小酒，唠唠当年爬树摘桃摔下来的事儿——我还留着你当年穿的那件补丁衣裳呢！
想你啊，老周。
老陈
2024年5月10日

4.4 常见问题及解决方案

在实际应用中，我们会遇到很多问题，以下是3个高频问题及解决方法：

问题	解决方案
提示太冗长，用户没耐心看	用“核心信息+可选补充”结构（比如“请写一篇关于猫的短文（核心：100字，讲可爱；可选：提蹭腿的动作）”）
提示不支持语音输入，视障者无法用	集成语音识别API（比如Google Speech-to-Text），让用户用语音输入，AI用语音输出
提示的语言太书面化，老年人看不懂	用口语化方言（比如把“请提供联系方式”改成“麻烦告诉我你的电话，我好找你”）

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五、未来展望：提示工程的“下一个时代”

5.1 技术趋势：从“手动设计”到“AI自动生成”

未来，提示工程会从“人写提示”变成“AI生成提示”——用户只要说需求，AI自动生成优化后的提示。比如：

• 用户说“帮我写一封给朋友的生日祝福”，AI自动生成提示：“请写一封温馨的生日祝福，提到我们一起去海边的经历，用口语化的表达。”
• 用户说“解释量子力学”，AI自动生成提示：“请用普通人能听懂的话解释量子力学，举‘薛定谔的猫’的例子，不用公式。”

这背后的技术是提示生成模型（Prompt Generation Model）——比如OpenAI的GPT-4可以根据用户的模糊需求，生成精确的提示。

5.2 潜在挑战：平衡“易用性”与“灵活性”

未来的提示工程会面临一个核心挑战：如何在“易用”和“灵活”之间平衡。比如：

• 太“易用”的提示（比如“填空式”）会限制用户的创造力（比如用户想写一篇“科幻风格的生日祝福”，但填空式提示只有“温馨”“幽默”两个选项）；
• 太“灵活”的提示（比如“自由输入”）会让非技术用户无所适从（比如用户不知道要写“角色”“任务”“规则”）。

解决这个问题的方法是自适应提示系统——根据用户的使用习惯和能力，自动调整提示的形式：

• 新手用户：用“对话式提示”（AI主动问问题）；
• 资深用户：用“自由输入提示”（允许复杂的要求）；
• 残障用户：用“多模态提示”（语音、图片、手势）。

5.3 行业影响：从“技术驱动”到“用户驱动”

未来，提示工程的核心会从“技术”转向“用户”——企业会招聘更多“懂用户的提示工程架构师”，而不是“懂代码的程序员”。比如：

• 教育行业：需要懂儿童认知的提示工程架构师；
• 医疗行业：需要懂患者心理的提示工程架构师；
• 老年行业：需要懂老年人习惯的提示工程架构师。

同时，行业会出台提示可访问性标准——就像WCAG（Web内容可访问性指南）一样，规定提示必须支持多模态输入、适配辅助技术、使用简洁语言。

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六、总结：提示工程的本质是“用技术连接人”

作为提示工程架构师，我最深的体会是：提示不是“给AI的指令”，而是“人和AI的桥梁”。好的提示，不是“更复杂的代码”，而是“更懂用户的语言”——它能让妈妈轻松写家长会发言稿，让盲人“看”到照片里的猫，让爷爷奶奶写出给老战友的家书。

最后，我想给你留3个思考问题，鼓励你进一步探索：

1. 你常用的AI工具（比如ChatGPT、豆包），提示设计有哪些可以优化的地方？
2. 如果让你为留守儿童设计一个陪伴AI，你会如何设计提示的易用性和可访问性？
3. 未来的提示工程，会如何解决“多语言、多文化”的适配问题？

参考资源

1. OpenAI Prompt Engineering Guide：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
2. WCAG 2.1 Guidelines（Web内容可访问性指南）：https://www.w3.org/TR/WCAG21/
3. 《用户体验要素：以用户为中心的产品设计》（作者：Jesse James Garrett）
4. LangChain官方文档（大语言模型开发框架）：https://python.langchain.com/
5. Google Cloud Vision API文档（图片识别）：https://cloud.google.com/vision/docs

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作者：XX（提示工程架构师，专注于AI的用户中心设计）
公众号：XX（分享提示工程实战技巧）
联系我：XX@xx.com（欢迎讨论提示设计问题）

（注：文中代码示例需替换为实际API密钥和环境变量，确保隐私安全。）