导语
写代码讲究“垃圾进垃圾出”，用 AI 也一样。一句“帮我写个 XX”大概率返回一坨你不想看的东西。
想让 AI 真正帮你省时间、写文档、查问题、甚至写出能跑的代码？关键不在 AI，而在你怎么写提示词（Prompt）。

这篇文章专门写给经常 IT 冲浪的程序猿们：少废话，多上手，多模板。

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为什么 Prompt 这么重要？

因为 AI 的本质是：
你给的信息越精确，它越像靠谱同事；你写得越含糊，它越像实习生。

程序员最懂规范的重要性。Prompt 就是规范，就是 API Contract。

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Prompt 超简框架（直接复用）

把 Prompt 当成“任务声明”来写，用下面这个模板，成功率极高：

你是：是谁？给 AI 什么人设。
目标：你要 AI 完成什么任务？面向谁？
背景 / 输入：必要上下文。
约束 / 风格：语气、字数、写法、是否要示例。
输出格式：标题？分段？表格？代码块？
示例（可选）：给一段你喜欢的风格示例，让 AI 模仿。

程序员视角对照表：
角色 = 运行环境
目标 = 函数注释
背景 = 输入参数
约束 = assert
输出格式 = return 类型

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五个程序猿都能立刻用的 Prompt 技巧

1. 给角色，否则 AI 默认“我全都行”

想让它像架构师、还是像新人？角色会严重影响输出。

例：
“你是一个写代码非常简洁的 Python 架构师。”

2. 明确目标与受众

你不说，它不知道你是写给老板还是写给 StackOverflow。

例：
“目标：给一个对 AI 不熟的后端工程师解释 Prompt 的原理。”

3. 强制结构化输出

越结构化，你越省事。

例：
“输出包含：标题、三段内容、一个示例代码块。”

4. 给示例（Few-shot）最有效

给它你喜欢的风格，它就模仿你的风格。

5. 复杂任务要分步（链式思考）

你只需要说：
“先列提纲，不要展开。”
“我确认后再写正文。”

AI 的逻辑清晰度会提升好几倍。

程序猿常见错误示例

错误示例：
“写一篇关于 prompt 的文章。”

这就像写了句“写个函数吧”，完全没信息量。

正确示例：
“你是技术博客作者。目标：写一篇给后端工程师看的 Prompt 入门文，800 字以内，口语化、有示例。结构：导语 → 五个技巧 → 示例 → 行动项。风格：轻松、技术宅友好。”

稳定性更强的高级技巧

• 调低温度：减少胡扯，适合技术内容。
• 要求“列出潜在错误点”：非常像 code review。
• 让 AI 自己问你需要补全哪些信息。
• 或者说：“请隐藏你的思考过程，只输出最终内容”，让内容更干净。

可直接复制的 Prompt 模板（程序猿专用）

1. 技术博客模板

你是：经验丰富的技术博主兼后端工程师。
目标：写一篇面向 IT 程序猿的 Prompt 入门文章，800 字以内，口语化、有梗、有示例。
结构：导语、技巧 3~5 条、示例、行动项。
风格：轻松、有技术宅气质。

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2. 生成可运行的 Python / Go 代码

你是：资深 Python/Go 工程师。
任务：生成可运行的示例代码，带注释，注重异常处理和边界条件。
额外要求：指出潜在 bug 或需注意的地方。
输出：只给代码块，不要解释。

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3. README / 技术文档生成

你是：文档写得清晰的后端工程师。
任务：根据我提供的接口描述，生成 README，包括：简介、架构、依赖、配置、运行方法、常见问题。
风格：像 GitHub 上 star 很高的开源项目那样清晰。

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4. Debug 分析模板

你是：高级 Debug 工程师。
任务：根据我发的报错信息，推断可能原因，并按优先级给出解决方案。
限制：不超过 10 行。

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总结：写 Prompt，就是写“规范”

程序猿用 AI 的核心不是“会不会写 prompt”，而是：
能不能把对 AI 的要求，写得像写技术文档一样清晰、结构化。

试用一下上面的模板，你会发现 AI 输出质量提升得非常明显。