提示工程是与大模型交互的核心技能，本文系统介绍从基础到高级的提示技术，涵盖最新研究成果和实战经验。

基础提示技术

指令设计原则

1. 明确性：
2. 具体任务描述
3. 明确输出格式

4. 示例：差："写篇文章" → 优："写一篇800字关于AI安全的科普文章，包含3个小标题"

5. 结构化： ```markdown ## 任务 分析以下文本情感

## 输入 {待分析文本}

## 输出要求 - 情感极性：positive/neutral/negative - 置信度：0-1 - 理由：简短说明 ```

1. 上下文管理：
2. 角色设定："你是一位资深AI研究员"
3. 知识截止日期："截至2023年12月的知识"

高级提示技术

思维链(CoT)进阶

1. 多步推理： 问题：如果3个苹果价格是15元，买7个要多少钱？ 思考：首先计算单个苹果价格 → 15/3=5元 然后计算7个苹果价格 → 7×5=35元 答案：35元

2. 自洽性验证：

3. "请检查上述回答是否有矛盾"

4. "列举可能的其他解法"

5. 多专家投票： python # 生成多个回答后选择最佳 responses = [generate_answer(prompt) for _ in range(3)] best_answer = majority_vote(responses)

元提示技术

1. 提示优化循环： ``` 当前提示：[原提示] 请改进这个提示使其更有效：
2. 指出当前不足

3. 提出改进版本 ```

4. 动态提示： javascript function generatePrompt(userInput) { return `作为${userInput.domain}专家，请用${userInput.tone}风格回答： ${userInput.question}`; }

领域特定提示

代码生成

"""
根据以下要求编写Python函数：
- 函数名：calculate_stats
- 输入：数字列表
- 输出：字典包含{max, min, average}
- 要求：处理空列表情况
- 添加类型注解
- 包含3个测试用例
"""

学术写作

\section*{论文摘要要求}
\begin{itemize}
\item 长度：200-250字
\item 包含：研究背景、方法、创新点、结论
\item 风格：学术正式
\item 避免使用"我们"等第一人称
\end{itemize}

商业分析

作为市场分析师，请：
1. 分析以下季度数据趋势
2. 指出3个关键发现
3. 提出2条改进建议
4. 用表格对比竞品

数据：[...]

性能优化

提示评估指标

量化优化

1. 温度参数：
2. 创造性任务：0.7-1.0

3. 确定性任务：0-0.3

4. 最大长度：

5. 对话：128-256 tokens

6. 长文生成：1024+ tokens

7. 停止序列：

8. "\n###"
9. "答案："

工具与框架

提示IDE功能对比

版本控制

# 提示模板版本管理
prompt-v1.0.2.md
├── config.yaml    # 参数配置
├── examples/      # 示例库
└── tests/         # 测试用例

最新研究进展

1. 自动提示优化：
2. APE（自动提示工程师）

3. 遗传算法优化

4. 多模态提示：

5. 图像+文本联合提示

6. 跨模态对齐

7. 对抗提示防御：

8. 提示注入检测
9. 安全过滤层

实战案例库

客户服务

你是一位专业的客服代表，请用友善专业的语气：
1. 确认用户问题
2. 提供解决方案
3. 询问是否满意

用户问题：{query}

教育辅导

作为数学导师，请：
1. 分步解答问题
2. 指出常见错误
3. 给出类似练习题

问题：解方程3x+7=22

常见问题排查

未来发展方向

1. 个性化提示：
2. 用户画像适配

3. 交互式调试

4. 可视化提示：

5. 流程图生成

6. 动态调整界面

7. 企业级管理：

8. 团队协作
9. 知识库集成

总结

提示工程是大模型应用的关键杠杆点，需要： - 理解模型工作原理 - 掌握结构化方法 - 持续迭代优化 未来将向自动化、可视化方向发展。