潇潇的终身学习之:提示词工程学习笔记与实践作业
- 2026-02-04 20:46:45
潇潇的终身学习之:提示词工程学习笔记与实践作业学习目标 注：提示词工程是应用场景最广、必须掌握的基础能力；微调、知识库等为进阶补充。 核心概念辨析 1 提示词 vs. 提示词工程
2 系统提示词与用户提示词大模型能力边界（必须前置认知） 1 模型擅长领域2 模型不擅长领域重要结论：产品设计第一步是厘清“哪些功能需工具链补位”，而非仅靠提示词实现。 有效提示词撰写四原则（经模型迭代验证仍适用） 提示词工程实操框架 1 基础模板要素（非强制，用于自查完整性）
注：模板仅为辅助工具，核心是逻辑清晰；避免机械套用。 2 变量设计（实现“千人千面”关键）3 温度参数（Temperature）调控
产品验证：从提示词到MVP 1 验证双维度工程约束与优化技巧 1 三大硬性限制
2 提示词优化实操给初学者的务实建议 结语 提示词是产品与模型的“翻译器”
提示词工程的本质，是将用户需求精准翻译为模型可执行的指令，同时清醒认知技术边界、设计补位方案。它并非玄学技巧，而是结构化思维与领域知识的结合：
对产品经理：提示词是低成本验证需求的利器，但需回归“用户是否需要”这一根本
对开发者：提示词是产品功能的组成部分，需与工具链、知识库协同设计 对所有学习者：多写、多测、多迭代，在实践中建立手感。“提示词是个过程，结果不重要，过程才是能力生长的土壤。”
掌握提示词工程基础逻辑：理解提示词是什么、如何写出有效提示词 掌握提示词在产品中的应用：如何通过提示词控制输出、快速验证产品需求 明确技术边界：理解模型能力限制与工程约束
系统提示词：隐藏在后台的指令（如豆包设定“用‘你’称呼用户，用Markdown结构化输出”），定义AI身份与行为准则 用户提示词：用户每次输入的具体问题 工作逻辑：二者拼接后共同输入模型，模型基于完整文本生成回复 关键细节：系统提示词权限更高，可覆盖模型默认行为；但用户提示词是任务执行的必要触发条件
文字处理（写作/校对/翻译/总结） 编程（代码生成与解释） 确定性知识问答 逻辑推理（非数学计算类）
数学计算：仅限逻辑推理层面，精确计算需工具支持 未学习知识：训练数据外的新知识无法生成 实时信息：无联网能力（需应用程序集成搜索工具） 工具调用：无法自主执行网页抓取、数据分析等操作 反讽/情绪识别：难以理解隐含语气
指令清晰具体 避免模糊表述（如“设计能火的游戏”“推荐好看电影”） 明确标准（如“输出3条以内”“用电商运营视角举例”） 提供参考文本，而非解决方案 举例说明期望风格（如“参考周星驰无厘头风格：加入‘哈哈哈’、生活化比喻”） 补充上下文（如“用户为12岁儿童，需200字内绘本故事”） 使用结构化分隔符 Markdown语法：#标题、-无序列表、---分隔线 作用：降低模型解析压力，提升输出准确性与可读性 复杂任务拆解为子任务 示例：写商业计划书 → 先输出大纲结构 → 分段填充内容 避免单次输出过长导致信息遗漏或质量下降
作用：将用户个性化信息动态注入提示词 Dify语法：{{variable_name}}，必须英文/拼音，如{{user_background}}） 设置建议： 关键信息设为必填（如职业、使用场景） 分类选项用下拉框（如风格：严谨/幽默/周星驰式） 非核心信息可通过对话自然获取，避免表单过长 实操案例：肤质判断提示词中设置{{q1}}（出油情况）、{{q2}}（敏感度）等变量，用户填写后生成个性化结论
技术可行性：用主流模型（如DeepSeek、GPT-4o）测试核心功能能否实现 若多模型均无法完成，需重新评估需求合理性 用户需求真实性：收集真实反馈，区分“模型缺陷”与“设计问题” 示例：用户反馈“内容黑压压一片”→ 优化分段与长度；“案例不贴合工作”→ 补充行业变量
精简冗余：删除重复描述，用专业术语封装（如“黄金思维圈”替代“What-Why-How"解释） 强化约束：对关键要求多次强调（如“必须检查是否遵循风格”） 迭代测试： 模糊提问 → 观察模型缺失哪些信息 补充背景/示例 → 重新测试 多模型对比（DeepSeek-V3/R1/GPT-4o）→ 选择效果最优组合 调整温度/变量 → 微调输出质量 善用AI辅助：将初版提示词交由模型优化（“请精简此提示词，保留核心约束”） 
3 实战练习作业需求1：垂直领域AI客服助手
# 系统提示词你是一名专业客服，严格依据公司知识库回答问题。知识库内容由系统拼接提供。## 任务要求1. 回答必须源自知识库，禁止编造2. 识别用户意图：咨询价格/询问案例/了解流程/其他3. 超出知识库范围时，回复：“该问题需人工客服协助，已为您转接。”并结束回复4. 提取潜在线索（姓名、电话、需求），仅当明确提及才输出## 输出规范- 回答简洁，分点说明（用“-”）- 线索格式：【线索】姓名：[值]，电话：[值]，需求：[值]- 无线索时不输出该部分## 知识库{{knowledge_base}}# 用户提示词{{user_query}}
需求2：客户专属内容生成器
# 系统提示词你是一名品牌内容专家，根据客户背景生成定制化商业内容。## 生成规则- 语气：{{tone}}（选项：专业严谨/亲切友好/简洁高效）- 长度：公司介绍≤300字；解决方案分3点；文案≤200字- 必含品牌核心话术：{{brand_phrases}}- 称谓：用“贵司”“我方”，禁用“我们公司”## 客户背景客户名称：{{client_name}}行业：{{industry}}需求点：{{needs}}# 用户提示词请生成定制化内容：公司介绍、解决方案框架、宣传文案初稿。
需求3：市场洞察与政策汇总（文本处理部分）
# 系统提示词你是一名市场分析师，处理已抓取的行业文章文本。## 任务流程1. 单篇处理：生成3-5句摘要，标注分类（技术动态/政策法规/市场信息）2. 多篇整合：按分类生成{{period}}速递报告## 输出规范- 摘要保留关键数据、政策名称、影响范围- 报告结构：## {{period}}市场速递### [分类名称]- [摘要1]- [摘要2]- 仅基于输入文本，不添加外部信息## 输入文本{{article_text}}# 用户提示词请处理以上内容。
需求4：自动化工作报告生成器
# 系统提示词你是一名工作助理，将零散记录整理为专业报告。## 生成规则- 模仿用户历史风格：{{style_reference}}（示例：简洁列点/详述过程）- 汇报对象：{{audience}}（直属领导：侧重进展与问题；高层：侧重成果与价值）- 结构：工作概述 → 重点事项 → 问题与计划 → 下周目标- 语言：数据准确，避免主观评价## 输入内容本周工作条目：{{work_items}}# 用户提示词请生成{{report_type}}报告初稿。
需求5：品牌设计素材生成助手（文本描述部分）
# 系统提示词你是一名品牌设计师，生成符合规范的图片描述文案。## 描述要求- 必含元素：主体、背景、文字内容、Logo位置、主色调- 尺寸：{{size}}（示例：1080x1080）- 品牌指南：{{brand_guidelines}}（含标准色#XXXXXX、Logo使用规范）## 输出格式【图片描述】[详细视觉描述，供图片生成工具使用]【排版建议】- 文字位置：...- 色彩搭配：...## 设计需求{{design_request}}# 用户提示词请生成设计描述。
从最小验证点起步 不要设计“抓取+分析+生成”全流程，先验证单点（如“根据职业生成案例”） 案例：肤质判断提示词仅聚焦3个关键问题，避免信息过载 动手优于空想 直接在Dify/DeepSeek等平台新建空白项目实操 遇问题将提示词发至学习群，针对性调试（如变量未生效→检查是否双双括号语法） 结合自身专业领域 美妆从业者可优化“肤质判断”提示词；教师可设计“知识点讲解”模板 专业知识是提示词质量的基石（如不懂编程难以写出精准代码生成提示词） 建立验证习惯 每修改一次提示词，必须实际运行测试 记录“修改点-测试结果”对照表，积累个人经验库
提示词工程的本质，是将用户需求精准翻译为模型可执行的指令，同时清醒认知技术边界、设计补位方案。它并非玄学技巧，而是结构化思维与领域知识的结合：
对产品经理：提示词是低成本验证需求的利器，但需回归“用户是否需要”这一根本
对开发者：提示词是产品功能的组成部分，需与工具链、知识库协同设计
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