用“会思考的提示”提升提示工程效率

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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;">最近在和一个团队一起探索在大模型AI落地中如何高效的设计提示词，每个人都学习提示词技巧固然是好，但是同样的知识不同的人学习也会有不同的效果。于是我们发现了Meta‑prompts这个好东西，今天就来聊聊如何用更聪明的AI来帮助我们生成提示词。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;font-weight: 700;line-height: 1.1;color: rgb(64, 64, 64);margin: 30px 0px 10px;font-size: 30px;caret-color: rgb(64, 64, 64);">什么是Meta‑prompts？

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;">Meta‑prompts，又称”元提示词”，即用一个智能模型（通常更强的模型）来生成或优化另一个模型的输入提示(prompt)。

在 OpenAI 的范式中，使用 o3（高级推理模型）来改进面向 gpt-4o（被优化目标）的基础提示。
即所谓“让大脑帮你写prompt”——用更聪明的“提示工程师”模型去设计、更清晰、更高效的提示。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;">这其实是一种“提示级元”操作：利用AI优化提示，从而提升输出质量、降低试错成本。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;font-weight: 700;line-height: 1.1;color: rgb(64, 64, 64);margin: 30px 0px 10px;font-size: 30px;caret-color: rgb(64, 64, 64);">Meta‑prompts 背后设计逻辑

分层优化:

外层模型：通过自然语言理解分析提示意图，重构出结构化、高信息量的提示。
内层模型：按优化后的提示执行任务。

符合提示工程原则: 文档示例的优化提示包含清晰结构，例如：

指定内容输出结构（如类别、摘要、标签、情感）；
明确提示“只返回优化后的 prompt”，杜绝模型跑题。这使提示具备更强可控性。

工具链模块化: Meta-prompts可以与评估工具、外部执行器（如 Python 执行器）结合，形成闭环流程：设计—运行—评价—改进，提升提示稳定性与复用性。
零样本通用性强: Meta‑prompts 属于 “task-agnostic scaffold”，可以用于任意任务，而不需为每个任务手动试错

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;font-weight: 700;line-height: 1.1;color: rgb(64, 64, 64);margin: 30px 0px 10px;font-size: 30px;caret-color: rgb(64, 64, 64);">典型示例拆解

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;">OpenAI Cookbook 中的示例：用 o3 改进用于新闻摘要任务的 prompt 。

初始 prompt：
```
Summarize this news article: {article}
```

Meta prompts（用于改写“初始 prompt”）：

Improve the following prompt to generate a more detailed summary.
Adhere to prompt engineering best practices.
Make sure the structure is clear and intuitive and contains the type of news, tags and sentiment analysis.
{初始 prompt}
Only return the prompt.

优化结果：

Please read the following news article and provide a comprehensive summary that includes:
1. **Type of News**: Specify the category…
2. **Summary**: …
3. **Tags**: …
4. **Sentiment Analysis**: …
**Article:** {article}

可以看出改写后的提示更具结构化、清晰性和任务指导性，显著提升输出质量。

Meta‑prompts 的优势

优势	说明
? 自动迭代	用户只需描述目标，由模型生成完备提示，无需反复试错
? 扩展性强	可叠加用于生成“评估提示”“校验提示”等多级 Meta prompts
? 提高质量	嵌入提示工程最佳实践，结构清晰、语义明确
⚙️ 模型能力增益	利用强模型能力，提升弱模型提示质量，提升输出一致性

如何开始实践？

以下是一个简单的实战指南：

明确 task 和目标: 例如：需要对法律条文生成精炼总结，包含背景、核心内容、推荐操作等结构化输出。

设计 prototype 提示:

总结下面这个法律文章的内容: {text}。

编写 Meta-prompts: 类似：
```
改进以下提示以输出“背景、关键条款、建议操作”三段结构。
参考提示工程最佳实践：清晰结构、明确内容要求。
{prototype 提示}
只输出优化后的提示。
```
** Note：**: 上面这个例子的元提示比较简单，如果想参考更综合更强大的元提示，OpenAI提供了一个通用的Meta-prompts模板，可以参考(https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-generation#overview)直接使用或者修改你自己的版本。
调用高级别的模型生成新 prompt: 例如使用 o系列模型调用，或 GPT‑4 系列 API。
用生成的 prompt 运行任务: 将改写后提示用于实际任务，获取结果。
可选 - 再次使用 Meta-prompts 改进模型: 将测试反馈（如跑出的结果示例）用于生成“评估提示”或进一步优化流程。这一步可以考虑自动化并结合评估工具持续迭代。

总结与思考

Meta‑prompts 是一种高效的提示工程策略：用更强语言模型来优化提示模板，从而提升弱模型任务表现；
它结合解构式设计（清晰结构、明确要求）、零样本通用性和模型自身的思考能力；
对于研发者/内容创作者而言，只需专注于任务目标，让引导模型去“写prompt”，即可快速迭代输出方案；