提示词工程实战手册

以下是根据多维度参考资料整理的《提示词工程实战手册》核心框架与技巧，结合学术研究与实践经验，系统性指导从基础到高阶的应用场景：

一、基础篇：提示词工程核心原则

明确性优先原则

使用具体数字/格式限定（如“生成包含3个转折点的500字悬疑故事”）

避免模糊表述（“写篇文章” → “撰写面向职场新人的时间管理指南，包含3个工具与案例”）

结构化输入与输出

指令+上下文+示例：用分隔符（如~~~）划分任务背景与要求，减少歧义

格式规范：要求JSON/HTML/Markdown等结构化输出，便于解析

角色设定与场景绑定

为AI设定角色（如“10年经验的算法架构师”）提升专业输出质量

明确用户角色（如“市场营销总监”）优化需求匹配

二、进阶篇：高效提示词设计策略

思维链引导技术

分阶段提问：拆解复杂任务为多步骤（如数据分析→可视化→结论）

CoT（Chain-of-Thought）：要求模型展示中间推理过程

上下文控制与记忆管理

System指令隔离：通过系统级提示固定AI行为模式，避免对话偏移

动态上下文注入：在长对话中主动更新背景信息

对抗模型局限性

幻觉抑制：添加验证条件（如“仅基于以下数据回答”）

伦理安全设计：规避敏感内容，预设政治/文化审查规则

三、系统化设计：构建个人提示词库

双螺旋结构模型

系统提示词：定义AI人格与全局规则（如“你是一名严谨的科研助手”）

用户提示词：具体任务指令（如“生成量子计算领域2024年研究综述”）

模块化模板开发

场景分类模板：内容创作、数据分析、代码生成等专用模板

变量替换机制：使用占位符（如{行业}）快速适配不同需求

四、实战案例精选

营销文案生成

提示词示例：

角色：资深小红书运营专家

任务：为SPF50+防晒霜撰写爆款笔记

要求：标题含emoji，正文突出“素颜可用”卖点，参考风格案例：[示例链接]

输出格式：Markdown带标题分级

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代码生成与调试

输入：

用Python编写函数，接收整数列表，返回所有奇数之和。需包含异常处理（非列表输入报错）。

优化技巧：添加测试用例验证输出

学术研究辅助

高阶提示：

你是有Nature期刊发表经验的生物学研究员，请对比CRISPR-Cas9与Base Editing技术的优缺点，以表格形式展示，并附近三年高引文献。

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五、调试与优化指南

迭代改进流程

初次输出分析 → 添加缺失约束 → 调整温度参数（降低随机性）

使用“假设-验证”循环（如“如果用户是新手，应如何简化术语？”）

核心参数调优

Temperature：创意任务（0.7-1.0） vs 严谨任务（0-0.3）

Top-p/Top-k：控制生成多样性，避免重复

六、学习资源与工具

必学课程：吴恩达《提示词工程》课程（B站可获取）

工具推荐：

聚合网站：PromptBase、FlowGPT（精选模板库）

本地部署：Stable Diffusion提示词解析工具（图像生成场景）

社区参与：CSDN/知乎专题讨论、DeepSeek官方提示词库

提示：完整案例库与参数配置细节可参考157等来源，结合具体场景灵活调整。建议通过A/B测试持续优化提示词效果。