AI 提示词工程（AI Prompt Engineering）是指通过设计、优化和调整输入给 AI 模型（如大语言模型 GPT、Claude、文心一言等）的文本指令（即 “提示词”），以引导模型生成更准确、相关、高质量输出的实践方法。它是连接人类需求与 AI 能力的核心桥梁，直接影响 AI 模型的表现效果。
一、核心目标
提示词工程的最终目的是 “让 AI 精准理解并满足需求”，具体可分解为：
●提升输出准确性：减少 AI 的 “误解”，确保输出符合事实或逻辑。
●增强相关性：避免 AI 生成偏离主题的内容，聚焦核心需求。
●控制输出形态：指定输出的格式（如表格、列表）、风格（如学术化、口语化）、长度等。
●提高交互效率：减少多次调整的成本，通过一次优质提示词获得理想结果。
二、设计提示词的关键原则
设计有效提示词需遵循以下核心原则，这些原则是提升 AI 输出质量的基础：
清晰具体，避免模糊
AI 对模糊词汇（如 “好一点”“详细点”）的理解有限，需用精准描述替代。
●反面例子：“写一篇关于环保的文章。”（模糊，主题、长度、角度均不明确）
●正面例子：“写一篇 800 字的科普文章，主题是‘塑料污染对海洋生物的影响’，目标读者是中学生，需包含 3 个具体案例（如海龟误食塑料袋、珊瑚礁被塑料覆盖），语言口语化。”
提供充分上下文
AI 的输出依赖输入的 “背景信息”，上下文越完整，AI 越容易 “抓住重点”
●场景：让 AI 分析 “某公司 Q2 销售额下降的原因”。
●差提示词：“分析某公司 Q2 销售额下降的原因。”（无背景，AI 可能编造）
●好提示词：“某公司 2024 年 Q2 销售额同比下降 15%，其主营业务为线下家电零售，同期行业整体下降 5%，且该公司在 Q2 关闭了 3 家门店。请结合这些信息，分析其销售额下降的 3 个核心原因，需包含数据支撑逻辑。”
明确指令与任务边界
需清晰告诉 AI “做什么”“不做什么”，避免任务范围模糊。
●例如，要求 AI “总结文章” 时，需明确：
“总结下文（附文章），需包含 3 个核心观点，不超过
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