摘要：大白话解释： 就像你跟一个超级聪明的机器人（比如 ChatGPT Gemini）说话时，你对它说的话，就是“提示词”。你想让它写首诗、画幅画、回答问题，都得先给它一个清晰的“指令”或“开头”。
第一部分：你好，提示词！—— 给“小白”的轻松入门
什么是提示词 (Prompt)？
大白话解释： 就像你跟一个超级聪明的机器人（比如 ChatGPT Gemini）说话时，你对它说的话，就是“提示词”。你想让它写首诗、画幅画、回答问题，都得先给它一个清晰的“指令”或“开头”。
简单比喻： 提示词就像导航软件里的目的地，你输入越准确，它带你走的路就越对。
为什么提示词很重要？
“垃圾进，垃圾出”： 如果你的提示词含糊不清，AI 可能也搞不懂你想要什么，给你的答案可能就不靠谱。
释放 AI 的魔力： 写得好的提示词，能让 AI 发挥出惊人的创造力和解决问题的能力。
人人都能写提示词！
破除迷思： 不需要你是科学家或程序员，任何人都可以和 AI 交流。
简单起步： 从问一个简单的问题开始，比如“今天天气怎么样？”、“帮我写一个关于猫咪的笑话”。
第二部分：让 AI 更懂你 —— 提示词的基本配置与技巧
控制 AI 的“话匣子” (LLM Output Configuration):
输出长度 (Output Length): 告诉 AI 回答的字数大概要多少。太长了费时费力，太短了可能说不清楚。
“创意开关” (Sampling Controls):
温度 (Temperature): 调低温度，AI 的回答会更“一本正经”、更符合事实；调高温度，AI 会更有“想象力”，可能蹦出一些意想不到的答案。
Top-K 和 Top-P: 这俩是更精细的控制，决定 AI 从多少个“备选答案”里挑一个给你。通常不用太纠结，可以先用默认的。
把它们放一起： 这些设置会互相影响，需要多试试才能找到最适合你任务的组合。
基础的“提问姿势” (Prompting Techniques):
直接问 (General Prompting / Zero Shot): 就是直接给 AI 一个任务描述，不给任何例子。比如：“总结一下这篇新闻的主要内容。”
给个“示范” (One-Shot & Few-Shot):
One-Shot： 给 AI 一个例子，让它照着学。比如：“把‘我爱吃苹果’翻译成英文：I love apples. 现在请把‘我喜欢看书’翻译成英文：”
Few-Shot： 给 AI 好几个例子，让它更好地理解规律。例子越多，AI 学得越像。
设定“场景”和“角色” (System, Contextual and Role Prompting):
系统提示 (System Prompting): 告诉 AI 它的大方向是什么，比如“你是一个专业的影评人”。
角色提示 (Role Prompting): 让 AI 扮演一个特定角色，比如“你是一个幽默的导游，请用风趣的语言介绍故宫”。
上下文提示 (Contextual Prompting): 给 AI 当前对话或任务的背景信息，让它更好地理解你的意图。比如：“我正在写一篇关于复古游戏的博客，请帮我构思三个文章主题。”
第三部分：解锁 AI 的“高阶玩法” —— 进阶提示词技巧
让 AI “退一步思考” (Step-back Prompting):
原理： 遇到复杂问题，先让 AI 思考一个更宏观、更普遍的问题，然后再把这个思考结果作为“背景知识”去解决具体问题。
好处： 能激活 AI 的相关知识，减少偏见，让答案更准确、更有洞察力。
例子： 想让 AI 写一个射击游戏关卡的剧情。可以先问 AI：“流行的射击游戏有哪些吸引人的剧情设定要素？” 然后把 AI 的回答作为背景，再让它写具体剧情。
引导 AI “一步步推理” (Chain of Thought - CoT):
原理： 让 AI 在给出最终答案前，先把思考过程一步步写出来。
好处： 显著提高 AI 在需要推理的任务（如数学题、逻辑题）上的准确性，并且能让你看到它的思考路径，方便纠错。
例子： 问 AI 数学题时，加上一句“请一步步思考并写出你的推理过程”。
“少数服从多数”的智慧 (Self-consistency):
原理： 结合 CoT，让 AI 用较高的“温度”（更随机）多次思考同一个问题，产生多个不同的推理路径和答案，然后选择出现次数最多的那个答案。
好处： 进一步提高复杂推理任务的准确性和稳定性。
像“决策树”一样思考 (Tree of Thoughts - ToT):
原理： CoT 是线性的思考链，ToT 允许 AI 同时探索多个不同的思考分支，形成一个“思考树”，然后评估哪个分支的“果实”最好。
好处： 更适合需要探索和规划的复杂任务。
“思考+行动”的循环 (ReAct - Reason & Act):
原理： 让 AI 像人一样，先思考（Reason），然后采取行动（Act，比如调用外部工具如搜索引擎、代码解释器），观察行动结果，再根据结果调整思考，如此循环直到解决问题。
好处： 让 AI 能够处理需要与外部世界交互、获取实时信息的任务，是构建智能代理（Agent）的关键一步。
让 AI 帮我们写提示词 (Automatic Prompt Engineering - APE):
原理： 用一个提示词去“催生”更多针对特定任务的优质提示词，然后通过评估指标筛选出最好的。
好处： 减轻人工设计提示词的负担，提升模型在特定任务上的表现。
专门为“码农”设计的提示词 (Code Prompting):
应用： 可以让 AI 帮忙写代码、解释代码、翻译不同编程语言的代码、调试代码、审查代码。
不止于文字的多模态提示 (Multimodal Prompting):
概念： 除了文字，还可以用图片、音频、视频等多种格式作为输入来引导 AI。
第四部分：成为提示词大师 —— 最佳实践指南
多给例子，AI 学得快 (Provide examples): One-shot 和 Few-shot 是最有效的技巧之一。
简单明了，别绕弯子 (Design with simplicity): 提示词越清晰简洁，AI 越容易理解。
输出要求要具体 (Be specific about the output): 想要什么格式、什么风格、多少字数，都说清楚。
多用“指令”，少用“限制” (Use Instructions over Constraints): 告诉 AI “做什么”，而不是一味地告诉它“不准做什么”。
控制好“话痨”AI (Control the max token length): 避免不必要的长篇大论。
善用“变量”，灵活应变 (Use variables in prompts): 让提示词可以复用，适应不同输入。
大胆尝试，不断迭代 (Experiment with input formats and writing styles): 不同的模型、不同的配置、不同的提问方式，效果可能天差地别。
分类任务，打乱顺序 (For few-shot prompting with classification tasks, mix up the classes): 避免 AI 记住例子的顺序而非特征。
与时俱进，适应模型更新 (Adapt to model updates): AI 模型在不断进化，你的提示词也需要跟着调整。
结构化输出，方便处理 (Experiment with output formats): 对于提取信息等任务，让 AI 返回 JSON 或 XML 格式会更方便后续处理。
团队协作，集思广益 (Experiment together with other prompt engineers): 多人一起尝试，能碰撞出更多火花。
第五部分：总结与展望
提示词工程是与 AI 高效协作的关键技能。
它是一个不断探索、迭代和优化的过程。
掌握这些技巧，你就能更好地驾驭 AI，让它成为你学习、工作和生活中的得力助手。
来源：人工智能研究所
