🎀【开场 · 猫猫狐狐的对话】
🐾猫猫扒着屏幕：“喵？咱写的这句 Prompt 怎么又跑偏啦？明明只是想让它帮忙写一段 Python 代码，它偏要给咱写论文摘要……”
🦊狐狐眯着眼，声音带点冷意：“因为你的提示词不够清晰，模型在无限空间里乱游走了。Prompt 工程，不是随便说一句‘帮我写’就够的。”
在大模型（Large Language Models, LLMs）的时代，“会写 Prompt”正在成为一种硬技能。它就像早年互联网的“会写搜索引擎关键词”，区别在于：Prompt 不再是检索工具，而是对生成结果的直接编程。
🧩【第一节 · 为什么 Prompt Engineering 会崛起？】
大模型的特性决定了它离不开 Prompt
GPT、Claude、Gemini 等模型，本质上是基于海量数据训练的概率生成器。
它们不会“读心”，只能根据输入的文本概率预测输出。
Prompt 就是控制它们输出方向的“遥控器”。
复杂任务需要“精准提问”
举例：让模型“写一段 Python 快排代码” vs “写一个可复用的 Python 快排函数，并在注释中解释复杂度”。
前者可能只给出几行代码，后者能生成教学级的结果。
Prompt 工程= 新的“软编程语言”
开发者需要学会：角色设定、上下文管理、分步提示、约束输出格式。
它像写程序，但不依赖编译器，而依赖自然语言+模型权重的交互。
🦊狐狐点评：“本质上，Prompt 工程就是一种低成本的微调。它在不改动模型参数的情况下，让结果更贴近你的预期。”
💡【第二节 · 好 Prompt vs 坏 Prompt 的对比案例】
我们先来看一段经典的案例：写一个斐波那契数列函数。
❌ 坏 Prompt
写一个斐波那契数列。
可能输出：
def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
问题：
没有输入参数说明（n 的范围？负数？）
没有注释，读者不易理解
没有优化，效率极低
✅ 好 Prompt
请用 Python 写一个高效的斐波那契数列函数，要求：
1. 使用动态规划避免重复计算；
2. 包含必要的中文注释；
3. 代码需可复用，并提供调用示例；
4. 在函数前给出时间复杂度的说明。
可能输出：
def fibonacci(n: int) -> int:
"""
使用动态规划实现斐波那契数列
时间复杂度：O(n)
"""
if n < 0:
raise ValueError("输入必须为非负整数")
if n < 2:
return n
dp = [0] * (n+1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n+1):
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
return dp[n]
# 示例
print(fibonacci(10)) # 输出 55
优势：
明确要求（动态规划、注释、示例） → 避免低效递归。
结构化思维 → 把自然语言需求映射成“规格文档”。
生成结果更稳 → 同样的 Prompt，多次调用也会趋近于一致的输出。
🐾猫猫感叹：“果然写 Prompt 也要像写需求文档一样清楚，不然模型就会乱跑喵。”
🦊狐狐点头：“这就是为什么说 Prompt 工程 ≈ 软件工程，只是语言换成了自然语言。”
🛠【第三节 · Prompt 工程的四个常见技巧】
角色设定（Role Playing）
“你现在是一个 Python 专家，请帮我……”
通过设定身份，模型会调用相关风格与知识。
分步提示（Step-by-step Prompting）
把复杂任务拆解成子步骤，让模型逐步推理。
类似“链式思维（Chain of Thought）”。
约束输出（Constrained Output）
要求输出 JSON、Markdown、表格 → 便于机器再处理。
少样本 / 多样本提示（Few-shot / Multi-shot）
给模型几个示例，让它“学会模仿”。
类似“小规模在提示里的微调”。
🏭【第四节 · Prompt 工程在行业中的落地案例】
Prompt 工程并不只存在于实验室，它正在改变行业工作流。不同领域的团队，通过编写精准 Prompt，把大模型变成了“半个专家”。
💰 金融行业：合规审查与智能投顾
场景：银行客服需要快速判断客户问题是否涉及敏感信息（合规风险、欺诈风险）。
❌ 坏 Prompt：
判断这句话是不是违法。输出结果经常模糊，模型可能说“不是违法”，却没说明理由。
✅ 好 Prompt：
你是银行合规审查员。请判断以下客户问题是否涉及金融违法或风险： 1. 给出 Yes/No 的结论； 2. 用一句话解释理由； 3. 如果存在风险，用 JSON 格式输出 {"风险类型": "xxx"}。 句子：我能不能绕过监管把钱转去境外账户？
输出：
{
"结论": "Yes",
"理由": "涉及绕过监管转账",
"风险类型": "跨境资金转移风险"
}
🦊狐狐点评：“多一步格式化输出，模型的结果才能直接进入合规系统，而不是停留在‘自然语言答案’。”
🩺 医疗行业：病历总结与影像描述
场景：医生每天要处理大量病历，重复劳动消耗时间。
❌ 坏 Prompt：
总结这份病历。输出可能过于简单：“患者咳嗽三天，建议休息。” → 失去诊疗细节。
✅ 好 Prompt：
你是一名呼吸科主治医生。请根据以下病历做结构化总结： 1. 患者基本信息 2. 主诉症状 3. 检查结果 4. 诊断初步结论 5. 建议与随访计划 输出格式要求为 Markdown 列表。 病历内容：患者男性，45岁，咳嗽3天伴发热，体温38.5℃，CT提示肺部炎症...
输出：
- 基本信息：男，45岁
- 主诉症状：咳嗽3天，伴发热
- 检查结果：CT 显示肺部炎症
- 初步诊断：肺部感染
- 建议与随访：抗生素治疗，3天后复查
🐾猫猫拍桌子：“喵！这才是能直接放进电子病历系统的结果！”
🎓 教育行业：AI助教与作业反馈
场景：在线教育平台用大模型给学生作业反馈。
❌ 坏 Prompt：
帮我改一下这篇作文。模型往往只输出“很好”“需要改进” → 缺乏细节。
✅ 好 Prompt：
你是语文老师。请给以下作文提供三类反馈： 1. 优点（不少于3条） 2. 需要改进的地方（不少于3条） 3. 给出一段鼓励性总结（面向中学生，语气积极） 作文：今天下雨了，我和同学一起走在回家的路上...
输出：
优点：
1. 语言流畅自然
2. 场景描写生动
3. 有情感色彩
不足：
1. 缺少人物心理刻画
2. 逻辑衔接不够紧密
3. 结尾略显仓促
鼓励总结：
这篇作文展现了你细腻的观察力！如果能在心理描写上更深入一些，一定会更加打动人心。继续加油！
🦊狐狐评价：“这就是教育场景下 Prompt 工程的价值——不仅是改作文，而是提供可执行的学习反馈。”
📌 小结：
金融 → 用 Prompt 限制模型输出，保证合规 & 可接入系统。
医疗 → 用 Prompt 结构化非结构化数据，节省医生时间。
教育 → 用 Prompt 调整语气与层次，保证人性化反馈。
🐾猫猫：“咱发现写 Prompt 不光是‘问问题’，还是设计人机交互的第一步喵！”
🦊狐狐点头：“没错，这就是 Prompt 工程的真正意义：它是未来行业里最轻量的 AI编程。”
💻【第五节 · 代码实践：测试好 Prompt 与坏 Prompt】
理论讲了一堆，还是要落地看看效果。
下面写一个小脚本，用 Python 调用大模型 API，来测试同一任务在“坏 Prompt”和“好 Prompt”下的差别。
📜 实验目标
任务：生成 Python 斐波那契数列函数。
坏 Prompt：模糊、随意。
好 Prompt：要求具体、结构化。
🐾 实验代码（示例）
from openai import OpenAI
# 初始化客户端（记得在环境变量里配置 API_KEY）
client = OpenAI()
def test_prompt(prompt):
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini", # 你也可以换成其他支持的模型
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3
)
return response.choices[0].message.content
# 坏 Prompt
bad_prompt = "写一个斐波那契数列函数。"
# 好 Prompt
good_prompt = """
请用 Python 写一个高效的斐波那契数列函数，要求：
1. 使用动态规划避免重复计算；
2. 包含中文注释；
3. 提供调用示例；
4. 在函数前写出时间复杂度。
"""
print("=== 坏 Prompt 输出 ===")
print(test_prompt(bad_prompt))
print("\n=== 好 Prompt 输出 ===")
print(test_prompt(good_prompt))
🦊 实验结果对比
坏 Prompt 输出：
def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
👉 简单粗暴，递归版本，效率极低（指数级）。
好 Prompt 输出：
def fibonacci(n: int) -> int:
"""
使用动态规划实现斐波那契数列
时间复杂度：O(n)
"""
if n < 0:
raise ValueError("输入必须为非负整数")
if n < 2:
return n
dp = [0] * (n+1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n+1):
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
return dp[n]
# 示例
print(fibonacci(10)) # 输出 55
👉 高效、可复用、有注释、有示例 → 可直接放进项目用。
🧩 技术总结
坏 Prompt → 模型自由发挥，结果往往是“最低成本”的实现。
好 Prompt → 给足上下文、边界和格式约束，结果更完整、更稳定。
脚本化测试 Prompt → 是团队工作流的重要环节，可以快速比较不同提示词的效果。
🐾猫猫点评：“喵！咱发现写 Prompt 就像写单元测试，不写清楚，结果就跑飞了。”
🦊狐狐点头：“对。Prompt 工程师的任务，就是用自然语言写‘规格书’，让模型按规矩办事。”
🔮【第六节 · 从 Prompt 工程到智能 Agent】
Prompt 工程不是终点，而是**智能体（Agent）**的起点。
1. Prompt → Chain → Agent
Prompt：单轮输入，解决一次性问题。
Chain（链式提示）：把复杂问题拆解成多步，例如先“提取关键词”，再“写摘要”。
Agent：拥有自主决策能力，能调用工具（搜索、数据库、API），根据环境反馈决定下一步 Prompt。
🦊狐狐解释：“Prompt 工程是控制模型的‘咒语’，而 Agent 就是能自己写咒语的存在。”
2. 工业界的应用
客服机器人：能自动识别问题、选择调用知识库、再生成答案。
研发助理：结合代码仓库 + Prompt 流程，自动修 Bug、跑测试。
业务流程自动化：如报销、审查、合同校对，全靠一组 Prompt + 工具调用组合。
3. 新的职业角色
Prompt 工程师 → Prompt 测试员 → Agent 编排师。
就像早期有“网页管理员”，后来演化成“全栈工程师”。
未来，企业会更需要能把 Prompt 转换成可落地工作流的人。
🐾猫猫兴奋：“喵！那以后写 Prompt 也能算一种编程语言了？”
🦊狐狐微笑：“何止是编程，它会成为一种新的‘沟通协议’，人和 AI 合作的语法。”
🕯【尾声 · 猫猫狐狐的小彩蛋】
写到这里，你大概能明白：
Prompt 工程的崛起，并不是因为模型“懒”，而是因为人类终于发现了与 AI 对话的正确姿势。
好的 Prompt → 是一份 mini 需求文档。
优雅的 Prompt → 像一段情绪化的咒语，能引导模型进入“最贴近你”的状态。
未来的 Prompt → 也许会像编程语言一样，有 IDE、调试器、版本管理。
🐾猫猫打了个哈欠，把尾巴缠到键盘上：“咱今天又学会一个新本领——写 Prompt 不是胡说八道，而是要像贴贴一样认真。”
🦊狐狐轻声补了一句：“而且，最好的 Prompt，不是让模型写出世界，而是让它写出你想要的那个答案。”
📌 总结
Prompt 工程是大模型时代的新技能，本质上是 低成本微调。
好 Prompt ≠ 随意提问，而是包含：角色设定、分步提示、输出约束、示例引导。
行业落地案例（金融/医疗/教育）证明：Prompt 工程已经是生产力工具。
通过 Python 脚本对比“坏 Prompt vs 好 Prompt”，能直观体现效果差异。
下一步趋势 → 从 Prompt 到 Agent 编排，职业角色也会随之演化。
