title: "11个提示词工程最佳实践" date: "2025-01-16" excerpt: "大多数人写提示词就像聊天，随便输入几句，指望AI能懂。但提示词不是聊天这么简单，你提问的方法、选的词、上下文，虽然无法完全控制AI的输出，但会影响AI输出的质量。" tags: ["提示词工程", "提示词技巧"] categories: ["提示词指南"]
大多数人写提示词就像聊天，随便输入几句，指望AI能懂。但提示词不是聊天这么简单，你提问的方法、选的词、上下文，虽然无法完全控制AI的输出，但会影响AI输出的质量。
意识到这点后，思路就打开了。提示词不再靠运气，而是变成可以测试、优化、信赖的工程流程。你要的不是偶尔蒙对，而是让系统稳定输出，哪怕遇到极端情况，哪怕规模扩大百倍。
本文分享11个提示词工程最佳实践。先从基础开始：7个实用技巧，教你写出更清晰、更有效的提示词。
接下来转向真正的提示词工程。大多数建议止步于措辞技巧，真正的工程是把AI行为当作系统来对待，像技术栈中的其他部分，可以版本化、追踪和优化。
7个基础最佳实践
1. 明确说出你想要什么
大语言模型很擅长领会暗示，但这并不总是好事。在零样本提示中，模糊的指令风险特别大。
如果提示词含糊不清，模型会尝试猜测你的意思，往往用不符合你意图的假设来填补空白。
所以清晰很重要。直接说明你在问什么，应该如何组织，要避免什么。不要只说"做得更好"或"保持简单"：定义"更好"的含义。是更短的句子还是特定语气？
不要假设任何东西。如果输出需要遵循特定格式、字数限制或风格，就明说。提示词越具体，模型越可能给出你真正想要的结果。
不要这样做：
总结这篇文章。
应该这样做：
用三个简洁要点总结以下文章，突出核心论点。不要包含观点或不必要的细节。
2. 展示什么是好结果
大模型学习很快，至少在识别模式方面。你不只是告诉模型想要什么，还可以展示给它看。
提供你期望的输出示例，帮助模型理解任务、语气、格式的所有方面。这种方法叫少样本提示，当输出需要遵循特定结构或带有细微差别时特别有用。
把示例当作锚点。模型用它们定位方向，然后归纳。所以选择的示例要匹配你想要的语气、格式和细节程度。
不要这样做：
为这个商品生成产品描述：不锈钢保温杯。
应该这样做：
我希望产品描述这样写：
示例：
产品：无线人体工学鼠标
描述：流线型设计，支持蓝牙连接，符合人体工学的轮廓，带来全天舒适和精准操控。
现在为以下产品生成描述：
产品：不锈钢保温杯
3. 使用清晰的行动指令
用有力的动作动词开始AI提示。像"生成"、"总结"或"翻译"这样的词给模型明确指令。
避免软性开头，比如"你能……"或"我需要……"。这些削弱提示意图，让它感觉更像建议而非命令。把提示当作对函数的指令：直接、具体、有目的。
这种行动导向的语言实际效果更好。模型的许多训练示例来自命令和任务输入，所以这样写的提示能更准确映射到模型已经理解的内容。
不要这样做：
我需要帮助理解这段话。
应该这样做：
用自然语言总结这段话，解释给高中生听。
4. 引导模型逐步思考
当提示涉及复杂或多部分任务时，不要让模型直接跳到答案。使用提示词链或逐步指导来帮它分阶段思考问题。
这种技巧叫思维链提示。你要求模型在给出最终答案前大声推理。这是简单调整，但能减少幻觉，鼓励更深入、更准确的响应。
它特别适合复杂任务，比如逻辑密集型提示、编码挑战、分析工作和决策任务。
不要这样做：
我们新产品的最佳营销策略是什么？
应该这样做：
让我们逐步思考：
1. 列出我们新生产力应用的前3个功能或优势。
2. 根据这些功能确定主要目标受众。
3. 描述一两个最能触达该受众的营销渠道。
4. 基于以上所有内容，推荐一个针对该受众的营销策略。
5. 指定输出格式
大模型不只需要知道回答什么，还需要知道如何回答。定义期望格式时，结果会好得多。
想要列表？说出来。需要项目符号、表格、JSON还是代码块？明确说明。清晰的格式指令帮助模型保持专注，避免幻觉，产生更易读、更易用的输出。
当输出要进入下游工具或系统时更重要。一致性很关键。
不要这样做：
列出远程工作的好处。
应该这样做：
用项目符号列出远程工作的3个关键好处，每个要点不超过一句话。
6. 坚持简单易懂的语言
大模型在提示词清晰、直接、易懂时表现最好。如果措辞含糊或充斥行话，模型更可能出错。
跳过俚语、习语和模糊短语，除非真的必要——如果必要，就清楚定义。像"更好"、"直观"或"稳健"这样的词对模型来说可以有多种解释。
写提示词就像向聪明但不熟悉你领域的人解释具体任务。语言越简单，模型越容易建立清晰理解，带来更一致、更可靠的结果。
不要这样做：
写一个稳健、直观的入门流程，包含所有花哨功能。
应该这样做：
写一个清晰的逐步入门流程，在不超过5个屏幕内解释产品的核心功能。
7. 给模型分配角色
告诉大模型应该扮演谁时，它往往响应更准确，语气也更恰当。给模型一个角色有助于它采用正确的声音、词汇和正式程度。
需要给客户专业解释？让模型扮演顾问。写友好的支持回复？设定为乐于助人的代表。角色引导语气、受众意识和框架，让输出更相关、更有用。
不要这样做：
向新手解释如何使用Git。
应该这样做：
你是一位教初学者的编程讲师。用简单友好的语言解释如何使用Git进行版本控制。
让提示词持续优秀的4个最佳实践
小规模时，写更好的提示词就够了。但一旦把大模型应用交付给真实用户，面对不可预测的输入和不断演化的模型，光靠提示词质量不够。
大模型本质上是非确定性的，相同提示词可能产生不同输出可过。
所以问题变成"我如何设计这个系统来提供可靠结果？"
这需要持续改进。解决这个问题意味着追踪所有变化，衡量什么有效，用新想法测试旧想法。不再只关于提示词，而是整个系统：输入、输出，以及连接它们的代码。
下面四个最佳实践将提示词工程系统化，可以版本化、追踪和随时间改进。
8. 版本化所有影响输出的内容
如果某个东西影响大模型行为，就应该版本化。不只是提示词，还有模型、温度、辅助函数、预处理步骤和周围逻辑。
没有版本控制，你无法重现输出或追踪变化。提示词工程应该遵循与生产代码相同规则：每次更改都应创建新版本。
版本控制带来可见性。它让你能回滚、追踪进度，准确了解结果变化时发生了什么。
建议将每个大模型调用包装在函数中，在一个地方捕获模型、参数、提示词和任何预处理/后处理。
这将工作流程从临时提示词调整转变为结构化迭代过程。函数成为优化单元，可以版本化、评估和随时间改进，就像机器学习模型。
你不再问"这次提示词改动有帮助吗？"而是比较"版本4在评估集上是否优于版本3？"
9. 追踪每个输出
追踪是你观察模型在给定特定输入、参数和代码版本时实际做了什么的方式。
好的追踪记录捕获所有重要信息：输入、输出、模型设置、token使用量、延迟、成本等。当出问题或性能下降时，追踪记录让你能调试问题，而不是瞎猜。
可观察性不是可选的，它是构建可靠大模型驱动应用的基础，尤其在生产环境。
建议不只追踪原始API调用，还要追踪大模型驱动函数的结构化执行。你想知道的不只是发生了什么，还有在哪里发生，为什么发生。
10. 安全的提示词协作
提示词调优不应局限于工程师。产品经理、文案和领域专家往往能带来真正决定提示词成败的洞察。
这意味着你需要一种方式让非开发人员参与，而不用碰生产代码。
托管提示词是版本化提示词模板，协作者可以直接在浏览器中编辑、测试和迭代，开发者在代码中安全引用这些提示词，无需重新部署应用。
这创建了清晰的关注点分离：开发者处理基础设施和应用逻辑，领域专家负责提示词措辞。这种分工在协作处理更高级用例时特别有价值，比如大模型代理，其中提示词组件和控制逻辑需要独立演进。
11. 重视评估
没有评估，你无法知道提示词更改是否改善了性能、引入了回归，还是只是以不可预测方式改变了行为。
大模型评估不应该是事后想起来的事，而应该是开发工作流程的核心。一个实用起点是使用二元标签：通过/失败，附带简短解释。这种方法应用更快，更容易解释，比数字评分系统更一致。
相比之下，1-5分的评分往往存在模糊性。"4分"和"5分"有什么区别？没有明确标准，这种评分很快就会变得主观且不一致。
通过/失败评估避免了这种模糊性，更好反映实际需求。它们符合大多数团队关心的核心问题：这个输出是否足够好到可以部署？
这种结构也适合自动化。一旦建立了可靠评估数据集，一些工具允许你提示大模型充当评判者，复制人类评估者的行为。不过，大模型作为评判者的输出仍应由人类验证，特别是在处理难以评估输出的边界情况时。
每次评估都应绑定到生成模型输出的函数的特定版本。这样当质量发生变化时，你都可以立即追溯到发生了什么变化：提示词、模型、代码、参数，或以上任何组合。
总结
超越提示词写作，开始提示词工程。用与技术栈其他部分相同的严谨性来构建：为AI模型的每次调用带来版本控制、可观察性和评估，确保期望结果。