提示工程实战：让大模型更好地理解你的意图

WJ2026-01-112026-01-19

前言

提示工程（Prompt Engineering）是与大语言模型交互的艺术和科学。一个精心设计的提示可以让模型输出质量提升数倍。本文将分享我在实践中总结的提示工程技巧。

一、提示工程的基本原则

1.1 明确性原则

好的提示应该清晰、具体、无歧义。比较以下两个提示：

❌ 差的提示：

1	写一篇关于AI的文章

✅ 好的提示：

请写一篇1500字左右的科普文章，主题是"人工智能如何改变医疗诊断"。
目标读者是没有技术背景的普通大众。
文章结构包括：引言、3个具体应用案例、未来展望、结语。
语言风格：通俗易懂，避免专业术语，必要时用类比解释。

1.2 结构化原则

使用结构化格式组织提示，可以显著提高输出质量：

# 角色设定
你是一位资深的Python开发工程师，专注于数据分析和机器学习。

# 任务描述
请帮我优化以下代码，提高其运行效率。

# 输入代码
[粘贴代码]

# 优化要求
1. 减少时间复杂度
2. 降低内存占用
3. 保持代码可读性
4. 添加必要的注释

# 输出格式
1. 优化后的代码
2. 优化说明（列出每项改进及其原理）
3. 性能对比预估

二、高级提示技巧

2.1 Few-Shot Learning（少样本学习）

通过提供示例，引导模型理解任务模式：

任务：将非正式语言转换为正式商务语言

示例1：
输入：这个方案太棒了，咱们就这么干！
输出：该方案具有可行性，建议按此执行。

示例2：
输入：老板说这事儿得抓紧搞定
输出：根据管理层指示，此事项需优先处理。

现在请转换：
输入：这个bug有点麻烦，得好好查查
输出：

2.2 Chain-of-Thought（思维链）

让模型展示推理过程，提高复杂问题的准确率：

问题：一个水池有两个进水管和一个出水管。进水管A单独需要6小时注满，
进水管B单独需要8小时注满，出水管C单独需要12小时放空。
如果三管同时打开，多久能注满水池？

请一步一步思考：

1. 首先计算每个管道每小时的效率...
2. 然后计算三管同时工作的净效率...
3. 最后计算注满所需时间...

2.3 角色扮演（Role Playing）

让模型扮演特定角色，获得更专业的输出：

你是一位在硅谷工作了15年的资深系统架构师，曾主导过日活千万级别的系统设计。
现在一个创业团队向你咨询，他们的产品预计在6个月内达到10万日活用户。

请以你的专业视角，为他们设计一个可扩展的后端架构方案，
需要考虑成本控制（创业公司资金有限）和未来扩展性。

三、实用提示模板

3.1 代码审查模板

# 代码审查请求

## 代码语言
Python 3.10

## 代码片段
```python
[你的代码]

审查维度

请从以下角度进行审查：

代码正确性
性能优化空间
安全漏洞
代码风格（PEP 8）
可维护性

输出要求

对每个问题给出具体的行号和修改建议
严重程度标注（高/中/低）
提供修复后的代码示例


### 3.2 学术论文润色模板

```markdown
# 学术写作润色

## 原文段落
[粘贴段落]

## 目标期刊
计算机科学领域顶级会议（如NeurIPS, ICML）

## 润色要求
1. 保持原意不变
2. 提升学术性和专业性
3. 使语言更加简洁有力
4. 检查语法错误
5. 确保符合学术写作规范

## 输出
1. 润色后的段落
2. 主要修改点说明

3.3 数据分析助手模板

# 数据分析任务

## 数据描述
- 数据来源：电商平台用户行为日志
- 时间范围：2025年1月-12月
- 数据量：约500万条记录
- 主要字段：user_id, timestamp, action_type, product_id, category

## 分析目标
1. 用户活跃度趋势分析
2. 用户购买转化漏斗
3. 热门商品类目分析

## 技术要求
使用Python + Pandas进行分析，Matplotlib/Seaborn可视化

## 输出要求
1. 完整可运行的代码
2. 每段代码的解释说明
3. 分析结论和业务建议

四、常见问题与解决方案

4.1 输出太长/太短

解决方案：明确指定长度要求

1	请用3-5句话总结这篇文章的核心观点。

或

1	请写一篇详细的技术文档，不少于2000字，需要包含代码示例和图表说明。

4.2 输出格式不符合预期

解决方案：提供格式模板

请按照以下JSON格式输出：
{
  "summary": "一句话总结",
  "key_points": ["要点1", "要点2", "要点3"],
  "conclusion": "结论",
  "confidence": 0.95
}

4.3 模型”幻觉”问题

解决方案：

要求模型标注置信度
要求提供信息来源
使用反问验证

1 2	请回答以下问题。如果你不确定答案，请明确说明"我不确定"，不要编造信息。如果可能，请说明信息的可能来源。