哀雪綠

在AI驅(qū)動的產(chǎn)品時代，提示詞（Prompt）正成為產(chǎn)品經(jīng)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(xiàn)效果，更直接決定了用戶體驗與商業(yè)成敗。

為什么產(chǎn)品經(jīng)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(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)人員以及所有需要與AI協(xié)作的伙伴們準(zhǔn)備的提示詞工程學(xué)習(xí)筆記。

在AI驅(qū)動的今天，大語言模型（LLM）正成為許多產(chǎn)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(chǎn)品經(jīng)理通過產(chǎn)品需求文檔（PRD）與工程師溝通；現(xiàn)在和未來，我們則需要通過提示詞與AI對話。

一個精心設(shè)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(biāo)的成敗。它不再只是工程師的專屬技能，而是每個產(chǎn)品人、業(yè)務(wù)人都需要掌握的核心能力。

掌握它，你才能真正地“設(shè)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(tǒng)地學(xué)習(xí)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(chǎn)級”提示詞，真正駕馭AI，創(chuàng)造出有價值的產(chǎn)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(shù)，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(shù)：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(tǒng)的編程那樣精確，更像是一門“哄勸”和“引導(dǎo)”的藝術(shù)。根據(jù)以往的實踐，有三點心得至關(guān)重要：

1.心態(tài)轉(zhuǎn)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(jié)果可能謬以千里。我們需要像一位循循善誘的引導(dǎo)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(dāng)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(zhǔn)地優(yōu)化提示詞。

3.協(xié)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(xié)作：

提示詞工程師（如產(chǎn)品經(jīng)理）：他們懂提示技術(shù)，知道如何巧妙地“哄”模型，引導(dǎo)它給出我們期望的結(jié)果。

領(lǐng)域?qū)＜遥ㄈ鐦I(yè)務(wù)專家）：他們真正理解業(yè)務(wù)場景，能定義什么是“好的結(jié)果”，以及為什么需要這樣的結(jié)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(lǐng)域都非常新，沒有放之四海而皆準(zhǔn)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(xué)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(wù)問題，而不是只盯著技巧和輸入、輸出。并確保你用的數(shù)據(jù)和評估標(biāo)準(zhǔn)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(jīng)你親手驗證的“最佳實踐”，并對所有關(guān)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(xué)科，盡管學(xué)習(xí)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(xiàn)在，讓我們開始吧！

學(xué)習(xí)目標(biāo)

學(xué)完這系列筆記，你將不用在尋找任何提示詞教程，能夠?qū)崿F(xiàn)：

系統(tǒng)理解提示詞工程的核心概念與工作流程。

熟練掌握設(shè)計與優(yōu)化生產(chǎn)級提示詞的框架和技巧。

動手撰寫結(jié)構(gòu)化、可預(yù)測的高質(zhì)量提示詞。

建立能力對提示詞進行評測、迭代和版本管理。