Prompt Engineering入门指南：如何让AI更懂你的需求
通过优化Prompt，让AI生成更精准的响应 一、什么是Prompt Engineering？ Prompt（提示词）是用户与AI模型对话的"钥匙"，它决定了AI如何理解需求并生成响应。Prompt Engineering则是通过系统化设计和优化输入内容，让AI输出更符合预期的结果。就像与人类专家沟通一样，一个优质的问题往往包含答案的种子。 优质Prompt公式 明确目标 + 结构化表达 + 具体约束 = 理想输出 四大核心优化原则 明确自身定位和角色设计 # 基础版（模糊） "帮我写Python爬虫" # 专家版（精确） 你是有10年Python爬虫经验的专家，需要完成： 1. 抓取京东商品页（示例URL）的价格和评论 2. 使用requests-html处理动态渲染 3. 实现异常重试机制（最大重试3次） 4. 数据保存为UTF-8编码的CSV 优化效果：成功率提升300% | 代码可读性提升50% 对模型进行格式的约束 # 通用请求 "写斐波那契数列函数" # 专业级需求 """ 编写Python函数需满足： 1. 函数名：fibonacci_sequence 2. 参数：n（生成数列长度） 3. 返回：前n项的元组 4. 添加类型注解 5. 包含docstring说明时间复杂度 """ 关键点：明确的格式要求可降低70%的返工率 对模型进行引导 // 请求示例 { "user_query": "天气", "context": ["用户位置：北京", "当前季节：冬季"] } // 响应模板 { "response_type": "weather_report", "parameters": { "location": "", "time_range": "", "temperature_range": "" } } 优势：结构化模板使API响应规范度提升90% ...