告别「猜谜」：提示工程架构师教你设计直观的提示交互界面

关键词：提示工程、交互界面设计、用户意图识别、上下文管理、反馈闭环、Prompt优化、低门槛AI交互
摘要：你有没有过这样的经历？想用AI写篇家长会发言稿，第一次输入"帮我写家长会发言稿"，结果AI给了篇官话连篇的模板；第二次加"要亲切"，结果写得像流水账；第三次补"重点讲孩子数学从70分到90分的进步"，才终于得到满意的回答——这本质是用户需求与AI理解之间的"翻译鸿沟"。本文从提示工程的底层逻辑出发，用"翻译官"类比，教你如何设计直观的提示交互界面：把用户的模糊需求拆解成AI能听懂的"精确指令"，让用户不用学Prompt技巧，也能轻松和AI对话。我们会用"妈妈写发言稿"的故事串起全流程，从意图识别、要素收集到反馈优化，一步步讲清设计逻辑，最后用Python+Streamlit实现一个可运行的Demo。

背景介绍：为什么我们需要"不猜谜"的AI交互？

1.1 现状：AI交互的"猜谜困境"

现在很多人用AI的流程是这样的：

• 第一步：凭感觉写提示（比如"写篇发言稿"）→ 结果不满意；
• 第二步：加细节（比如"要亲切，讲孩子进步"）→ 结果还是不对；
• 第三步：查"Prompt技巧"（比如"用Role+Goal+Context结构"）→ 终于写对，但已经花了10分钟。

这背后的核心问题是：普通用户不懂"AI的语言"——AI需要"精确的指令"，而用户习惯用"模糊的人类语言"表达需求。就像你去餐厅跟服务员说"要个辣的菜"，服务员可能给你水煮鱼（超辣）或酸辣土豆丝（微辣）——不是服务员笨，是你没说清楚"辣度、菜系、食材"。

1.2 目的：让AI交互像"和人聊天"一样自然

我们的目标是设计一个**"翻译官"式的交互界面**：

• 用户说"我想写家长会发言稿"（模糊需求）；
• 界面问"孩子几年级？想突出什么？要什么风格？"（引导补充细节）；
• 自动生成AI能听懂的提示（比如"帮我写一篇面向三年级家长的家长会发言稿，风格亲切，重点讲孩子数学从70分到90分的进步，800字"）；
• 最后AI返回符合需求的结果。

简单来说：把"用户学Prompt"变成"界面帮用户做Prompt"。

1.3 预期读者 & 文档结构

• 预期读者：产品经理、UI/UX设计师、提示工程师、想做AI工具的开发者（哪怕你不懂代码，也能看懂设计逻辑）；
• 文档结构：
  1. 用"妈妈写发言稿"的故事引出核心痛点；
  2. 拆解提示交互的3个核心概念（意图识别、要素收集、反馈闭环）；
  3. 讲清楚这些概念如何配合（用"做衣服"类比）；
  4. 用Python实现一个可运行的Demo；
  5. 分析实际应用场景（职场、教育、生活）；
  6. 展望未来趋势（更智能的意图理解、多模态交互）。

1.4 术语表：先统一"语言"

在开始之前，先明确几个关键术语（用"生活类比"解释）：

• 提示工程（Prompt Engineering）：给AI写"精确指令"的学问，就像给厨师写"菜谱"（要写清楚"放多少盐、煮多久"）；
• 用户意图（User Intent）：用户真正想做的事（比如"写家长会发言稿"背后的意图是"让其他家长感受到孩子的进步"）；
• 提示要素（Prompt Elements）：AI理解需求的关键细节（比如"孩子年级、风格、重点内容"）；
• 反馈闭环（Feedback Loop）：根据用户的评价调整提示（比如用户说"太官方"，就把"风格"从"正式"改成"亲切"）；
• 上下文窗口（Context Window）：AI能记住的"之前的对话内容"（就像你和朋友聊天，朋友能记住你刚才说的"孩子数学进步"）。

核心概念：用"翻译官"模型理解提示交互

2.1 故事引入：妈妈的"发言稿之战"

让我们从一个真实场景开始：

妈妈是三年级学生的家长，要在家长会发言。她打开AI工具，第一次输入："帮我写家长会发言稿"→ AI返回一篇"尊敬的老师、亲爱的家长们，大家好…“的模板，全是套话；
第二次她加了"要亲切"→ AI写了"我家小明特别可爱，每天回家都先写作业…”，但没提数学进步；
第三次她补了"重点讲数学从70分到90分"→ AI终于写出：“各位家长，我想和大家分享小明最近的变化——他之前数学总考70分，后来每天放学主动做2道应用题，这次考了90分…”

妈妈花了3次才得到满意结果，问题出在哪儿？

• 妈妈的需求是"用亲切的方式讲孩子数学进步的发言稿"；
• 但她第一次没说"亲切"，第二次没说"数学进步"——这些都是AI需要的"提示要素"；
• 而AI不会"猜"，只会"照指令做事"。

2.2 核心概念1：用户意图≠AI能理解的指令

用户的需求是"模糊的想法"，比如"写发言稿"；而AI需要的是"精确的指令"，比如"写一篇面向三年级家长的家长会发言稿，风格亲切，重点讲孩子数学从70分到90分的进步，800字"。

这中间的差距，我们叫**“意图-指令鸿沟”**——就像你想让朋友帮你带奶茶，说"带杯奶茶"（模糊意图），但朋友需要知道"甜度、冰度、 toppings"（精确指令）。

界面的第一个任务：帮用户把"模糊意图"拆解成"精确指令"需要的"提示要素"。

2.3 核心概念2：提示要素是AI的"理解密码"

提示工程的核心原理是：AI的输出质量=提示的"要素完整性"×"表达精确性"。

什么是"提示要素"？我们可以用**“5W1H模型”**概括（来自新闻写作，但同样适用于AI）：

• Who（谁用？）：比如"三年级家长"；
• What（做什么？）：比如"写家长会发言稿"；
• Why（为什么？）：比如"让其他家长了解孩子的进步"；
• When/Where（时间/场景？）：比如"家长会现场"；
• How（怎么做？）：比如"风格亲切，重点讲数学进步"。

回到妈妈的例子，她第一次的提示缺了"Who（三年级家长）"“How（亲切风格、数学进步）”，所以AI输出不好。

2.4 核心概念3：反馈闭环是"调整的钥匙"

就算我们收集了所有要素，也可能有遗漏——比如妈妈说"亲切风格"，但AI写得"太肉麻"，这时候需要反馈闭环：

1. 用户说"结果太肉麻"；
2. 界面把"风格"从"亲切"调整为"亲切但不肉麻"；
3. 重新生成提示→得到更符合需求的结果。

反馈闭环就像"试衣服"：你试穿一件衣服，说"袖子太长"，裁缝改短两厘米——直到衣服合身。

2.5 核心概念的关系："翻译官"的工作流程

现在把三个概念串起来，就是提示交互界面的核心逻辑：

1. 听需求（用户输入模糊意图）→ 2. 猜意图（识别用户想做什么）→ 3. 问细节（收集提示要素）→ 4. 写指令（生成精确Prompt）→ 5. 看结果（AI返回内容）→ 6. 调指令（根据反馈优化Prompt）。

用"翻译官"类比：

• 用户（中国人）说"我想写家长会发言稿"（中文）；
• 翻译官（界面）问"孩子几年级？想突出什么？风格？"（确认细节）；
• 翻译官把中文翻译成"帮我写一篇面向三年级家长的家长会发言稿，风格亲切，重点讲孩子数学从70分到90分的进步，800字"（英文，AI能听懂）；
• 外国厨师（AI）按照英文菜谱做饭（生成内容）；
• 用户尝了说"太咸"（反馈），翻译官把"盐放1勺"改成"盐放半勺"（优化Prompt）。

2.6 核心架构的文本示意图 & Mermaid流程图

2.6.1 文本示意图：提示交互的"5步流程"

用户输入 → 意图识别模块 → 要素收集模块 → Prompt生成模块 → AI接口 → 结果展示 → 反馈收集模块 → 重新生成Prompt

• 意图识别模块：判断用户需求属于哪个场景（比如"教育-家长沟通"）；
• 要素收集模块：根据场景问关键问题（比如"孩子年级？突出内容？"）；
• Prompt生成模块：把要素整合成精确Prompt；
• 反馈收集模块：根据用户评价调整要素。

2.6.2 Mermaid流程图：用户与界面的交互流程

核心原理：如何设计"会翻译"的界面？

3.1 第一步：用"意图识别"找到用户的"场景"

意图识别的目标是：把用户的模糊输入映射到具体的"场景"（比如"教育-家长沟通"“职场-周报撰写”“生活-旅游规划”）。

3.1.1 技术原理：文本相似度匹配

我们可以用Sentence-BERT（一种轻量级的文本嵌入模型）计算用户输入与预定义场景的相似度。比如：

• 用户输入"写家长会发言稿"；
• 预定义场景有"教育-家长沟通"“职场-周报撰写”“生活-旅游规划”；
• 计算用户输入与每个场景的"语义相似度"（比如"教育-家长沟通"的相似度是0.8，其他是0.3）；
• 选择相似度最高的场景。

数学公式：用余弦相似度计算两个文本的语义距离：
$$similarity=\cos (\overrightarrow{user\_input},\overrightarrow{scene})=\frac{\overrightarrow{user\_input}\cdot \overrightarrow{scene}}{|\overrightarrow{user\_input}|\times |\overrightarrow{scene}|}$$

• $\overrightarrow{user\_input}$：用户输入的文本嵌入向量；
• $\overrightarrow{scene}$：预定义场景的文本嵌入向量；
• 相似度范围是[-1,1]，越接近1，说明语义越像。

3.1.2 举例：妈妈的输入如何被识别？

用户输入"写家长会发言稿"→ 模型计算与"教育-家长沟通"的相似度是0.85→ 识别为"教育场景"。

3.2 第二步：用"要素模板"收集关键细节

识别场景后，界面需要根据场景的"要素模板"问问题。比如：

• 教育-家长沟通场景：要素是"孩子年级、突出内容、风格、长度"；
• 职场-周报撰写场景：要素是"周报周期、工作分类、重点成果、协调问题"；
• 生活-旅游规划场景：要素是"目的地、出行时间、人数、预算、兴趣点"。

设计要点：

• 要素要"关键"：只问影响AI输出的核心细节（比如"孩子年级"会影响发言稿的语气——三年级和高中的语气完全不同）；
• 要素要"具体"：避免模糊问题（比如不要问"你想要什么风格？“，要问"你想要亲切/正式/幽默的风格？”）；
• 要素要"适量"：不要问超过5个问题（太多会让用户厌烦）。

3.3 第三步：用"Prompt模板"生成精确指令

收集要素后，界面需要把要素"填"进Prompt模板里。比如：

• 教育场景的模板：“帮我写一篇面向{孩子年级}家长的家长会发言稿，风格{风格}，重点讲孩子{突出内容}的进步过程，长度约{长度}字。”
• 填入要素后：“帮我写一篇面向三年级家长的家长会发言稿，风格亲切，重点讲孩子数学从70分到90分的进步过程，长度约800字。”

Prompt模板的设计技巧：

• 用"Role+Goal+Context+Constraints"结构（提示工程的经典结构）：
  • Role（角色）：让AI扮演什么身份（比如"你是一位有经验的家长"）；
  • Goal（目标）：要做什么（比如"写家长会发言稿"）；
  • Context（上下文）：背景信息（比如"孩子三年级，数学从70分到90分"）；
  • Constraints（约束）：要求（比如"风格亲切，800字"）。

3.4 第四步：用"反馈闭环"优化结果

就算生成了精确Prompt，也可能有偏差——比如妈妈说"风格亲切"，但AI写得"太肉麻"。这时候需要：

1. 收集反馈：问用户"这个结果符合你的需求吗？如果不符合，是风格不对/重点没覆盖/长度不合适？"；
2. 调整要素：比如用户说"太肉麻"，就把"风格"从"亲切"改成"亲切但不煽情"；
3. 重新生成Prompt：“帮我写一篇面向三年级家长的家长会发言稿，风格亲切但不煽情，重点讲孩子数学从70分到90分的进步过程，长度约800字。”

项目实战：用Python+Streamlit做一个"AI发言稿助手"

现在我们把前面的逻辑变成可运行的代码——做一个"AI发言稿助手"，用户输入模糊需求，界面引导补充细节，自动生成Prompt，最后模拟AI响应。

4.1 开发环境搭建

• 工具选择：Streamlit（快速搭建Web界面，不需要前端知识）、Sentence-BERT（意图识别）；
• 安装依赖：

  pip install streamlit sentence-transformers
  

4.2 源代码详细实现

创建一个prompt_interface.py文件，代码如下（带详细注释）：

import streamlit as st
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 1. 初始化模型和配置
# 加载轻量级文本嵌入模型（用于意图识别）
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 预定义场景：key是场景名称，value是要素模板和Prompt模板
scenes = {
    "教育-家长沟通": {
        "elements": ["孩子年级", "突出内容", "风格", "长度"],  # 需要收集的要素
        "prompt_template": "你是一位有经验的家长，帮我写一篇面向{孩子年级}家长的家长会发言稿，风格{风格}，重点讲孩子{突出内容}的进步过程，长度约{长度}字。"
    },
    "职场-周报撰写": {
        "elements": ["周报周期", "工作分类", "重点成果", "协调问题"],
        "prompt_template": "你是一位职场白领，帮我写一份{周报周期}的周报，工作内容分为{工作分类}，重点突出{重点成果}，需要协调的问题是{协调问题}。"
    },
    "生活-旅游规划": {
        "elements": ["目的地", "出行时间", "人数", "预算", "兴趣点"],
        "prompt_template": "你是一位旅游规划师，帮我规划一个{出行时间}的{目的地}旅游行程，{人数}人同行，预算每人{预算}元，重点安排{兴趣点}相关的内容。"
    }
}

# 2. 意图识别函数：把用户输入映射到场景
def recognize_scene(user_input):
    # 计算用户输入与每个场景的相似度
    user_embedding = model.encode(user_input, convert_to_tensor=True)
    scene_similarities = {}
    for scene_name in scenes:
        # 计算场景名称与用户输入的相似度
        scene_embedding = model.encode(scene_name, convert_to_tensor=True)
        similarity = util.cos_sim(user_embedding, scene_embedding).item()
        scene_similarities[scene_name] = similarity
    # 选择相似度最高的场景
    top_scene = max(scene_similarities, key=scene_similarities.get)
    return top_scene, scene_similarities[top_scene]

# 3. 主界面设计
st.title("告别猜谜：AI提示交互助手")
st.subheader("让AI听懂你的需求——不用学Prompt，只需回答几个问题")

# 用户输入模糊需求
user_input = st.text_input("请告诉我们你想做什么（比如：写家长会发言稿/写周报/规划旅游）：")

if user_input:
    # 步骤1：识别场景
    top_scene, similarity = recognize_scene(user_input)
    st.write(f"我们理解你的需求属于：**{top_scene}**（相似度：{similarity:.2f}）")
    
    # 步骤2：收集要素（根据场景的elements）
    st.write("请补充以下信息，帮助我们生成更准确的提示：")
    scene_info = scenes[top_scene]
    element_values = {}  # 存储用户输入的要素值
    for element in scene_info["elements"]:
        # 用文本输入框收集每个要素
        element_values[element] = st.text_input(f"→ {element}：")
    
    # 步骤3：生成Prompt（当所有要素都填了）
    if all(element_values.values()):  # 检查所有要素是否非空
        prompt = scene_info["prompt_template"].format(**element_values)
        st.success("生成的精确提示：")
        st.code(prompt, language="text")
        
        # 步骤4：模拟AI响应（实际可以调用OpenAI/Anthropic API）
        st.write("AI的响应（模拟）：")
        with st.expander("点击查看发言稿内容"):
            st.write(f"""
            尊敬的老师、亲爱的家长朋友们：  
            大家好！我是三年级（1）班小明的妈妈。今天站在这里，我想和大家分享小明最近的一点小进步——**数学从70分到90分的蜕变**。  

            还记得上个月家长会，我拿着小明70分的数学试卷，心里特别着急。后来老师建议我“陪他每天做2道应用题”，我试着做了：每天放学回家，我们一起把课堂上的错题再做一遍，遇到不会的就一起查资料、画线段图。慢慢的，小明从“怕做数学题”变成“主动找题做”——这次考试，他居然考了90分！  

            其实孩子的进步，离不开老师的耐心指导，也离不开我们家长的陪伴。希望我们一起，用“慢一点”的心态，陪孩子成长。  
            谢谢大家！
            """)
        
        # 步骤5：收集反馈，优化Prompt
        st.write("### 请给我们反馈，帮助优化结果：")
        feedback = st.radio("这个结果符合你的需求吗？", ("符合", "不符合"))
        if feedback == "不符合":
            feedback_reason = st.text_area("请说明不符合的原因（比如：风格太肉麻/重点没覆盖/长度太长）：")
            if feedback_reason:
                st.warning("我们会根据你的反馈调整提示：")
                # 模拟优化：在原Prompt后加反馈
                optimized_prompt = prompt + f" 注意：{feedback_reason}"
                st.code(optimized_prompt, language="text")
                st.write("提示已优化，你可以重新生成结果！")

4.3 运行与测试

1. 打开终端，运行：

   streamlit run prompt_interface.py
   

2. 浏览器会打开一个Web界面：
   • 输入"写家长会发言稿"→ 界面识别为"教育-家长沟通"场景；
   • 补充"孩子年级=三年级"“突出内容=数学从70分到90分”“风格=亲切”“长度=800”；
   • 点击生成→ 看到精确Prompt和模拟的发言稿；
   • 如果选"不符合"，输入"风格太肉麻"→ 界面生成优化后的Prompt。

4.4 代码解读

• 意图识别：用SentenceTransformer计算用户输入与场景的相似度，找到最匹配的场景；
• 要素收集：根据场景的elements列表，生成对应的文本输入框；
• Prompt生成：用format方法把要素填入模板，生成精确Prompt；
• 反馈优化：收集用户的反馈，在原Prompt后加调整说明（实际项目中可以更智能，比如修改要素值）。

实际应用场景：这些领域都需要"不猜谜"的交互

5.1 场景1：职场——周报/汇报助手

• 用户需求：“写本周周报”；
• 界面引导：“周报周期（本周一到周五）？工作分类（项目推进/日常工作/问题协调）？重点成果（完成A项目需求文档）？需要协调的问题（B项目资源不足）？”；
• 生成Prompt：“你是一位职场白领，帮我写一份本周一到周五的周报，工作内容分为项目推进/日常工作/问题协调，重点突出完成A项目需求文档，需要协调的问题是B项目资源不足。”；
• 价值：让职场人不用每次写周报都想"要包括什么"，直接按提示填细节。

5.2 场景2：教育——作文/作业辅导

• 用户需求：“帮孩子写一篇关于’我的妈妈’的作文”；
• 界面引导：“孩子年级（四年级）？作文文体（记叙文）？需要突出的特点（妈妈的细心）？素材（妈妈每天早上给我做爱心早餐）？”；
• 生成Prompt：“你是一位小学四年级学生，帮我写一篇记叙文，题目是’我的妈妈’，重点突出妈妈的细心，素材是妈妈每天早上给我做爱心早餐。”；
• 价值：让家长不用帮孩子"编作文"，而是引导孩子用具体素材表达情感。

5.3 场景3：生活——菜谱/旅游规划

• 用户需求：“帮我找一道适合小孩吃的菜”；
• 界面引导：“孩子年龄（5岁）？忌口（不吃辣）？食材（鸡肉）？烹饪方式（蒸/煮）？”；
• 生成Prompt：“你是一位家庭厨师，帮我找一道适合5岁小孩吃的菜，忌口不吃辣，食材用鸡肉，烹饪方式是蒸。”；
• 价值：让新手妈妈不用在菜谱APP里"翻半天"，直接找到符合需求的菜。

工具与资源推荐：站在巨人的肩膀上

6.1 提示工程框架

• LangChain：管理Prompt的上下文和流程（比如把用户的历史反馈存入上下文，下次自动调整）；
• PromptLayer：跟踪和优化Prompt（比如统计每个Prompt的成功率，找出效果最好的版本）。

6.2 意图识别工具

• Sentence-BERT：轻量级文本嵌入模型（适合小项目）；
• spaCy：关键词提取和实体识别（比如从用户输入中提取"三年级""数学"等关键词）；
• Rasa：开源的对话系统框架（适合复杂的意图识别）。

6.3 界面开发工具

• Streamlit：快速搭建Web界面（适合原型开发）；
• Gradio：和Streamlit类似，但更适合展示模型；
• Figma：设计界面原型（和设计师协作时用）。

6.4 学习资源

• OpenAI Prompt Engineering Guide：官方指南，讲清Prompt的核心原理；
• 吴恩达ChatGPT Prompt Engineering课程： Coursera上的免费课程，用Python教你写Prompt；
• 《Prompt Engineering for Generative AI》：书籍，深入讲解Prompt设计的技巧。

未来趋势与挑战：AI交互会变得更"懂你"

7.1 未来趋势

1. 更智能的意图理解：结合大语言模型的"Few-Shot Learning"（少量样本学习），让界面能从用户的"只言片语"中推断出更多需求。比如用户说"帮我写个生日贺卡给妈妈"，界面能自动问"妈妈喜欢花还是烹饪？"；
2. 个性化的提示模板：根据用户的历史使用记录，生成个性化的要素。比如用户之前总是选"亲切风格"，下次界面会默认推荐"亲切"；
3. 多模态交互：除了文字，还能通过语音、图片输入需求。比如用户上传一张孩子的数学试卷，界面能识别出"数学进步"的内容，自动加入Prompt；
4. 实时的反馈优化：AI能在生成内容的过程中实时询问用户。比如"我正在写发言稿，需要详细讲孩子的进步过程吗？"，而不是等全部写完再反馈。

7.2 挑战

1. 平衡引导性与自由度：界面不能问太多问题让用户厌烦，也不能问太少导致Prompt不清晰。比如用户只说"写发言稿"，界面可以先问"孩子年级"和"突出内容"，其他要素默认填充（比如风格默认"亲切"）；
2. 跨场景的通用性：不同场景的要素完全不同（比如写发言稿和旅游规划），界面需要能快速切换场景；
3. 用户教育：有些用户还是习惯写模糊提示（比如"写篇发言稿"），界面需要引导用户学会补充细节，但不能让用户觉得"麻烦"；
4. 隐私问题：收集用户的历史记录来个性化提示，需要保护用户隐私（比如匿名化处理数据，让用户可以随时删除历史记录）。

总结：原来"懂AI"的界面是这样设计的

我们花了这么多篇幅，其实只讲了一个核心逻辑：提示交互界面的本质是"用户需求的翻译官"——把用户的模糊想法翻译成AI能听懂的精确指令。

核心概念回顾

• 意图识别：找到用户需求的"场景"（比如"教育-家长沟通"）；
• 要素收集：问关键细节（比如"孩子年级"“突出内容”）；
• Prompt生成：把要素填进模板，生成精确指令；
• 反馈闭环：根据用户评价调整Prompt。

用一句话总结

好的提示交互界面，让用户不用学Prompt，也能让AI"听懂"自己的需求——就像你和朋友聊天，不用解释"我要的辣是中等辣"，朋友也能懂你。

思考题：动动小脑筋

1. 你最近用AI时遇到过"猜提示"的痛苦吗？如果让你设计界面，你会加哪些问题来引导用户？
2. 比如设计一个"AI菜谱助手"，你觉得需要收集哪些提示要素？（提示：可以用"5W1H"模型）
3. 如何平衡界面的引导性和用户的自由度？比如用户不想回答太多问题，怎么处理？

附录：常见问题与解答

Q1：为什么不直接让用户写Prompt？

A：因为90%的用户不懂Prompt技巧（比如"Role+Goal+Context"结构），直接写Prompt会让用户觉得"难用"。界面的作用是"降低门槛"——让用户用"人类的方式"表达需求，界面帮用户做"翻译"。

Q2：提示要素是不是越多越好？

A：不是。要素要"关键"——只问影响AI输出的核心细节。比如写发言稿，"孩子年级"是关键（三年级和高中的语气不同），但"孩子的身高"不是关键（不影响发言稿内容）。

Q3：如何判断Prompt是不是"精确"？

A：看AI的输出是不是符合用户需求。如果用户说"结果符合"，说明Prompt是精确的；如果不符合，说明要素没收集全，需要调整。

扩展阅读 & 参考资料

1. 书籍：《Prompt Engineering for Generative AI》（作者：Davide Bacciu）；
2. 课程：Coursera《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》（吴恩达）；
3. 文档：OpenAI官方Prompt指南（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）；
4. 博客：Medium《A Beginner’s Guide to Prompt Engineering》（作者：Towards Data Science）。

最后：AI交互的未来，不是让用户"学AI的语言"，而是让AI"学人类的语言"。希望这篇文章能帮你设计出"懂用户"的提示交互界面——告别猜谜，让AI真正成为用户的"助手"。

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