Prompt Engineering 最佳实践：一份全面的实战指南 - 链载Ai

Prompt Engineering 的核心是通过清晰、明确的指令和上下文来引导 AI 模型，以获得高质量、符合预期的输出。它是一门涵盖了从明确指令、提供上下文、使用示例，到利用思维链、提示链和格式控制等高级技巧的系统性学科。掌握这些方法论，并通过不断的迭代测试，是高效利用现代大语言模型的关键。

1. 问题陈述：为何需要 Prompt Engineering？

在与大语言模型（LLM）互动时，用户普遍面临一个挑战：如何稳定、高效地让模型输出我们真正想要的内容？模糊的指令（如“给我写个报告”）常常导致泛泛而谈或不相关的结果，需要多次反复沟通才能达成目标。这不仅浪费时间，也极大地影响了 AI 的应用效率和可靠性。Prompt Engineering 正是为解决这一“沟通鸿沟”而生的“指令的艺术”。

2. 核心原则：Prompt是一门沟通的科学

Prompt Engineering 是一门沟通的科学，而非玄学。它是一套可以通过学习和实践掌握的结构化方法，其精髓在于将人类的意图，通过精心设计的指令（Prompt），准确无误地传达给 AI。

这些技巧可以分为三个层次，由浅入深：

核心技巧 (Core techniques)：构成有效 AI 交互的基础，是日常应用中最常用、性价比最高的方法。
高级技巧 (Advanced techniques)：适用于构建 Agent、处理复杂数据结构或多阶段任务的专业场景。
过时但仍有用的技巧 (Techniques you might have heard about)：一些在早期模型中流行，但在现代模型中已非必需，但在特定情况下仍有价值的技巧。

3. 关键技术细节

3.1. 核心技巧：基础但最重要

这是获得高质量输出的基石，核心要点有五个：

1. 明确与清晰 (Be explicit and clear)

直接告诉模型你想要什么，使用明确的动词。不要假设模型能猜到你的意图。

原则: “Tell, don’t assume.” (告知，而非假设)
反例: “创建一个分析仪表盘”
正例: “创建一个分析仪表盘。请包含尽可能多的相关功能和交互。超越基础功能，实现一个功能完备的版本。”
要点:

使用“分析”、“生成”、“创建”等行动指令。
省略“你好”、“请帮我”等客套话，直奔主题。
明确指出对质量和深度的期望。

2. 提供上下文与动机 (Provide context and motivation)

解释你“为什么”需要这个结果，以及它的用途和受众。这能帮助模型更好地理解你的深层目标。

原则: “Explain the ‘why’.” (解释原因)
反例: “永远不要用项目符号列表。”
正例: “我更喜欢自然的段落形式而不是项目符号，因为我发现流动的散文更容易阅读，更具对话感。对我这种非正式的学习风格来说，项目符号太正式了，像个清单。”
要点: 解释原因后，模型不仅会遵守规则，还会在遇到类似决策时，举一反三，做出更符合你偏好的选择。

3. 具体化 (Be specific)

提供明确的约束条件。

原则: “Constraints breed creativity and accuracy.” (约束催生创造力与准确性)
反例: “为地中海饮食制定一个膳食计划。”
正例: “为糖尿病前期管理设计一个地中海饮食计划。每日热量 1800 卡路里，重点使用低升糖指数的食物。列出早餐、午餐、晚餐和一份零食，并提供完整的营养成分明细。”
要点: 约束条件越具体（饮食需求、预算、技术栈），输出结果越贴近实际需求。

4. 善用示例 (Use examples)

当格式或风格难以用语言描述时，“展示而非告知”（Show, don’t tell）是最好的方法。这就是所谓的“one-shot”或“few-shot” prompting。

原则: “Show, don’t just tell.” (展示，而非仅仅告知)

正例 (文章摘要):

这是一个我想要的摘要风格示例：
文章: [关于AI法规的文章链接]
摘要: 欧盟通过全面的AI法案，针对高风险系统。关键条款包括透明度要求和人类监督授权。2026年生效。

现在，请用同样的风格总结这篇文章：[你的新文章链接]

要点: 现代模型（如 Claude 3）对示例中的细节极为敏感。请确保你的示例完美地体现了你想要的风格，同时不包含任何你希望避免的模式。

5. 给予表达不确定性的许可 (Give permission to express uncertainty)

明确告诉模型“如果信息不足，请直接说明，不要猜测”。

原则: “Empower ‘I don’t know’.” (赋予“我不知道”的权利)
正例: “分析这份财务数据并找出趋势。如果数据不足以得出结论，请直接说明，不要进行推测。”
要点: 这条简单的指令是抑制模型“幻觉”（hallucinations）最有效的方法之一，能显著提升输出结果的可靠性。

3.2. 高级技巧：处理复杂任务

1. 预填充 AI 的回应 (Prefill the AI’s response)

在 API 调用中，将assistant角色的消息预先填入一个起始符号（如{"），可以强制模型以特定格式（如 JSON）开始和继续输出。

场景: 需要严格的 JSON、XML 或其他结构化数据输出时。

API 示例:

messages=[
  {"role":"user","content":"从这个产品描述中提取名称和价格，以JSON格式输出。"},
  {"role":"assistant","content":"{"}
]

效果: 模型会从{"后面继续写，确保了输出的纯净性，避免了 “这是您要的JSON…” 等前言。

2. 思维链提示 (Chain of Thought - CoT)

要求模型在回答前“一步一步地思考”。这能显著提升复杂分析任务的准确性。

场景: 多步推理、数学计算、复杂分析。
三种实现:

基础式: 简单地在指令后加上“Think step-by-step”。
引导式: 为模型的思考过程提供具体的阶段划分，如：“首先，分析… 其次，评估… 最后，总结…”

**结构化 (最推荐)**：使用 XML 标签将思考过程和最终答案明确分开。

在 <thinking> 标签中进行思考。首先，分析...然后...。最后，在 <email> 标签中撰写最终的邮件。

注意: Claude 的“扩展思考”功能在可用时是 CoT 的更好替代品，但手动 CoT 仍然非常重要。

3. 提示链 (Prompt chaining)

将一个复杂的大任务，拆分成多个简单的小任务，每个任务对应一个独立的 Prompt。

原则: “Do one thing, and do it well.” (一次只做一件事，并把它做好)
示例 (研究报告):

Prompt 1: “总结这篇医学论文的方法、发现和临床意义。”
Prompt 2: “审查上述摘要的准确性、清晰度和完整性，并提供分级反馈。”
Prompt 3: “根据以下反馈，改进原始摘要：[第二步的反馈]”

权衡: 这种方法虽然增加了 API 调用的次数和延迟，但对于复杂任务，它带来的准确性和可靠性提升是巨大的。

3.3. 过时但仍有用的技巧

XML 标签：在早期模型中，使用<document>、<instructions>等标签来包裹和区分不同部分的内容很常用。虽然现代模型对自然语言的理解力更强，但在处理包含代码、数据、指令等极其复杂的混合 Prompt 时，XML 标签依然是确保边界清晰、避免混淆的有效手段。
角色提示 (Role prompting)：例如“你是一位资深财务分析师…”。对于现代模型，过度具体的角色设定（如“从不犯错的专家”）有时会限制模型的发挥。通常，更有效的方法是直接说明你需要的分析视角（如“从风险和长期增长的角度分析…”），而不是强行赋予一个角色。

4. 结论与最佳实践

结论:最好的 Prompt，不是最长或最复杂的那个，而是能以最精简的结构，稳定可靠地达成你目标的那个。
迭代心法: Prompt Engineering 不是一次性的行为，而是一个迭代和测试的循环。从简单的核心技巧开始，只有在遇到特定问题时才逐步引入更高级的技巧。
避免过度设计: 不要一次性使用所有技巧。如果一个简单的 Prompt 能解决问题，就不要复杂化。

5. 总结

Prompt Engineering 已经从一种“黑客秘籍”式的技巧，演变为一门可以被系统学习和掌握的、更加科学化的学科。随着模型能力越来越强，“如何与模型沟通”本身也变得越来越重要。“上下文工程 (Context Engineering)”概念的出现，预示着未来的重点将不仅在于单个 Prompt 的设计，更在于如何构建和管理一个完整的、包含对话历史、外部文件和系统指令的上下文环境，以驱动 AI 完成更宏大的任务。

参考资料

本文内容主要思想和实践方法，可以参考 Claude 官方发布的最佳实践文章：Best practices for prompt engineering