提示词（Prompt）是AI交互的关键桥梁，其精髓在于结构化的指令设计能显著影响AI输出质量。

核心观点是：有效提示需包含 明确指令、 充分上下文、 必要输入数据 和 清晰输出期望 ，这四大要素共同引导AI生成符合人类意图的高质量内容。

简言之，精心设计的提示词是操控生成式AI产生理想输出的根本方法。

操作实践

基础认知

1. 提示词应更关注其清晰性、具体性、结构性和目的导向性。
2. 结构应更明确地映射到四个基本要素：
   • 指令：明确的任务指导（要做什么）
   • 上下文：提供背景环境（在什么情况下做）
   • 输入数据：具体参考信息（基于什么做）
   • 输出指标：期望的结果规范（做成什么样）
3. “输出指标” 这一要素，它不只是对格式的要求，更是对质量和特性的期望。

梯度提示

提示分类	提示示例	结构分析	效果
基础	写一个简单的Python函数，实现两个数字相加。请包含函数定义和一个使用示例。	指令：写一个Python函数 上下文：无（基础级通常简化上下文） 输入数据：两个数字 输出指标：包含函数定义和使用示例	生成一个基础的加法函数，适合编程初学者理解函数概念和基本语法。
进阶	我是一位有3个月Python经验的开发者，正在学习数据处理。请编写一个Python函数，用于处理CSV文件中的数值数据，实现以下功能： 读取指定CSV文件的特定列 对该列数据进行基本统计分析（平均值、中位数、标准差） 处理可能存在的缺失值 请使用pandas库实现，并确保代码包含详细注释解释每个关键步骤。函数应该返回一个包含统计结果的字典，并提供一个完整的使用示例，包括如何处理名为 *“salesdata.csv”* 中的 *“monthlyrevenue”* 列。	指令：编写具有特定功能的Python函数 上下文：面向有3个月经验的开发者，学习数据处理 输入数据：CSV文件的具体场景，文件名和列名示例 输出指标：使用pandas库，包含详细注释，返回特定格式，附带完整示例	生成一个实用的数据处理函数，整合多个编程概念，需要理解库的使用和数据处理流程。
高阶	作为一家金融科技公司的高级Python工程师，我需要开发一个健壮的数据分析模块，用于实时处理交易数据流并检测潜在的欺诈模式。 背景：我们的系统每秒接收约1000条交易记录，每条记录包含25个特征（时间戳、金额、地理位置、设备信息等）。历史数据表明，欺诈交易通常表现出特定的时间序列异常模式。 任务：设计并实现一个高性能Python类，该类应： 使用适当的数据结构维护一个滑动时间窗口内的交易数据 实现至少两种异常检测算法（可考虑孤立森林、局部异常因子等） 采用并行处理优化性能，处理延迟不超过50ms 包含适当的错误处理和日志记录机制 能适应不同的欺诈模式（提供配置接口） 代码应符合PEP 8标准，包含完整的类型注解，并附带单元测试展示其在不同负载情况下的性能和准确性。 请特别关注内存使用效率和算法复杂度分析。提供简明的文档说明如何扩展该模块以适应新的欺诈检测算法。	指令：设计并实现具有特定功能的Python类 上下文：金融科技公司、高级工程师角色、实时交易数据、欺诈检测需求 输入数据：详细的系统参数、数据特征、性能要求和历史观察 输出指标：多重质量标准（PEP 8、类型注解、单元测试）、性能要求、文档要求、扩展性要求	生成一个复杂的解决方案，需要整合高级编程概念、算法知识、系统设计经验和领域专业知识。

思维盲区

1. 缺少对提示词迭代优化过程的认识
2. 未考虑不同AI模型，对相同提示词的不同响应特性
3. 忽略了提示词的领域特异性（不同领域可能需要不同结构的提示词）
4. 未探讨提示词的伦理考量（如何避免误导性或有害提示）

提示优化

<!-- 提示词优化助手模板定义 -->
<template id="prompt_optimizer">
  <header>
    <title>提示词优化助手</title>
    <version>2.0</version>
    <description>用于分析和优化现有提示词，提高AI响应质量</description>
    
    <!-- 简化调用格式说明 -->
    <usage>
      复制以下简化格式并填写相应值即可调用此模板:
      
      @prompt_optimizer
      用户级别: [初学者/中级用户/专业用户]
      任务类型: [您的任务]
      当前问题: [现有问题]
      原始提示: [您的提示词]
      期望输出: [理想输出描述]
      优化重点: [可选:简洁性/创造性/专业性/教学性]
      建议数量: [可选:数字]
      模型目标: [可选:通用/Claude专用/GPT专用]
      自定义要求: [可选:额外要求]
    </usage>
  </header>
  
  <instructions>
    作为提示词优化顾问，我将帮助优化原始提示，使其产生更精确、更符合期望的AI响应。
  </instructions>
  
  <context>
    <user_level>{user_level}</user_level>
    <task_type>{task_type}</task_type>
    <current_issues>{current_issues}</current_issues>
  </context>
  
  <input>
    <original_prompt>{original_prompt}</original_prompt>
    <desired_output>{desired_output}</desired_output>
  </input>
  
  <output_requirements>
    <requirement>诊断原始提示的3个主要问题</requirement>
    <requirement>提供优化后的提示词，并明确标示出修改</requirement>
    <requirement>解释每项改动的目的和预期效果</requirement>
    <requirement>提供{suggestion_count=3}个进一步优化的方向建议</requirement>
    <custom_requirement>{custom_requirement}</custom_requirement>
  </output_requirements>
  
  <additional_preferences>
    <optimization_focus>{optimization_focus=专业性}</optimization_focus>
    <model_target>{model_target=通用}</model_target>
  </additional_preferences>
</template>

@prompt_optimizer
用户级别: 专业用户
任务类型: 数据科学代码生成
当前问题: 代码不够优化，缺乏异常处理，注释不清晰，无法处理大规模数据集
原始提示: 写Python代码分析COVID-19数据集，找出感染率与人口密度的相关性，并生成可视化图表。

期望输出: 一段高效、可扩展的Python代码，包含：
1. 完整的数据预处理流程
2. 健壮的异常处理机制
3. 多种统计分析方法对比
4. 专业水准的数据可视化
5. 详细的代码注释和文档字符串
6. 针对大数据集的性能优化策略

优化重点: 专业性
建议数量: 5
模型目标: Claude专用
自定义要求: 请提供一个评估矩阵，用于比较优化前后提示词在不同维度上的表现差异。同时，添加一个简短的"提示词模板"，方便我未来为类似数据科学任务创建提示词。

---

@prompt_optimizer
用户级别: 中级用户
任务类型: 创意小说写作
当前问题: 角色发展不足，对话平淡，情节缺乏张力
原始提示: 写一个科幻短篇故事，关于一个宇航员在太空站发现了一个神秘物体。

期望输出: 一个情节紧凑、角色丰满的科幻短篇，包含引人入胜的开场，令人惊讶的转折，以及发人深省的结局。

优化重点: 创造性
建议数量: 4
模型目标: 通用
自定义要求: 包含一个"角色设计模板"部分，帮助我在后续提示中更好地构建复杂角色。

---

@prompt_optimizer
用户级别: 初学者
任务类型: 教育内容生成
当前问题: 解释过于复杂，缺乏实例，不符合目标年龄段认知水平
原始提示: 解释光合作用原理给小学生听。

期望输出: 一个生动、形象且科学准确的光合作用解释，适合8-10岁儿童理解，包含简单类比、互动问题和有趣事实。

优化重点: 教学性
建议数量: 3
模型目标: GPT专用
自定义要求: 提供一个"知识阶梯"结构，展示如何将复杂概念分解为递进式的学习步骤。另外，标注出哪些部分是基础概念，哪些是拓展内容，以便我灵活调整教学深度。

阅读材料

什么是提示词（Prompt）？

简介

欢迎学习”什么是提示词？”。

观看本视频后，您将能够定义提示词及其 构成要素 。您还将了解编写有效提示词的重要性，以指导生成式AI模型产生理想的结果。

生成式AI模型的一个显著特点是其输出与人类能够产生的内容极为相似。这种输出具有相关性、情境性、创造性、细微性以及语言准确性，而实现这种输出的关键因素之一就是提示词。

提示词的定义

提示词是您提供给生成式模型以产生所需输出的任何输入。您可以将其视为给模型的指令。例如：

"写一个简短的段落描述您最喜欢的度假目的地。"
"编写HTML代码生成在线表单中的城市下拉选择菜单。"

这些都是用于产生特定输出的直接提示词。提示词也可以是一系列指令，逐步完善输出以达到理想结果。例如：

"写一个关于一位科学家研究火星生命的短篇故事。在研究过程中他面临了哪些挑战？"

从这些例子可以看出，提示词包含 问题 、 背景文本 、 引导模式 或 示例 ，以及提供给模型的部分 输入 。

根据作为提示词提交的自然语言请求，生成式AI模型收集信息、推导推论并提供创造性解决方案。这些指令帮助模型基于提供的输入产生相关且合乎逻辑的响应或输出。

简单提示与有效提示的对比

让我们通过更多示例来更好地理解这一点：

示例1：故事创作

假设您希望模型写一个关于一位农民如何在10年内成为成功商人的短篇故事，包括他的奋斗和成就。

简单提示："来自小镇的富人故事，他的奋斗和成就"

这种我们称为”朴素提示”的方法会产生泛泛的输出，即以最简单的方式向模型提问。

有效提示："写一个关于一位农民如何在10年内成为富有且有影响力的商人的短篇故事，详述他的奋斗和成就。"

这种提示更加具体和有指导性。

示例2：图像生成

假设您想要模型生成一个您心目中的日落风景图。

简单提示："山间的日落图像"

这个提示太过简短，缺乏您心目中图像的详细轮廓。

有效提示："生成一张平静的日落图像，展示位于群山之间的河谷。"

这个提示提供了更多细节，有助于生成您想要的图像。

构建有效提示词的要素

要掌握编写有效提示词的艺术，让我们逐一了解构建良好提示词的基本要素：

指令（Instructions）

给模型提供关于您希望执行的任务的明确指导，引导生成式AI模型的行动以影响其响应的形成。例如：

"写一篇600字的论文，分析全球变暖对海洋生物的影响。"

上下文（Context）

建立指令背景的环境，为生成相关内容提供框架。例如：

"近几十年来，全球变暖经历了显著变化，导致海平面上升、风暴强度增加和天气模式改变。这些变化对海洋生物产生了严重影响。写一篇600字的论文，分析全球变暖对海洋生物的影响。"

这个提示将帮助模型生成与上下文一致的输出。

输入数据（Input Data）

作为提示的一部分，您提供的任何信息都可以作为生成模型的参考，以获得包含特定细节或想法的响应。例如：

"您已获得一个包含太平洋海温记录和海平面测量的数据集。写一篇600字的论文，分析全球变暖对太平洋海洋生物的影响。"

输出指标（Output Indicator）

提供评估模型生成的输出属性的基准，可以概述您期望输出的 语调 、 风格 、 长度 和 其他品质 。

在提示”写一篇600字的论文，分析全球变暖对海洋生物的影响”中，输出指标指定生成的输出应是600字的论文，将根据分析的清晰度和相关数据或案例研究的整合进行评估。

总结

在本视频中，您了解到提示词是您提供给生成模型的任何输入或一系列指令，用于产生所需输出。这些指令有助于引导模型的创造力，并帮助它产生相关且合乎逻辑的响应。

构建良好结构化提示词的基本要素包括指令、上下文、输入数据和输出指标。这些元素帮助模型理解我们的需求并生成相关响应。