暑假作業(yè)總拖到最后一周狂補，明知這樣效率低卻改不掉，有沒有辦法讓孩子主動提前完成？
《大宅門》里老太太為什么到死都不讓楊九紅戴孝，這是一種什么心理？
在AI驅動的產品時代，提示詞（Prompt）正成為產品經理與人工智能溝通的“新語言”。這篇文章深入解析了提示詞工程的核心價值：它不僅影響AI功能的實現效果，更直接決定了用戶體驗與商業(yè)成敗。
為什么產品經理或者任何需要和AI合作的人都要懂提示詞工程？
歡迎來到這篇專為產品經理、業(yè)務人員以及所有需要與AI協作的伙伴們準備的提示詞工程學習筆記。
在AI驅動的今天，大語言模型（LLM）正成為許多產品的“大腦”。而提示詞（Prompt），就是我們與這個“大腦”溝通、指揮它工作的語言。
過去，產品經理通過產品需求文檔（PRD）與工程師溝通；現在和未來，我們則需要通過提示詞與AI對話。
一個精心設計的提示詞，能直接決定AI功能的好壞、用戶體驗的優(yōu)劣，甚至商業(yè)目標的成敗。它不再只是工程師的專屬技能，而是每個產品人、業(yè)務人都需要掌握的核心能力。
掌握它，你才能真正地“設計”AI，而不僅僅是“規(guī)劃”AI。
這一系列的筆記將帶你從零開始，系統地學習提示詞工程，讓你不僅理解原理，更能動手寫出穩(wěn)定、高效、可維護的“生產級”提示詞，真正駕馭AI，創(chuàng)造出有價值的產品。
與AI溝通：舊挑戰(zhàn)與新麻煩
生成式AI是一項顛覆性的技術，但我們對它的能力和“脾氣”還知之甚少。盡管我們用最靈活、開放的自然語言和它交流，但它的“思考”方式對我們來說仍像一個黑箱。
因此，和AI打交道時，我們既會遇到類似和人類溝通的老問題，比如如何消除歧義、創(chuàng)造語境、提供清晰的上下文；也會面臨新麻煩：那個與我們對話的“東西”，理解語言的邏輯方式可能和我們完全不同。
“哄”AI的藝術：提示詞工程的三點心得
提示詞工程（PromptEngineering）是一個不平凡的過程。它不像傳統的編程那樣精確，更像是一門“哄勸”和“引導”的藝術。根據以往的實踐，有三點心得至關重要：
1.心態(tài)轉變：從“命令”到“哄勸”
我們必須認識到，與AI打交道和給計算機編碼指令是兩回事。大模型對提示詞中的細節(jié)極為敏感，有時一詞之差，結果可能謬以千里。我們需要像一位循循善誘的引導者，而不是發(fā)號施令的指揮官。
2.換位思考：理解AI的“邏輯”
當AI給出不理想的回答時，有效的糾正方式是嘗試代入它的“思維模式”，去幫它解釋為什么會犯錯。理解了它犯錯的原因，我們更能“對癥下藥”，精準地優(yōu)化提示詞。
3.協作共創(chuàng)：不可或缺的兩種角色
提示詞工程需要至少兩種角色的緊密協作：
提示詞工程師（如產品經理）：他們懂提示技術，知道如何巧妙地“哄”模型，引導它給出我們期望的結果。
領域專家（如業(yè)務專家）：他們真正理解業(yè)務場景，能定義什么是“好的結果”，以及為什么需要這樣的結果。
寫在最后：保持謙遜，持續(xù)實踐
請記住，提示詞工程和整個生成式AI領域都非常新，沒有放之四海而皆準的金科玉律。一個在模型A上效果絕佳的技巧，換到模型B或另一個問題上，可能就失效了。
因此，給初學者的建議是：
聚焦問題：首先要真正理解和搞清楚你想解決的業(yè)務問題，而不是只盯著技巧和輸入、輸出。并確保你用的數據和評估標準能夠真實地反映這個問題，最好從最簡單的方法開始。
保持懷疑：不要迷信任何未經你親手驗證的“最佳實踐”，并對所有關于“某個方法效果很好”的說法保持懷疑。
實踐出真知：提示詞工程歸根到底是一門實踐學科，盡管學習了許多的技巧和框架，但最終我們每個人都需要在自己在具體場景中找到最佳實踐。
現在，讓我們開始吧！
學習目標
學完這系列筆記，你將不用在尋找任何提示詞教程，能夠實現：
系統理解提示詞工程的核心概念與工作流程。
熟練掌握設計與優(yōu)化生產級提示詞的框架和技巧。
動手撰寫結構化、可預測的高質量提示詞。
建立能力對提示詞進行評測、迭代和版本管理。
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