Prompt Engineering 实战手册

Prompt Engineering 常被误解为「玄学」，其实它是一套可复用的工程方法。本文整理一份实用手册。

基本原则

写好提示词的三条铁律：

1. 具体：模糊的问题得到模糊的答案，明确输入、输出与约束；
2. 提供上下文：告诉模型「你是谁、要做什么、给谁看」；
3. 给例子：Few-shot 往往比长篇描述更有效。

零样本与少样本

• 零样本（Zero-shot）：直接给指令，适合简单任务；
• 少样本（Few-shot）：提供 2~3 个「输入→输出」示例，让模型学会格式与风格。

将下列句子翻译成英文：
苹果 → Apple
香蕉 → Banana
橙子 →

思维链（Chain-of-Thought）

对推理类任务，让模型「先思考再回答」，显著提升准确率：

请一步步推理，然后给出答案。

或通过示例示范推理过程。更进阶的还有自我反思（Self-Reflection）、多角度论证（Tree-of-Thought）等变体。

结构化输出

让模型输出 JSON，便于程序解析：

请以 JSON 格式输出，字段包括 title、summary、tags。

配合「使用工具/函数调用」可以让输出更可控、可校验。

工程化建议

• 提示词也要版本管理：像代码一样用 Git 管理、做 A/B 测试；
• 建立评估集：用固定测试用例衡量提示词改动的效果；
• 控制温度：创造性任务调高，精确任务调低。

结语

提示词工程的本质是「与模型的清晰沟通」。它不会消失，但会从「手写话术」演化为「系统化的工程实践」。