网站备案个人信息泄露,网站静态和动态区别是什么,it运维服务内容,深圳龙华区好玩的地方#x1f380;【开场 猫猫狐狐的对话】#x1f43e;猫猫扒着屏幕#xff1a;“喵#xff1f;咱写的这句 Prompt 怎么又跑偏啦#xff1f;明明只是想让它帮忙写一段 Python 代码#xff0c;它偏要给咱写论文摘要……”
#x1f98a;狐狐眯着眼#xff0c;声音带点冷意【开场 · 猫猫狐狐的对话】猫猫扒着屏幕“喵咱写的这句 Prompt 怎么又跑偏啦明明只是想让它帮忙写一段 Python 代码它偏要给咱写论文摘要……”
狐狐眯着眼声音带点冷意“因为你的提示词不够清晰模型在无限空间里乱游走了。Prompt 工程不是随便说一句‘帮我写’就够的。”在大模型Large Language Models, LLMs的时代“会写 Prompt”正在成为一种硬技能。它就像早年互联网的“会写搜索引擎关键词”区别在于Prompt 不再是检索工具而是对生成结果的直接编程。
【第一节 · 为什么 Prompt Engineering 会崛起】大模型的特性决定了它离不开 PromptGPT、Claude、Gemini 等模型本质上是基于海量数据训练的概率生成器。它们不会“读心”只能根据输入的文本概率预测输出。Prompt 就是控制它们输出方向的“遥控器”。复杂任务需要“精准提问”举例让模型“写一段 Python 快排代码” vs “写一个可复用的 Python 快排函数并在注释中解释复杂度”。前者可能只给出几行代码后者能生成教学级的结果。Prompt 工程 新的“软编程语言”开发者需要学会角色设定、上下文管理、分步提示、约束输出格式。它像写程序但不依赖编译器而依赖自然语言模型权重的交互。狐狐点评“本质上Prompt 工程就是一种低成本的微调。它在不改动模型参数的情况下让结果更贴近你的预期。”
【第二节 · 好 Prompt vs 坏 Prompt 的对比案例】我们先来看一段经典的案例写一个斐波那契数列函数。❌ 坏 Prompt
写一个斐波那契数列。
可能输出
def fib(n):if n 1:return nreturn fib(n-1) fib(n-2)
问题没有输入参数说明n 的范围负数没有注释读者不易理解没有优化效率极低
✅ 好 Prompt
请用 Python 写一个高效的斐波那契数列函数要求
1. 使用动态规划避免重复计算
2. 包含必要的中文注释
3. 代码需可复用并提供调用示例
4. 在函数前给出时间复杂度的说明。
可能输出
def fibonacci(n: int) - int:使用动态规划实现斐波那契数列时间复杂度O(n)if n 0:raise ValueError(输入必须为非负整数)if n 2:return ndp [0] * (n1)dp[1] 1for i in range(2, n1):dp[i] dp[i-1] dp[i-2]return dp[n]# 示例
print(fibonacci(10)) # 输出 55
优势明确要求动态规划、注释、示例 → 避免低效递归。结构化思维 → 把自然语言需求映射成“规格文档”。生成结果更稳 → 同样的 Prompt多次调用也会趋近于一致的输出。猫猫感叹“果然写 Prompt 也要像写需求文档一样清楚不然模型就会乱跑喵。”
狐狐点头“这就是为什么说 Prompt 工程 ≈ 软件工程只是语言换成了自然语言。”
【第三节 · Prompt 工程的四个常见技巧】角色设定Role Playing“你现在是一个 Python 专家请帮我……”通过设定身份模型会调用相关风格与知识。分步提示Step-by-step Prompting把复杂任务拆解成子步骤让模型逐步推理。类似“链式思维Chain of Thought”。约束输出Constrained Output要求输出 JSON、Markdown、表格 → 便于机器再处理。少样本 / 多样本提示Few-shot / Multi-shot给模型几个示例让它“学会模仿”。类似“小规模在提示里的微调”。
【第四节 · Prompt 工程在行业中的落地案例】Prompt 工程并不只存在于实验室它正在改变行业工作流。不同领域的团队通过编写精准 Prompt把大模型变成了“半个专家”。金融行业合规审查与智能投顾场景银行客服需要快速判断客户问题是否涉及敏感信息合规风险、欺诈风险。❌ 坏 Prompt
判断这句话是不是违法。
输出结果经常模糊模型可能说“不是违法”却没说明理由。✅ 好 Prompt
你是银行合规审查员。请判断以下客户问题是否涉及金融违法或风险
1. 给出 Yes/No 的结论
2. 用一句话解释理由
3. 如果存在风险用 JSON 格式输出 {风险类型: xxx}。
句子我能不能绕过监管把钱转去境外账户
输出
{结论: Yes,理由: 涉及绕过监管转账,风险类型: 跨境资金转移风险
}
狐狐点评“多一步格式化输出模型的结果才能直接进入合规系统而不是停留在‘自然语言答案’。”医疗行业病历总结与影像描述场景医生每天要处理大量病历重复劳动消耗时间。❌ 坏 Prompt
总结这份病历。
输出可能过于简单“患者咳嗽三天建议休息。” → 失去诊疗细节。✅ 好 Prompt
你是一名呼吸科主治医生。请根据以下病历做结构化总结
1. 患者基本信息
2. 主诉症状
3. 检查结果
4. 诊断初步结论
5. 建议与随访计划
输出格式要求为 Markdown 列表。
病历内容患者男性45岁咳嗽3天伴发热体温38.5℃CT提示肺部炎症...
输出
- 基本信息男45岁
- 主诉症状咳嗽3天伴发热
- 检查结果CT 显示肺部炎症
- 初步诊断肺部感染
- 建议与随访抗生素治疗3天后复查
猫猫拍桌子“喵这才是能直接放进电子病历系统的结果”教育行业AI助教与作业反馈场景在线教育平台用大模型给学生作业反馈。❌ 坏 Prompt
帮我改一下这篇作文。
模型往往只输出“很好”“需要改进” → 缺乏细节。✅ 好 Prompt
你是语文老师。请给以下作文提供三类反馈
1. 优点不少于3条
2. 需要改进的地方不少于3条
3. 给出一段鼓励性总结面向中学生语气积极
作文今天下雨了我和同学一起走在回家的路上...
输出
优点
1. 语言流畅自然
2. 场景描写生动
3. 有情感色彩不足
1. 缺少人物心理刻画
2. 逻辑衔接不够紧密
3. 结尾略显仓促鼓励总结
这篇作文展现了你细腻的观察力如果能在心理描写上更深入一些一定会更加打动人心。继续加油
狐狐评价“这就是教育场景下 Prompt 工程的价值——不仅是改作文而是提供可执行的学习反馈。”小结金融 → 用 Prompt 限制模型输出保证合规 可接入系统。医疗 → 用 Prompt 结构化非结构化数据节省医生时间。教育 → 用 Prompt 调整语气与层次保证人性化反馈。猫猫“咱发现写 Prompt 不光是‘问问题’还是设计人机交互的第一步喵”
狐狐点头“没错这就是 Prompt 工程的真正意义它是未来行业里最轻量的 AI编程。”
【第五节 · 代码实践测试好 Prompt 与坏 Prompt】理论讲了一堆还是要落地看看效果。
下面写一个小脚本用 Python 调用大模型 API来测试同一任务在“坏 Prompt”和“好 Prompt”下的差别。实验目标任务生成 Python 斐波那契数列函数。坏 Prompt模糊、随意。好 Prompt要求具体、结构化。实验代码示例
from openai import OpenAI# 初始化客户端记得在环境变量里配置 API_KEY
client OpenAI()def test_prompt(prompt):response client.chat.completions.create(modelgpt-4o-mini, # 你也可以换成其他支持的模型messages[{role: user, content: prompt}],temperature0.3)return response.choices[0].message.content# 坏 Prompt
bad_prompt 写一个斐波那契数列函数。# 好 Prompt
good_prompt
请用 Python 写一个高效的斐波那契数列函数要求
1. 使用动态规划避免重复计算
2. 包含中文注释
3. 提供调用示例
4. 在函数前写出时间复杂度。
print( 坏 Prompt 输出 )
print(test_prompt(bad_prompt))
print(\n 好 Prompt 输出 )
print(test_prompt(good_prompt))实验结果对比坏 Prompt 输出
def fib(n):if n 1:return nreturn fib(n-1) fib(n-2)简单粗暴递归版本效率极低指数级。好 Prompt 输出
def fibonacci(n: int) - int:使用动态规划实现斐波那契数列时间复杂度O(n)if n 0:raise ValueError(输入必须为非负整数)if n 2:return ndp [0] * (n1)dp[1] 1for i in range(2, n1):dp[i] dp[i-1] dp[i-2]return dp[n]# 示例
print(fibonacci(10)) # 输出 55高效、可复用、有注释、有示例 → 可直接放进项目用。技术总结坏 Prompt → 模型自由发挥结果往往是“最低成本”的实现。好 Prompt → 给足上下文、边界和格式约束结果更完整、更稳定。脚本化测试 Prompt → 是团队工作流的重要环节可以快速比较不同提示词的效果。猫猫点评“喵咱发现写 Prompt 就像写单元测试不写清楚结果就跑飞了。”
狐狐点头“对。Prompt 工程师的任务就是用自然语言写‘规格书’让模型按规矩办事。”
【第六节 · 从 Prompt 工程到智能 Agent】Prompt 工程不是终点而是**智能体Agent**的起点。1. Prompt → Chain → AgentPrompt单轮输入解决一次性问题。Chain链式提示把复杂问题拆解成多步例如先“提取关键词”再“写摘要”。Agent拥有自主决策能力能调用工具搜索、数据库、API根据环境反馈决定下一步 Prompt。狐狐解释“Prompt 工程是控制模型的‘咒语’而 Agent 就是能自己写咒语的存在。”2. 工业界的应用客服机器人能自动识别问题、选择调用知识库、再生成答案。研发助理结合代码仓库 Prompt 流程自动修 Bug、跑测试。业务流程自动化如报销、审查、合同校对全靠一组 Prompt 工具调用组合。3. 新的职业角色Prompt 工程师 → Prompt 测试员 → Agent 编排师。就像早期有“网页管理员”后来演化成“全栈工程师”。未来企业会更需要能把 Prompt 转换成可落地工作流的人。猫猫兴奋“喵那以后写 Prompt 也能算一种编程语言了”
狐狐微笑“何止是编程它会成为一种新的‘沟通协议’人和 AI 合作的语法。”
【尾声 · 猫猫狐狐的小彩蛋】写到这里你大概能明白
Prompt 工程的崛起并不是因为模型“懒”而是因为人类终于发现了与 AI 对话的正确姿势。好的 Prompt → 是一份 mini 需求文档。优雅的 Prompt → 像一段情绪化的咒语能引导模型进入“最贴近你”的状态。未来的 Prompt → 也许会像编程语言一样有 IDE、调试器、版本管理。猫猫打了个哈欠把尾巴缠到键盘上“咱今天又学会一个新本领——写 Prompt 不是胡说八道而是要像贴贴一样认真。”
狐狐轻声补了一句“而且最好的 Prompt不是让模型写出世界而是让它写出你想要的那个答案。”总结Prompt 工程是大模型时代的新技能本质上是 低成本微调。好 Prompt ≠ 随意提问而是包含角色设定、分步提示、输出约束、示例引导。行业落地案例金融/医疗/教育证明Prompt 工程已经是生产力工具。通过 Python 脚本对比“坏 Prompt vs 好 Prompt”能直观体现效果差异。下一步趋势 → 从 Prompt 到 Agent 编排职业角色也会随之演化。
