一、为什么要学提示词？

虽然AI能够自动生成提示词，但其能力存在本质局限。大模型的输出质量直接取决于输入质量，模糊指令会放大"知识幻觉"风险，不同模型版本间的差异更会导致结果的不稳定。

人类的核心价值在于： 精准锚定任务意图、注入领域知识、通过思维链引导分步推理、建立反馈闭环持续优化输出。

这些能力使得人类在关键环节不可替代，就像智能汽车自动驾驶仍需人类设置目的地和应急接管，并不能完全依赖AI。

提示词工程目前已发展为系统化技能，包含基础指令优化到动态交互的四层进化路径。未来人机协作将形成"双螺旋"结构：人类负责战略层的需求拆解和场景建模，AI执行战术层的方案生成。

掌握提示词技能不仅需要理解如何结构化表达知识（如用SWOT框架或APA格式），更要建立质量管控意识，能够像程序员调试代码般持续迭代提示模板。

它就像编程语言之于开发者：既是我们指挥AI的"魔杖"，也是理解智能系统运作机理的窗口。Gartner预测，到2025年，这项数字素养可使工作效率提升3倍，因为它的本质是驾驭智能时代的元能力——在混沌的可能性中构建确定性。

二、什么是提示词？

提示词（Prompt）本质上是一种注入式指令，它是用户输入到 AI 模型中的一段文本或指令，引导模型生成特定的响应或完成特定的任务。

简单来说，提示词就像是你与 AI 对话的起点，你通过它设定对话的背景和需求，AI 基于这些信息为你生成回应。

提示词不仅是简单的文字输入，而是包含任务目标、知识背景、输出要求等要素的引导系统。 就像使用搜索引擎时输入的关键词，但更强调结构化表达。

好的提示词能帮助AI准确理解意图，如同给经验丰富的厨师递上包含食材清单、忌口信息、菜品风格的定制菜单。

在技术层面，提示词通过调整输入信息的向量空间分布，影响大模型的注意力机制，最终决定生成内容的逻辑结构、专业深度和准确度。

三、如何写好提示词？

核心原则：将AI视为实习生，尽量向 TA 提供完整的"工作说明书"‌

‌要素结构化：遵循STAR法则‌

‌

• 场景（Situation）‌：明确背景（如"作为跨境电商运营人员"）
• 任务（Task）‌：具体需求（“撰写亚马逊产品页文案”）
• 行动（Action）‌：指定框架（“采用AIDA模型：Attention吸引→Interest兴趣→Desire欲望→Action行动”）
• 结果（Result）‌：输出标准（“包含3个变体标题，嵌入关键词wireless earphones，禁用营销话术”）

案例优化：

优化前：“写耳机广告”

优化后：“为25-35岁科技爱好者设计无线耳机英文广告，用FAB法则（功能-优势-利益），对比AirPods Pro的续航数据，输出三版不同风格的文案”

‌知识嵌入：像程序员定义变量‌

法律类提示：嵌入法条，比如：“根据《个人信息保护法》第38条，分析跨境数据合规路径”。

学术类提示：指定格式，比如：“用APA第7版综述区块链在供应链金融的应用，引用2020年后文献，标注DOI号”。

编程类提示：约束条件，比如：“用Python写爬虫脚本，遵守robots.txt，设置3秒延迟，异常处理包含ConnectionError重试机制”。

‌思维引导：搭建认知脚手架‌

‌分步拆解‌：“先解释量子计算原理→列举当前技术瓶颈→预测2030年应用场景→设计科普教学方案”

‌框架约束‌：使用"SCQA模型"（情境-冲突-问题-答案）或"5W1H"框架

‌反例警示‌：“避免使用比喻修辞，不讨论政治敏感话题，若涉及统计数据需标注来源年份”

‌避坑指南：‌

避免绝对化表述（如"所有"“必须”），改用概率化指令（“优先考虑…”“建议包含…”）

复杂任务使用分隔符分段：## 核心需求 ## [必含要素] || [禁止事项]

持续测试迭代：将提示词视为"人机协作的API接口"，通过持续测试迭代（建议建立提示词库并标注版本号），逐步训练出与你思维同频的"数字外脑"。

最后奉上12个精选的Prompt框架，该图来源于waytoAGl.com

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】