提示词工程（Prompt Engineering）是与大语言模型有效交互的艺术和科学。优秀的提示词可以显著提升模型输出的质量、准确性和创造性。
核心原则
- 清晰性：使用明确、无歧义的语言
- 具体性：提供详细的上下文和要求
- 结构化：使用有组织的格式和分隔符
- 示例驱动：通过例子展示期望的输出格式
- 迭代优化：根据反馈不断改进提示词
提示: 不同的模型有不同的优势和特点，了解每个模型的特性可以帮助你更好地设计提示词。
概述
了解提示词工程的核心概念
基础提示词技巧
掌握通用的提示词设计方法
1. 明确任务定义
PROMPT
你是一个专业的技术文档编写助手。请帮我完成以下任务：
任务：将下面的技术概念用简单易懂的语言解释给非技术背景的读者
要求：
1. 使用生活中的类比
2. 避免专业术语
3. 篇幅控制在200字以内
概念：[在此插入需要解释的概念]
2. 使用分隔符和格式化
PROMPT
请分析以下文本的情感倾向：
"""
[文本内容]
"""
输出格式：
- 整体情感：[正面/负面/中性]
- 情感强度：[1-10分]
- 关键词：[列出3-5个情感关键词]
- 详细分析：[100字左右的分析]
3. 提供示例（Few-shot Learning）
PROMPT
将产品特性转换为用户利益点：
示例1：
特性：采用5纳米制程芯片
利益：运行速度提升40%，让你的应用秒开
示例2：
特性：IP68防水等级
利益：无惧雨水泼溅，游泳也能佩戴
现在请转换：
特性：配备8000mAh大电池
利益：[请生成]
进阶提示词技巧
角色扮演、工作流设计与特殊符号使用
1. 角色扮演（Role Playing）
PROMPT
你是一位拥有20年经验的资深软件架构师，专精于分布式系统和微服务架构。
背景：
- 曾在Google、Amazon等大厂工作
- 主导过多个千万级用户的系统设计
- 对性能优化和系统稳定性有深入理解
性格特点：
- 严谨但不失幽默
- 善于用简单的比喻解释复杂概念
- 注重实战经验分享
现在，请以这个角色回答：如何设计一个高并发的秒杀系统？
2. 工作流设计（Chain of Thought）
PROMPT
请按照以下步骤分析这个业务问题：
## 第一步：问题识别
- 明确核心问题是什么
- 列出所有相关因素
- 标记关键痛点
## 第二步：数据收集
- 需要哪些数据支持
- 数据来源在哪里
- 数据质量如何评估
## 第三步：方案设计
- 提出3个可行方案
- 每个方案的优缺点
- 资源需求评估
## 第四步：风险评估
- 技术风险
- 业务风险
- 时间风险
## 第五步：实施建议
- 优先级排序
- 时间线规划
- 成功指标定义
问题：[在此描述业务问题]
3. 特殊符号和标记使用
PROMPT
# 使用特殊符号来组织复杂提示词
<context>
你是一个代码审查专家，需要审查Python代码
</context>
<rules>
- 关注代码的可读性、性能和安全性
- 使用 ⚠️ 标记警告，❌ 标记错误，✅ 标记良好实践
- 提供具体的改进建议
</rules>
<code>
```python
def process_data(data):
result = []
for i in range(len(data)):
if data[i] != None:
result.append(data[i] ** 2)
return result
```
</code>
<output_format>
## 代码审查报告
### 总体评分：[?/10]
### 问题列表：
### 改进建议：
### 重构后的代码：
</output_format>
4. 温度和创造性控制
PROMPT
# 低温度提示词（精确性任务）
请严格按照以下格式提取信息，不要添加任何额外内容：
- 姓名：[提取]
- 年龄：[提取]
- 职业：[提取]
# 高温度提示词（创造性任务）
发挥你的想象力，创作一个关于未来城市的科幻故事。要求：
- 充满创意和想象
- 包含3个意想不到的转折
- 融入哲学思考
- 不要被常规思维限制
模型特定优化技巧
针对不同大模型的最佳实践
Claude
特点：逻辑严谨、代码能力强
最佳实践：
- 使用XML标签组织结构
- 明确指定输出格式
- 适合复杂推理任务
示例关键词：
Think step by step, Let's work through this systematically
Gemini
特点：多模态能力、知识面广
最佳实践：
- 可以处理图像输入
- 擅长创意性任务
- 支持长上下文
示例关键词：
Analyze the image, Generate creative ideas
Grok
特点：实时信息、幽默风格
最佳实践：
- 可以获取最新信息
- 适合轻松对话风格
- 擅长解释复杂概念
示例关键词：
Explain with humor, What's the latest on...
DeepSeek
特点：代码生成、数学推理
最佳实践：
- 擅长编程任务
- 数学问题求解
- 算法优化
示例关键词：
Optimize the algorithm, Solve step-by-step
通用优化建议
最佳实践：
- 先测试简单版本，逐步增加复杂度
- 保存有效的提示词模板供复用
- 根据任务类型选择合适的模型
- 使用版本控制管理提示词迭代
- 建立提示词效果评估机制
实战案例与模板
可直接使用的提示词模板库
1. 代码生成模板
TEMPLATE
我需要你帮我编写一个[语言]函数，要求如下：
功能描述：[详细描述功能]
输入参数：
- 参数1：[类型] - [说明]
- 参数2：[类型] - [说明]
输出：
- [返回值类型] - [说明]
约束条件：
- 时间复杂度：O(?)
- 空间复杂度：O(?)
- 错误处理：[要求]
示例：
输入：[示例输入]
输出：[期望输出]
请提供：
1. 完整的函数实现
2. 单元测试
3. 使用示例
4. 性能优化建议
2. 文档编写模板
TEMPLATE
请为[项目/功能名称]编写技术文档：
目标受众：[开发者/用户/管理层]
文档要求：
1. 概述（100字）
2. 核心特性（3-5个要点）
3. 快速开始（步骤化）
4. API参考（如适用）
5. 常见问题（5个）
6. 故障排除指南
风格要求：
- 语言：[正式/轻松]
- 技术深度：[初级/中级/高级]
- 包含示例：[是/否]
额外要求：[其他特殊要求]
3. 数据分析模板
TEMPLATE
请分析以下数据并提供洞察：
数据背景：[描述数据来源和业务背景]
数据格式：
```
[粘贴示例数据]
```
分析维度：
1. 趋势分析
2. 异常检测
3. 关联性分析
4. 预测建议
输出要求：
- 关键发现（3-5个）
- 可视化建议
- 行动建议
- 风险提示
请用业务语言解释技术发现。
注意事项：
- 避免在提示词中包含敏感信息
- 遵守各模型的使用条款和限制
- 注意token限制，合理控制提示词长度
- 定期更新提示词以适应模型更新