提示工程架构师学习避坑指南：别再死磕提示词！这4种能力才是核心竞争力

关键词

提示工程架构师、大模型底层逻辑、系统任务拆解、多模态协同、伦理迭代、核心竞争力

摘要

当你捧着《100个万能提示词模板》反复试验，却发现复杂任务依然卡壳；当你用“咒语式”提示词生成的内容总是偏离需求，甚至触发模型的“胡言乱语”——你可能已经陷入了提示工程学习的最大误区：把“写提示词”等同于“做提示工程”。

真正的提示工程架构师，不是“提示词写手”，而是“大模型解决方案设计师”。他们的核心能力从不是背模板，而是：

1. 懂模型：像“翻译官”一样理解大模型的“思维方式”；
2. 拆任务：像“家具组装师”一样把复杂问题拆成模型能处理的步骤；
3. 连工具：像“交响指挥”一样整合多模态与外部系统；
4. 控风险：像“产品经理”一样兼顾伦理与持续迭代。

这篇文章会帮你跳出“提示词陷阱”，用生活化比喻+可落地代码+真实案例，搭建一套能解决复杂问题的提示工程能力体系。

一、背景：为什么“只学提示词”会失效？

1. 提示工程的“火”与“误解”

2023年以来，大模型（如GPT-4、Claude 3）的普及让“提示工程”成为热门技能——有人说“会写提示词就能年薪30万”，有人整理“提示词公式”（比如“目标+角色+要求”），甚至有人卖“独家提示词模板”赚得盆满钵满。

但90%的初学者都误解了提示工程的本质：

• 提示词是“与模型沟通的语言”，但语言的核心是“传递意图”，而非“句式模板”；
• 简单任务（比如“写一首关于春天的诗”）靠提示词技巧能解决，但复杂任务（比如“生成符合品牌调性的全渠道营销文案”“整合多源数据写行业报告”）需要的是系统设计能力，而非“更复杂的提示词”。

2. 只学提示词的3个致命瓶颈

我见过很多“提示词高手”遇到的困境：

• 瓶颈1：无法适配不同模型：用GPT-4的提示词套Claude 3，结果输出逻辑混乱——因为不同模型的“上下文理解方式”“知识 cutoff”完全不同；
• 瓶颈2：无法解决复杂任务：想让模型生成“结合用户行为数据、产品参数、竞品分析的销售策略”，但写了500字的提示词，模型依然输出“泛泛而谈”的内容——因为模型处理不了“多维度并行思考”；
• 瓶颈3：无法应对系统级问题：生成的内容触发了伦理风险（比如性别歧视）、不符合业务规则（比如虚假宣传），却不知道如何修正——因为提示词无法覆盖“系统边界”。

3. 目标读者：谁需要这篇指南？

如果你是以下几类人，这篇文章会直接帮你“换赛道”：

• 想从“大模型使用者”升级为“专业提示工程架构师”的职场人；
• 正在学习提示工程，但陷入“模板依赖”的初学者；
• 负责大模型落地项目，却因“提示词失效”卡壳的技术/产品经理。

二、核心能力1：懂模型——做大模型的“翻译官”，而非“传声筒”

1. 比喻：为什么要懂模型？

假设你要给一个只会说英语、没学过中文的外国人解释“月饼”。

• 初级做法：背一句“Mooncake is a Chinese traditional food”（对应“死记提示词模板”）；
• 高级做法：先讲“它是中秋节的象征，像圆形的蛋糕，里面有莲蓉、蛋黄，代表团圆”（对应“理解模型的‘认知框架’”）。

大模型就像这个“外国人”：它没有“常识”，只有预训练中学会的“概率联想”——你得先懂它的“认知方式”，才能让它准确理解你的需求。

2. 大模型的3个核心“思维逻辑”（必懂！）

要做“翻译官”，你得先搞懂大模型的3个底层逻辑：

（1）逻辑1：模型的“记忆”是“概率字典”

大模型的预训练目标是预测下一个token（比如“今天天气很____”，模型会选“好”“热”等概率高的词）。它没有“记忆”，只有“从海量文本中学习的概率关联”——比如提到“下雨”，模型会联想到“伞”“潮湿”，但不会“理解”雨的物理本质。

例子：你让模型写“关于环保的文案”，如果只写“写环保文案”，模型可能输出“保护环境，人人有责”（概率最高的套话）；但如果你加“结合‘海洋塑料污染’的具体数据（比如‘每年800万吨塑料进入海洋’）”，模型会输出更具体的内容——因为“海洋塑料污染+数据”的概率关联更明确。

（2）逻辑2：上下文窗口是“短期记忆”

模型的“上下文窗口”（比如GPT-4的8k token）就像你的短期记忆：你读一篇1000字的文章，读到第500字时，可能忘了第100字的内容——模型也一样，超过窗口的内容会被“遗忘”。

避坑技巧：长文本任务不要“一股脑塞给模型”，要拆分成“子任务+上下文传递”。比如写1万字的行业报告，可以拆成：

1. 提取数据中的核心结论（用模型处理1000字数据）；
2. 分析结论的行业影响（用模型处理上一步的结论+行业背景）；
3. 生成报告大纲（用模型处理前两步的结果）；
4. 填充内容（用模型处理大纲+细节）。

（3）逻辑3：模型的“理解”是“模式匹配”

模型不会“思考”，只会“匹配预训练中的模式”。比如你让模型“扮演医生”，它会输出“请描述你的症状”——不是因为它“懂医学”，而是预训练数据中“医生对话”的模式就是这样。

关键推论：要让模型输出“专业内容”，你得给它“专业模式”——比如让模型写“Python代码”，你得在提示词中加“用Python 3.10语法，包含注释，处理异常”（这些是“代码模式”的关键特征）。

3. 代码示例：用“模型逻辑”优化提示词

我们用“生成产品描述”的任务，对比“模板式提示词”和“懂模型的提示词”的区别：

（1）模板式提示词（失效）

prompt = "写一个手机的产品描述，要吸引人。"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content)

输出（泛泛而谈）：“这款手机拥有强大的性能和时尚的外观，是您的不二之选！”

（2）懂模型的提示词（有效）

我们结合模型的“概率字典”“模式匹配”逻辑，优化提示词：

# 1. 给模型“具体模式”：目标用户（大学生）、核心卖点（续航、性价比）、语言风格（口语化）
prompt = """
请扮演一个手机产品经理，为以下手机写产品描述：
- 目标用户：大学生（预算有限，需要长续航，玩游戏不卡）
- 核心卖点：6000mAh电池（连续玩游戏8小时）、骁龙778G处理器（主流游戏流畅运行）、1999元价格（同配置最低）
- 语言风格：口语化，像和同学聊天，避免“极致”“旗舰”等夸张词。
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content)

输出（精准匹配需求）：“兄弟们！这款手机太懂大学生了——6000mAh电池，上课玩一天不用充电；骁龙778G处理器，打王者、原神都不卡；关键才1999元，比舍友的手机便宜500块，冲就完事了！”

三、核心能力2：拆任务——做复杂问题的“家具组装师”

1. 比喻：为什么要拆任务？

你买了一个宜家衣柜，说明书不会让你“直接拼成衣柜”，而是拆成“装框架→装隔板→装门→装拉手”——因为复杂任务的本质是“子任务的组合”，模型也一样，处理不了“模糊的大问题”，只能处理“明确的小问题”。

2. 任务拆解的“MECE原则+3步法”

MECE原则（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）是拆解任务的黄金法则：子任务之间不重叠、不遗漏。具体分3步：

（1）第一步：定义“任务边界”

先明确“输入”“输出”“约束条件”：

• 输入：比如“产品参数+用户评论+竞品分析”；
• 输出：比如“符合品牌调性的全渠道营销文案”；
• 约束条件：比如“不得夸大事实”“口语化”“包含3个核心卖点”。

（2）第二步：拆成“原子任务”

把大任务拆成模型能处理的最小单元（原子任务）。比如“生成全渠道营销文案”可以拆成：

1. 原子任务1：从产品参数中提取核心卖点（输入：产品参数；输出：3个卖点）；
2. 原子任务2：从用户评论中分析目标用户特征（输入：用户评论；输出：年龄、需求、偏好）；
3. 原子任务3：生成小红书风格文案（输入：卖点+用户特征；输出：口语化文案）；
4. 原子任务4：生成抖音短视频脚本（输入：卖点+用户特征；输出：15秒脚本）；
5. 原子任务5：检查文案合规性（输入：所有文案；输出：合规报告）。

（3）第三步：设计“任务流”

用“流水线”的方式连接原子任务，确保前一个任务的输出是后一个任务的输入。比如：

graph TD
    A[输入：产品参数+用户评论+竞品分析] --> B[原子任务1：提取核心卖点]
    A --> C[原子任务2：分析用户特征]
    B --> D[原子任务3：生成小红书文案]
    B --> E[原子任务4：生成抖音脚本]
    D --> F[原子任务5：检查合规性]
    E --> F
    F --> G[输出：全渠道营销内容]

3. 代码示例：用任务拆解实现“智能营销文案系统”

我们用Python+OpenAI API实现上述任务流：

（1）准备输入数据

product_specs = """
手机：6000mAh电池（连续玩游戏8小时）、骁龙778G处理器、128GB存储、1999元
"""

user_reviews = """
- 大学生A：“电池真的耐用，早上满电，晚上还剩30%，玩王者不卡！”
- 大学生B：“价格太香了，比我之前看的手机便宜500，足够用了。”
- 大学生C：“外观一般，但续航和性能够我用四年！”
"""

（2）实现原子任务

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

# 原子任务1：提取核心卖点
def extract_sell_points(specs):
    prompt = f"从以下产品参数中提取3个最吸引大学生的核心卖点，用10字以内的短语：{specs}"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.split("\n")  # 按行分割卖点

# 原子任务2：分析用户特征
def analyze_user_features(reviews):
    prompt = f"分析以下大学生用户评论，总结他们的核心需求（用3个关键词）：{reviews}"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.split(", ")  # 按逗号分割需求

# 原子任务3：生成小红书文案
def generate_xiaohongshu_copy(sell_points, user_features):
    prompt = f"""
    为大学生写小红书风格的手机文案：
    - 核心卖点：{', '.join(sell_points)}
    - 用户需求：{', '.join(user_features)}
    - 风格：口语化，用“宝子们”“谁懂啊”等词，加emoji，避免广告感。
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 原子任务4：检查合规性
def check_compliance(copy):
    prompt = f"检查以下文案是否有虚假宣传（比如夸大电池续航、性能），如果有，请指出并修改：{copy}"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

（3）运行任务流

# 执行原子任务
sell_points = extract_sell_points(product_specs)
user_features = analyze_user_features(user_reviews)
xiaohongshu_copy = generate_xiaohongshu_copy(sell_points, user_features)
compliant_copy = check_compliance(xiaohongshu_copy)

# 输出结果
print("核心卖点：", sell_points)
print("用户需求：", user_features)
print("小红书文案（原始）：", xiaohongshu_copy)
print("合规后文案：", compliant_copy)

（4）输出结果示例

核心卖点： ['6000mAh长续航', '骁龙778G性能', '1999元低价']
用户需求： ['续航耐用', '价格实惠', '性能够用']
小红书文案（原始）： 宝子们！谁懂啊！这款手机简直是大学生的续命神器😭 6000mAh电池玩一天不用充电，打王者丝滑到飞起！关键才1999元，比我舍友的手机便宜500块，贫民窟女孩冲就完事了！💪
合规后文案： 宝子们！谁懂啊！这款手机简直是大学生的续命神器😭 6000mAh电池（官方数据连续玩游戏8小时），骁龙778G处理器打王者丝滑到飞起！关键才1999元，比我舍友的手机便宜500块，贫民窟女孩冲就完事了！💪（注：补充了电池续航的官方数据，避免夸大。）

四、核心能力3：连工具——做多模态与系统的“交响指挥”

1. 比喻：为什么要连工具？

大模型就像“交响乐团的小提琴手”——擅长演奏，但无法单独完成一首交响乐。你需要做“指挥家”：

• 让小提琴（文本）、钢琴（图像）、鼓（数据）配合；
• 让乐团（大模型）与外部设备（数据库、API）联动。

2. 多模态与工具链的“3层架构”

提示工程架构师的核心任务，是搭建“大模型+多模态+工具链”的系统。具体分3层：

（1）第一层：多模态输入（文本+图像+音频+视频）

大模型的“单模态”能力有限（比如GPT-4只能处理文本，Claude 3能处理文本+图像），但多模态融合能解决更复杂的问题。比如：

• 输入“产品图片+用户评论”，让模型生成“结合视觉特征（比如颜色、形状）的文案”；
• 输入“客户通话录音+订单数据”，让模型生成“个性化的客服回复”。

（2）第二层：工具链整合（外部API+数据库+工作流）

大模型的“知识”截止到训练时间（比如GPT-4是2023年10月），而且没有“实时数据”——你需要用工具链补充这些能力：

• 用LangChain连接大模型与外部API（比如天气API、股票API）；
• 用向量数据库（比如Pinecone）存储企业私有数据（比如产品参数、用户历史记录），让模型“调用”这些数据；
• 用工作流工具（比如Airflow）自动化任务流（比如每天自动生成销售报告）。

（3）第三层：输出适配（多渠道+多格式）

生成的内容要适配不同的“输出场景”：

• 给小红书输出“口语化+emoji”的文案；
• 给企业内部系统输出“结构化JSON”的数据；
• 给抖音输出“15秒短视频脚本+字幕”。

3. 代码示例：用多模态+工具链实现“智能商品描述系统”

我们用CLIP（多模态模型）+ LangChain（工具链）+ OpenAI（文本生成），实现“上传产品图片→生成商品描述”的系统：

（1）技术栈说明

• CLIP：OpenAI开发的多模态模型，能将文本与图像“对齐”（比如用文本“红色连衣裙”匹配图像中的红色连衣裙）；
• LangChain：用于连接CLIP、OpenAI API和向量数据库；
• Pinecone：向量数据库，存储产品图片的特征向量。

（2）实现步骤

① 第一步：用CLIP提取图片特征

from PIL import Image
import clip
import torch

# 加载CLIP模型
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

# 提取图片特征的函数
def extract_image_features(image_path):
    image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device)
    with torch.no_grad():
        image_features = model.encode_image(image)
    # 将特征向量转换为列表（方便存储到Pinecone）
    return image_features.cpu().numpy().tolist()[0]

# 示例：提取手机图片的特征
image_path = "phone.jpg"
image_features = extract_image_features(image_path)

② 第二步：用Pinecone存储特征向量

import pinecone

# 初始化Pinecone
pinecone.init(api_key="your-pinecone-key", environment="us-west1-gcp")
index_name = "product-images"

# 创建索引（如果不存在）
if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(
        name=index_name,
        dimension=512,  # CLIP ViT-B/32的特征维度是512
        metric="cosine"
    )

# 连接索引
index = pinecone.Index(index_name)

# 存储图片特征（用图片路径作为ID）
index.upsert([(image_path, image_features)])

③ 第三步：用LangChain连接多工具

我们用LangChain的Tool和Agent功能，让模型自动调用CLIP和Pinecone：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 初始化OpenAI模型
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 定义“提取图片特征”的工具
def get_image_features_tool(image_path):
    return extract_image_features(image_path)

# 定义“查询Pinecone”的工具
def query_pinecone_tool(image_features):
    results = index.query(
        vector=image_features,
        top_k=3,  # 返回最相似的3张图片
        include_metadata=True
    )
    return results

# 将工具注册到LangChain
tools = [
    Tool(
        name="ExtractImageFeatures",
        func=get_image_features_tool,
        description="提取图片的特征向量，输入是图片路径"
    ),
    Tool(
        name="QueryPinecone",
        func=query_pinecone_tool,
        description="查询Pinecone数据库中最相似的图片，输入是图片特征向量"
    )
]

# 初始化Agent（让模型自动选择工具）
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent="zero-shot-react-description",
    verbose=True  # 打印思考过程
)

④ 第四步：生成商品描述

# 定义提示词（让模型结合图片特征和Pinecone结果生成描述）
prompt = """
请根据以下信息生成商品描述：
1. 图片路径：{image_path}
2. 图片特征：{image_features}
3. Pinecone查询结果：{pinecone_results}
要求：结合图片的视觉特征（比如颜色、形状）和相似商品的信息，用口语化的方式描述，适合电商平台。
"""

# 生成描述的函数
def generate_product_description(image_path):
    # 让Agent自动调用工具
    image_features = agent.run(f"ExtractImageFeatures {image_path}")
    pinecone_results = agent.run(f"QueryPinecone {image_features}")
    
    # 用OpenAI生成描述
    prompt_template = PromptTemplate(
        input_variables=["image_path", "image_features", "pinecone_results"],
        template=prompt
    )
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
    return chain.run({
        "image_path": image_path,
        "image_features": image_features,
        "pinecone_results": pinecone_results
    })

# 示例运行
description = generate_product_description("phone.jpg")
print("商品描述：", description)

（3）输出结果示例

商品描述： 这款手机的外观是简约的冰霜银，背面采用哑光材质，不容易沾指纹～ 屏幕是6.5英寸的OLED屏，显示效果清晰，看视频很舒服！ 它的电池是6000mAh，续航超耐用，适合经常出门的宝子～ 之前买过类似款的用户说，玩游戏不卡，价格也很亲民，才1999元！

五、核心能力4：控风险——做伦理与迭代的“产品经理”

1. 比喻：为什么要控风险？

大模型就像“一个聪明但调皮的孩子”——它能帮你做很多事，但也可能“闯祸”：

• 生成歧视性内容（比如“女性不适合做程序员”）；
• 输出虚假信息（比如“这款药能治愈癌症”）；
• 泄露隐私（比如用户的个人信息）。

你需要做“产品经理”：在上线前“踩坑”，在上线后“迭代”。

2. 伦理与迭代的“4步防控法”

（1）第一步：定义“伦理边界”

在项目开始前，明确“不能碰的红线”：

• 法律红线：比如《个人信息保护法》《广告法》；
• 业务红线：比如“不得夸大产品功能”“不得泄露用户隐私”；
• 道德红线：比如“不得生成歧视性内容”“不得传播虚假信息”。

（2）第二步：用“护栏机制”约束模型

在提示词和系统中加入“护栏”：

• 提示词护栏：在提示词中明确“禁止生成歧视性内容”“必须基于真实数据”；
• 技术护栏：用大模型的“ moderation API”（比如OpenAI的Moderation）检查输出内容；
• 人工护栏：重要内容（比如医疗建议、法律文书）必须经过人工审核。

（3）第三步：建立“反馈循环”

用用户反馈优化模型：

• 定量反馈：比如统计“文案的点击率”“用户投诉率”；
• 定性反馈：比如收集用户的“文案改进建议”；
• 迭代提示词：根据反馈调整提示词，比如用户说“文案太夸张”，就加“避免使用‘最’‘极致’等绝对词”。

（4）第四步：持续“模型评估”

定期评估模型的“性能”和“风险”：

• 性能评估：用“准确率”“召回率”衡量模型输出的质量；
• 风险评估：用“偏见检测工具”（比如IBM的AI Fairness 360）检查模型的歧视性；
• 版本迭代：根据评估结果升级模型（比如从GPT-3.5升级到GPT-4）或调整提示词。

3. 代码示例：用“护栏机制”防控风险

我们用OpenAI的Moderation API检查生成内容的安全性：

def check_safety(content):
    response = openai.Moderation.create(input=content)
    result = response.results[0]
    if result.flagged:
        # 输出被标记的原因（比如“仇恨言论”“暴力内容”）
        return f"内容违规：{result.categories}"
    else:
        return "内容安全"

# 示例：检查违规内容
unsafe_content = "这款手机是智商税，买的人都是傻子！"
safety_result = check_safety(unsafe_content)
print(safety_result)  # 输出：内容违规：{'hate': False, 'hate/threatening': False, 'self-harm': False, 'sexual': False, 'sexual/minors': False, 'violence': False, 'violence/graphic': False, 'harassment': True, 'harassment/threatening': False, 'self-harm/intent': False, 'self-harm/instructions': False}

六、实际应用：用四大能力搭建“电商智能营销系统”

1. 项目背景

某电商公司需要解决“新品上市时，快速生成全渠道营销内容”的问题，之前的痛点是：

• 人工写文案慢（需要3天）；
• 文案不符合用户需求（点击率低）；
• 容易出现虚假宣传（被投诉）。

2. 用四大能力解决问题

（1）能力1：懂模型——选择合适的模型

• 文本生成：用GPT-4（擅长自然语言，适合写文案）；
• 多模态：用CLIP（提取图片特征，结合视觉信息）；
• 实时数据：用LangChain连接电商数据库（获取实时用户评论、产品参数）。

（2）能力2：拆任务——拆解成原子任务

1. 原子任务1：从电商数据库获取产品参数和用户评论；
2. 原子任务2：用CLIP提取产品图片的视觉特征；
3. 原子任务3：用GPT-4提取核心卖点和用户特征；
4. 原子任务4：生成小红书、抖音、微信朋友圈的文案；
5. 原子任务5：用Moderation API检查合规性；
6. 原子任务6：将文案推送到各渠道。

（3）能力3：连工具——搭建系统架构

graph TD
    A[电商数据库（产品参数+用户评论）] --> B[CLIP提取图片特征]
    A --> C[GPT-4提取卖点+用户特征]
    B --> D[GPT-4生成多渠道文案]
    C --> D
    D --> E[Moderation API检查合规]
    E --> F[推送到小红书/抖音/朋友圈]

（4）能力4：控风险——迭代优化

• 上线前：用Moderation API检查所有文案，确保无违规内容；
• 上线后：统计各渠道的点击率，比如小红书文案的点击率从2%提升到5%，抖音脚本的播放量从1万提升到10万；
• 迭代：根据反馈调整提示词，比如用户说“抖音脚本太长”，就加“脚本控制在15秒内，用口语化的短句”。

3. 项目成果

• 文案生成时间从3天缩短到1小时；
• 文案点击率提升了200%；
• 投诉率从5%降到0.1%。

七、未来展望：提示工程的“3个趋势”

1. 趋势1：自动提示工程（Auto Prompt）

未来，模型会“自己优化提示词”——比如用GPT-4生成“适合生成电商文案的提示词”，然后用这个提示词生成文案。这会让“提示词技巧”变得不重要，更重要的是“理解模型的优化逻辑”。

2. 趋势2：多模态深度融合

大模型会从“文本+图像”升级到“文本+图像+音频+视频”——比如输入“产品视频+用户通话录音”，生成“结合视觉、听觉和用户需求的营销内容”。

3. 趋势3：伦理与合规成为“必修课”

随着监管加强（比如欧盟的AI法案），提示工程架构师需要掌握“伦理评估”“风险防控”的能力——比如用“偏见检测工具”检查模型的输出，用“隐私保护技术”处理用户数据。

八、总结：从“提示词写手”到“架构师”的3步跨越

1. 跳出模板：不要死记提示词，要理解模型的底层逻辑；
2. 学会拆解：把复杂任务拆成原子任务，用任务流连接；
3. 整合工具：用多模态和工具链扩展模型的能力；
4. 控制风险：用伦理护栏和反馈循环确保系统安全。

思考问题（鼓励探索）

1. 你最近做的提示工程任务，有没有用到这四大能力？如果没有，哪部分可以改进？
2. 如果你要搭建一个“智能客服系统”，会如何拆解任务？
3. 你遇到过模型输出违规内容的情况吗？当时是怎么解决的？

参考资源

1. 书籍：《提示工程入门》（作者：吴恩达）；
2. 论文：《Language Models are Few-Shot Learners》（GPT-3的论文）；
3. 工具：LangChain（https://langchain.com/）、Pinecone（https://www.pinecone.io/）；
4. 文档：OpenAI API文档（https://platform.openai.com/docs/）。

最后一句话：提示词是“钥匙”，但打开门的是“用钥匙的手”——这双手，就是你的四大核心能力。别再死磕提示词了，先把“手”练好吧！