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提示工程基础

什么是 Prompt？

想象你在麦当劳点餐 🍔，如果你只说"我要吃饭"，服务员可能会一脸茫然。但如果你说："我要一个巨无霸套餐，可乐换成零度，薯条要大份的"，这样服务员就能准确地满足你的需求。

Prompt（提示词）就像是给 AI 下订单，你说得越清楚，AI 就能做得越好！

为什么要学习 Prompt？

在 AI 时代，掌握 Prompt 就像学会了一门新的"沟通艺术"：

  • 🎯 让 AI 更准确地理解你的需求，不再鸡同鸭讲
  • 💡 获得更高质量的 AI 输出，事半功倍
  • 🚀 提高工作效率，让 AI 成为你的得力助手
  • 🎨 激发创意，让 AI 助你实现更多可能

Prompt 能做什么？

就像瑞士军刀一样，Prompt 有着各种各样的用途：

  1. 写作助手 📝

    • 帮你写文章、报告
    • 润色文案
    • 创意点子风暴

  2. 代码小帮手 💻

    • 写代码、找 Bug
    • 解释复杂代码
    • 优化代码性能

  3. 学习导师 📚

    • 解答疑难问题
    • 制定学习计划
    • 知识点梳理

  4. 商业助手 💼

    • 市场分析报告
    • 客服对话优化
    • 数据分析解读

Prompt 的五大法宝

1. 指令（Instruction）- 你的"点餐"内容 🎯

就像点餐一样，要告诉 AI 具体做什么。比如不要说"写个故事"，而要说"写一个 500 字的科幻短故事，主题是时间旅行，要有意外转折"。

指令的四要素：

  • 任务要求：具体要做什么
  • 格式要求：以什么形式呈现
  • 风格要求：用什么语气表达
  • 限制要求：有什么特殊规定

举个栗子 🌰

❌ 模糊的指令：分析这段代码
✅ 清晰的指令：
- 分析这段 Python 代码的性能问题
- 用表格形式列出瓶颈
- 使用通俗易懂的语言解释
- 重点关注时间复杂度

2. 上下文（Context）- 设定"场景" 🎬

就像看电影需要知道背景一样，AI 也需要知道任务的来龙去脉。

上下文要素：

  • 角色定位：你是谁，AI 要扮演谁
  • 背景故事：有什么前因后果
  • 限制条件：有什么特殊情况
  • 专业领域：在什么场合使用

举个栗子 🌰

我是一名高中数学老师
正在给高一新生讲解函数概念
学生们对数学都有点恐惧心理
需要用生活中的例子来解释

3. 输入（Input）- 提供"原材料" 📥

就像做菜需要食材，AI 需要处理的具体内容。

输入的黄金法则：

  • 标记清晰：就像给食材打标签
  • 格式规范：整齐的食材更好处理
  • 质量保证：新鲜的食材才能做好菜
  • 适量原则：太多或太少都不好

举个栗子 🌰

请分析下面这段代码：
'''python
def calculate_price(items):
    total = 0
    for item in items:
        total += item.price
    return total
'''

4. 输出（Output）- 期望的"成品" 📤

告诉 AI 你想要什么样的"最终成品"。

输出的四个维度：

  • 展示格式：表格？列表？图表？
  • 内容安排：要分几个部分？
  • 详细程度：要多详细？
  • 专业水平：用外行话还是内行话？

举个栗子 🌰

请按以下格式分析：
1. 代码功能（用一句话说明）
2. 存在的问题（列表形式）
3. 改进建议（分步骤）
4. 优化后的代码

5. Token（标记）- 注意"字数限制" 📏

Token 就像是短信的字数限制，用得越多，花费越多，而且有上限。

Token 小贴士：

  • 一个 Token ≈ 0.75 个英文单词 或 1.5 个汉字
  • 字数越多 = 花费越多 = 速度越慢
  • 每个 AI 模型都有字数上限（比如 GPT-3.5 是 4096 个 Token）

省 Token 小技巧：

  • 长话短说，直奔主题
  • 删除不必要的重复内容
  • 重要内容放前面
  • 适当分段，避免太长

完整示例：让我们来写个"高级"的 Prompt！

一个完美的 Prompt 公式 ✨

🎭 角色：资深 Python 开发工程师
📋 任务：优化一个处理用户订单的函数
📚 背景：这是一个电商网站的核心功能

💻 代码：
def process_orders(orders):
    results = []
    for order in orders:
        results.append(calculate_total(order))
    return results

🎯 需求：
1. 找出性能瓶颈
2. 给出优化方案
3. 写出优化后的代码

📝 输出要求：
- 问题分析（外行也能懂）
- 优化方案（按难易排序）
- 改进代码（加注释）
- 性能提升（最好有数据）

写好 Prompt 的秘诀 🔑

  1. 明确：像点餐一样，要说清楚要什么
  2. 完整：把必要信息都告诉 AI
  3. 结构：像写作文一样，要有条理
  4. 迭代：不满意就改，直到满意为止

注意事项 ⚠️

  1. 各个部分要环环相扣，像讲故事一样
  2. 保持风格统一，不要忽冷忽热
  3. 该分段的分段，该举例的举例
  4. 重要的事情说在前面

接下来的学习 🎓

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