*Prompt 入门 L1-1
想象一下，你只需输入一句话，AI 就能自动为你写一篇文案、生成一份报告、甚至规划你的创业计划。这种“对话即编程”的背后魔法，就是 Prompt 的力量。
🔍 一、Prompt 的定义与由来
Prompt（提示词），原意是“提示”或“引导”，在大语言模型（如 ChatGPT）中，它指的是你输入给模型的自然语言指令，用来告诉 AI 应该完成什么任务、如何输出、扮演什么角色。
简单来说：
✅ Prompt 就是你和 AI 沟通的“咒语”。
这种方式兴起于 GPT 系列模型爆红之后，因为大家发现——只要你会“说话”，AI 就会“干活”。于是，“Prompt 工程”（Prompt Engineering）这种新兴技能迅速崛起，成为掌控大模型的第一要义。
🧠 二、自然语言 = 编程语言？Prompt 的魔法原理
过去我们写代码才能让程序干活，现在我们用一句中文也能让 AI 自动完成复杂任务，这是为什么？
大语言模型（如 GPT-4）的核心能力是：预测下一个词。它会根据你输入的 Prompt，理解你的意图，并根据“海量语料中看到过的类似任务”，推测出最可能的后续内容。
换句话说：
✅ Prompt 就像是激活 AI 潜能的“线索”或“信号”
它不是真正意义上的程序语法，但却能“引导 AI 模仿出程序行为”
于是我们能做到：
- 用 Prompt 写论文摘要
- 用 Prompt 生成产品方案
- 甚至用 Prompt 让 AI 操作系统接口（如操作 Odoo、写数据库语句）
🧩 三、AI 如何“理解”Prompt？
模型并不“理解语言”的含义，而是通过统计与上下文预测来“模仿理解”。
例如：
你输入：“请写一段描述上海旅游的文案”
大模型会：
- 识别出关键词：“请写一段”“描述”“上海旅游”“文案”
- 联想到在它训练数据中出现过的类似任务
- 在“生成文案”的上下文中，开始预测最合理的开头（如：“上海，这座融合历史与现代的城市…”）
重点是：你写的 Prompt 越清晰、越具体，模型“猜”的就越准。
📌 四、实例讲解：一句话让 AI 写出广告文案
我们来看个实际例子：
输入 Prompt：
请帮我写一段宣传文案，用于介绍一个轻量级记账 App，突出简单易用、快速记账的特点。
输出示例：
“告别繁琐记账方式，开启轻盈财务生活！这款记账 App，界面极简，操作流畅，3 秒记录每一笔支出，让你的财务更清晰、更高效。”
这背后的 Prompt 设计关键在于：
- 明确任务：写一段宣传文案
- 给出背景：介绍轻量记账 App
- 强调重点：突出“简单易用”“快速记账”
你不需要写代码，但要写清晰有目标的语言。
🌱 实战练习：写一个 Prompt 让 AI 帮你写自我介绍
现在轮到你来试试：
👉 请尝试完成以下任务：
任务：写一个 Prompt，让 AI 生成一段适合投简历的自我介绍，适用于产品经理职位，经验3年，擅长用户调研与需求分析。
示例答案：
你是一名专业的简历优化师。请帮我写一段自我介绍，适用于产品经理岗位。背景信息：我有3年工作经验，擅长用户调研、需求分析、跨部门沟通。请以简洁、专业、真实的口吻写作，字数控制在150字内。
你可以把这个 Prompt 放进 ChatGPT 试试效果！🧪
import openai
import gradio as gr
# 🔐 设置 OpenAI API Key
openai.api_key = "your-api-key" # 替换成你的 Key
# 🌟 核心逻辑：生成自我介绍
def generate_intro(role, experience, skills, tone):
prompt = f"""
你是一名专业的简历优化师。
请帮我写一段适用于{role}岗位的自我介绍。
背景信息：我有{experience}年工作经验，擅长{skills}。
请以{tone}的口吻写作，字数控制在150字以内。
"""
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
temperature=0.7,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content.strip()
except Exception as e:
return f"❌ 出错了：{str(e)}"
# 🌐 Gradio UI
with gr.Blocks(title="简历自我介绍生成器") as demo:
gr.Markdown("## 🧾 AI 简历自我介绍生成器")
gr.Markdown("输入你的背景信息，让 AI 自动帮你写专业简洁的简历介绍语")
with gr.Row():
role = gr.Textbox(label="应聘岗位（如 产品经理）", placeholder="产品经理")
experience = gr.Number(label="工作经验（年）", value=3)
skills = gr.Textbox(label="核心能力/技能", placeholder="用户调研、需求分析、跨部门沟通")
tone = gr.Radio(
label="语气风格",
choices=["简洁专业", "自然亲和", "自信有力"],
value="简洁专业"
)
submit_btn = gr.Button("✍️ 生成自我介绍")
output = gr.Textbox(label="生成结果", lines=4)
submit_btn.click(fn=generate_intro, inputs=[role, experience, skills, tone], outputs=output)
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
🎯 总结：Prompt 是你控制 AI 的“遥控器”
在本篇中，我们了解了：
- Prompt 是你与 AI 沟通的自然语言“指令”
- 它基于语言模型的预测机制生效
- 写好 Prompt ≈ 高效控制 AI，获取你想要的输出
- 写 Prompt 不难，但清晰表达是关键