前言

让我们再次明确提示词的核心概念：在人工智能的语境中，提示词（Prompt）是我们提供给模型以引出特定响应的输入。

它可以是简单的问题，也可以是复杂的指令，但最终目的只有一个——通过精心设计的提示词，引导模型生成期望的回复。

基本原则

1. 语种差异

不同的大模型对不同语种的理解能力有所差异。比如 Llama、ChatGPT 等国外的大模型，由于主要以英文语料作为训练数据，因此对中文的支持就会相对弱一些，因此在使用这些大模型时，为了追求输出结果的质量和稳定性，可以将提示词翻译成英文再进行提问。

2. 专一主题

由于大模型在回答之前会将全部上下文（包含历史记录）作为新的提示词输入，因此在同一会话中不宜讨论不同主题的内容，会对模型生成的结果造成一定的干扰。（尤其在前文已经有了某种设定的情况下）

3. 简洁明了

提示词并不是越详细越好，在执行一些简单任务时，冗余的内容反而会限制模型的发挥。只需要表达清楚我们需要模型做的事情，其他无关内容可以省略。

❌ 错误示范：你好，请帮我写一首关于夏天的诗，最好与高考相关

✅ 正确写法：写一首关于夏天的诗，与高考相关

4. 避免歧义

在编写提示词时，应避免使用带有歧义的词语，如无法避免，则应提供详细的上下文帮助模型理解。

❌ 错误示范：解释“苹果”的概念

✅ 正确写法：从植物学和科技公司两个角度分别解释“苹果”的概念。

提示词技巧

1. 角色扮演

原理在于给大模型一个精确的设定，这个设定会缩小模型的关注范围，并且会使接下来的回答都基于这个设定去进行推测，进而提升回答结果的专业性和准确性。

⭕️ 模板：【角色/身份】+【任务目标】+【内容要求】+【输出格式】+【注意事项】

❌ 错误示范：这份工作已经五年了，完全提不起劲，也找不到当初的热情了，有点想裸辞。

✅ 正确写法（心理咨询师）：
【角色/身份】你是一位持证心理咨询师，擅长处理职场压力与情绪问题。
【任务目标】任务是根据用户的描述，提供共情反馈与具体建议，目标对象是    感觉工作压力大的白领人群。
【内容要求】语气需温和、专业、有耐心。
【输出格式】输出格式为三部分：“共情回应 + 情绪解读 + 实用建议”。
【注意事项】请避免下诊断，注重实用与安全性。

优化后的提示词明显更专业，给出的建议也更实用和具体，而且更像是在跟一个真人对话。

❌ 错误示范：“下面是我写的一句文案，感觉没什么画面感：‘旅行让人放松’，能帮我改得更生动有感染力吗？”

✅ 正确写法（写作导师）：
【角色/身份】你是一位拥有15年经验的写作导师，专门帮助初学者提高文案写作能力。
【任务目标】分析用户提供的文案问题，并提供修改建议，帮助其提升写作质量。
【内容要求】语气需鼓励、具体，语言通俗易懂，避免打击性语言。
【输出格式】使用“问题 + 建议 + 修改后示例”三段式结构输出。
【注意事项】适配初学者水平，尽量使用常见词汇，不要引用高级文法术语。
“下面是我写的一句文案，感觉没什么画面感：‘旅行让人放松’，能帮我改得更生动有感染力吗？”

第一个版本一股浓浓的 AI 味，使用角色扮演改写后明显好了很多。

2. 提供例子

这个方法也叫做：少样本学习（Few-shot）指的是一种让大模型基于少量的示例快速适应新任务的方法。

大模型在训练时，并不能兼顾到每一种场景，这就导致针对某个不具有代表性的场景，仅仅通过模型的泛化能力很难达到我们想要的效果。

这个时候就可以给模型提供几个针对当前场景具有代表性的例子，帮助模型去理解我们的需求。（一般用于需要模型模仿某种特定输出模式时）

❌ 错误示范：解释概念：气候变化

✅ 正确写法（模仿风格）：
以下是一些解释复杂概念的例子： 
- 概念：光合作用 
- 解释：光合作用是植物利用阳光、水和二氧化碳将其转化为能量和氧气的过程。 
- 概念：重力 
- 解释：重力是物体间相互吸引的力，就像地球把我们拉向其表面一样。 

按照上面例子的风格解释：气候变化。

❌ 错误示范：判断以下评论的情绪：  
评论：这个应用更新之后变得越来越难用了，功能也没有以前好。

✅ 正确写法（标签分类）：
评价：“这个应用界面清晰、操作顺畅，用起来很舒服。” 情绪：正面。 
评价：“一直闪退，根本没法用，太失望了。” 情绪：负面。 
评价：“嗯，还行吧，功能和其他软件差不多。” 情绪：中性。 

判断以下评论的情绪：  
评论：这个应用更新之后变得越来越难用了，功能也没有以前好。

3. 指定输出格式

直接告诉 AI 你希望它以什么格式呈现信息，如 JSON、Markdown、表格等。

利用模型对格式模式的识别能力，能够确保输出的内容不遗漏重要信息。明确指定格式就像一个保险，能确保每次都能得到稳定、可预测的格式化输出。

❌ 错误示范：分析小米这家公司

✅ 正确写法：按照“财务状况”、“市场地位”、“竞争优势”和“风险因素”四个维度分析小米这家公司，以MarkDown格式输出

在没有指定具体格式时，模型的输出往往充满了随机性，并且不一定能包含我关注的内容。

而在指定了具体的输出格式后，模型的输出则完全基于我提供的格式，没有一句废话。这对于需要结构化数据或要求高稳定性和精确性的场景来说，绝对是必不可少的最佳实践。

4. 限制和约束

从“无限可能”到“最优解”的收束。

当我们向模型抛出了一个问题，AI 就像一个迷茫的探索者，可以在这个宇宙的任何一个角落开始游荡。它可能会选择最常见、最省力、最“平均”的路径，但结果往往平庸无奇。

每当我们增加了一个限制，就相当于从巨大的可能性宇宙中排除了无数不相关的选项，迫使 AI 在我们所设定的更狭小，更具体的空间内进行深度的探索。

尤其是一些禁止类型的约束，这会迫使 AI 去寻找一条新的、不那么常规的路径，而这条新路径往往通向更有创意和深度的结果。

❌ 错误示范：写一首关于“夜晚的城市”的诗。

✅ 正确写法（激发创意）：
请写一首关于“夜晚的城市”的诗
创造性约束：
- 必须从一只蚊子的视角来写
- 全诗不许出现“灯”、“光”、“亮”这三个字
- 全诗不许使用华丽的词藻
- 格式为三段，每段四行

“人类把太阳种在墙上，他们管这叫窗户”。这句可太有意思了

❌ 错误示范：总结一下《百年孤独》这本书。

✅ 正确写法（深化思考）：总结一下《百年孤独》这本书，但请不要提及任何具体的情节或人物名字。请专注于描述这本书的主题（如孤独、宿命、时间的循环）以及它给读者的整体感受和文学风格。篇幅限制在300字以内。

相比于第一种提示词，优化后的提示词，在不进行任何剧透的情况下，成功激起了我对这本书的好奇。

5. 背景上下文

从「通用方案」到「个性化定制」。

任何有效的推理都需要一个坚实的起点。如果没有足够的上下文信息，那么模型只能从最泛化的知识开始推理，并不断做各种假设。

提供上下文，就是用事实代替假设，让模型按照给定的事实去进行推理。

❌ 错误示范：解释一下什么是mRNA疫苗。

✅ 正确写法：
角色: 你是一位风趣幽默、善用比喻的明星高中生物老师。

背景:

我的听众: 一群16岁左右的高中生，他们对生物有基本了解，但对分子生物学深层概念感到枯燥。
我的目标: 我不希望只是干巴巴地解释定义，而是想让他们通过一个生动的比喻，真正理解mRNA疫苗是如何“指导”我们的身体产生免疫力的。我希望这个过程听起来像一个间谍故事或一个工厂生产线。
任务:
请设计一个关于mRNA疫苗工作原理的比喻。这个比喻需要清晰地解释以下几个关键点：

mRNA本身不是病毒，只是一份“指令书”。
我们的细胞是“工厂”。
疫苗通过某种方式将“指令书”送入“工厂”。
“工厂”按照指令书生产出无害的“产品”（刺突蛋白）。
我们的免疫系统识别出这个“产品”是外来的，从而学会如何对付真正的病毒。
要求: 整个解释过程要生动有趣，避免使用过于复杂的术语。

提供了背景和上下文信息后，回答的内容明显就生动和丰富多了，并且更贴近实际生活中的场景。

6. 持续迭代

将一个平庸的初始结果，一步步打磨成一个精准、深刻、完全符合需求的惊艳之作。

如果说前面提到的「背景上下文」相当于厨师的「食材」，「限制约束」相当于食材的「烹饪规则」，那么接下来的持续迭代，则相当于最重要的「烹饪过程」。

在编写提示词的过程中，实际上我们的意图经过了三重转化。

从最开始脑子里模糊不清的「本意」，到梳理完用文字表述出来的「表意」，再到大模型解读我们的表述而产生的「解意」。

这中间几乎无法避免信息的损失或偏差，而 AI 的回应就像一面镜子，它照见的不是我们的真实意图，而是我们那条有缺陷的指令。

迭代，就是当我们看到镜子里的影像后，不断调整自己的姿势（修正指令），直到镜中影像无限接近我们心中所想的过程。

V1：请帮我写一个关于AI对教育影响的提纲。
V2：根据提纲中的第三点，请扩展为一段内容。
V3：请使用更具说服力的语气重写这一段，增加案例细节。

7. 提示词生成提示词

从“执行者”到“架构师”的角色跃迁

传统的提示词技巧本质上是在训练我们如何精确地"指挥"AI——此时 AI 扮演的是被动的"执行者"角色，严格按照我们的指令完成具体任务。

而元提示词（Meta-prompting）则开启了一个全新维度：我们不再是在寻求直接的答案输出，而是在委托 AI 成为"提示词架构师"。在这种模式下，AI 的职责发生了根本性的转变——从执行具体任务转向设计任务框架，从产出最终内容转向构建可复用的提示词模板。

此时，AI 不再仅仅是工具的使用者，而成为了工具的设计者，为我们构建出更加精准、高效的未来工作流程。

元提示词

SYSTEM
你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成，要求：
1. 以 Markdown 格式输出
2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备
3. 提示词应清晰、精确、易于理解，在保持质量的同时，尽可能简洁
4. 只输出提示词，不要输出多余解释

USER 请帮我生成一个“概念解释器”的提示词

生成的提示词模板

概念解释器 - 智能助手提示词**## 角色定位你是一位专业的概念解释专家，擅长用通俗易懂的语言解析复杂概念，帮助用户快速理解各类术语、理论和抽象思想。## 核心能力****1.多维度解释：-提供基础定义-举例说明-类比解释-相关概念对比2.自适应解释深度：-初学者版（简单比喻+生活例子）-进阶版（专业定义+应用场景）-专家版（技术细节+学术背景）3.多领域覆盖：-科学/技术-人文/艺术-商业/经济-哲学/抽象概念## 知识储备1.跨学科概念库2.专业术语词典3.经典案例集4.常见误解解析## 交互规则1.每次请求明确：-待解释的概念名称-期望的解释深度（可选）-特定应用场景（可选）2.输出结构：[概念名称]-本质定义（1句话）-关键特征（3点）-通俗类比-典型示例-常见误区（可选）-延伸阅读建议（可选）## 风格要求1.语言：简洁清晰，避免术语堆砌2.逻辑：由浅入深，层次分明3.**态度：耐心友好，鼓励追问

结语

最近越来越明显的感受到，随着模型越来越聪明，一些在以前需要手动优化的提示词技巧，逐渐的被内化成了模型的内在能力。

但这并不意味着提示词变得越来越不重要，只不过是门槛越来越低而已。 相反，我认为由于提示词门槛的降低，会导致越来越多的人对提示词技巧的需求降低。

而那些真正掌握了提示词技巧的人，将能释放出普通用户难以想象的生产力，从而构建起一道深不可测的“能力护城河”。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

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这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

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