过去二十年，程序员的核心技能几乎没变：学语言、写代码、调 bug。
但是 AI 大模型的出现，正在悄悄改写这套逻辑。

有人开始疑惑：
👉 “未来的程序员，还需要会写代码吗？”
👉 “Prompt 工程（提示词工程）是不是新的编程语言？”

本文就来聊聊这个问题，并分享一些 实用的 Prompt 工程技巧。

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🧑‍💻 1. 写代码和写提示词，有什么区别？

• 写代码：精准的逻辑表达。你告诉计算机一步步要做什么，它会严格照做。

• 写提示词：模糊的语义引导。你告诉 AI 你想要的“结果”，但它的实现方式不确定。

一句话总结：

• 代码是“命令式”的，完全确定。

• 提示词是“描述式”的，带点概率。

比如：

# 传统代码写法 for i in range(5): print("Hello, World")

而提示词的写法可能是：

“帮我写一段 Python 代码，循环打印 5 次 ‘Hello, World’。”

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🚀 2. Prompt 工程，真的算一门“技能树”吗？

Prompt 工程就像是 AI 时代的“接口语言”，它帮人类和模型之间建立桥梁。

Prompt 工程需要哪些能力？

1. 表达清晰：你要能把需求讲明白，否则 AI 会乱跑。

2. 结构化思维：会用分步骤、条件约束来设计提示词。

3. 领域知识：懂一些专业背景，能写出更有针对性的 Prompt。

4. 调优能力：不断测试和迭代，让结果更符合预期。

这不正像程序员调试代码吗？
只不过工具从“编译器”换成了“大模型”。

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🔧 3. Prompt 工程实操示例

🎯 示例一：控制输出格式

很多人抱怨 AI 输出太随意，其实可以用 Prompt 限制格式：

Prompt：

帮我写一个 Python 函数，功能是计算列表中所有数字的平均值。请按照以下格式输出：

1. 代码块（包含完整函数）

2. 一句话解释函数作用

这样 AI 会输出：

def average(nums): return sum(nums) / len(nums) # 该函数用于计算列表中所有数字的平均值

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🎯 示例二：分步骤生成复杂功能

一次性让 AI 写大项目，容易出错。可以分步骤引导：

Prompt1：

请帮我设计一个学生成绩管理系统的基本功能模块，列出需要的函数名称。

Prompt2：

根据你上一步列出的函数，请先写出“添加学生成绩”的函数。

这种“拆分任务”的 Prompt，比一次性问“写一个完整系统”要稳健得多。

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🎯 示例三：让 AI 模拟“代码审查”

AI 不只是写代码，还能帮你查错。

Prompt：

下面是一段 Python 代码，请帮我检查逻辑是否有问题，并提出优化建议：

def divide(a, b): return a / b

AI 就会提醒：需要考虑 b=0 的情况，并给出修改后的版本。

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🔥 4. 程序员该不该转向 Prompt 工程？

我的看法是：

• 不会消灭写代码，因为底层逻辑和复杂系统仍需要工程化的实现。

• Prompt 工程是新技能，不是替代技能，就像学会 Git、Docker 一样，属于拓展能力。

未来很可能出现这样的分工：

• 初级任务（写小工具、写脚本） → 交给 AI + Prompt。

• 高级任务（架构设计、系统优化） → 仍然需要程序员。

• 中间地带 → 人类和 AI 协作完成。

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🌐 5. 我们正在进入“混合编程”时代

想象一下：

• 程序员写一部分核心逻辑。

• AI 根据提示词自动生成辅助模块。

• 最终形成“人机共创”的代码库。

这意味着，程序员不仅要懂代码，还要懂如何和 AI 对话。
Prompt 工程，其实是程序员技能树上的一个新分支，而不是新大陆。

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✅ 结论

写代码，仍然是程序员的核心竞争力。
写提示词，则是让程序员借助 AI 提效、扩展能力的新方式。

未来的程序员，可能既是“代码工匠”，也是“AI 驯兽师”。
谁能把这两种技能结合得更好，谁就能在 AI 时代走得更远。