过去的提示词正在失效。

全球首位"提示词指南"作者Sander Schulhoff说：

"提示词工程一点也没过时，反而比以前更重要。"

最近贝拉看了这位提示词专家Sander Schulhoff 的提示词工程访谈，感触颇多，打破了很多原有的认知。今天想跟大家分享一下几点收获，希望也能改变你对【AI提示词】的理解。

Sander Schulhoff ：提示词专家，他专注于提示词工程（Prompt Engineering）领域，曾与 OpenAI 等机构合作，并强调提示词在协调任务目标、筛选关键信息和规划执行流程中的核心作用。他的工作涉及设计高效提示词结构，以优化AI模型的任务执行效果。

1. 1. 提示词工程有多重要?

   
   

你是不是经常遇到这种情况：跟AI聊天像鸡同鸭讲？你让它写代码，它给你长篇大论；你想要份报告，它却写出了八股文。

别急着怪AI不够聪明，问题可能出在你身上 - 你不懂得如何跟它沟通。这就是提示词工程(Prompt Engineering)的重要性所在。

提示词工程不仅仅是告诉AI你想要什么，更是一门与AI"交心"的艺术。

正如Sander Schulhoff所说:"提示词工程一点也没过时,反而比以前更重要。"

很多人对提示词工程有误解。有人觉得AI越来越智能，提示词就不重要了，有人以为随便凑几个关键词就行。还有人觉得太复杂，普通人用不上。

Sander明确指出，这些观点都不对。他强调:"我们就是要找出那些普通人也能用、而且能反复成功的提示词方法。"

1. 2. 提示词工程到底是什么?

   
   

提示词不是简单的问句，而是一份详细的任务说明书。它是人类与AI之间的交流“接口”，一种结构化的沟通方式。Sander把它比喻成"一套掌控模型行为的框架"。好的提示词能够指导AI理解任务背景、明确目标、并按照特定方式输出结果。

从本质上说,提示词有三个核心作用:

• 协调器：告诉AI主线在哪里
• 筛选器：帮AI提取关键信息,避免答非所问
• 执行计划：指导AI如何组织和呈现输出

  
  

理解这些作用，能帮我们更有效地设计提示词，从而获得更精准的AI输出。正如Sander所说:"提示词不是用来'忽悠AI'的，而是让它明白你想要什么。"

1. 3. 有哪些实用的提示词技巧?

   
   

Sander和他的团队研究了1500多篇论文,总结出了5种广泛适用的提示词技巧:

a) 少样本示例(Few-shot)：

给AI看几个例子，让它学会你想要的风格。比如,你想让AI写封邮件，可以先给它看一封你写的，然后说:"按这个风格,再帮我写一封。"

b) 任务拆解(Decomposition):

把复杂任务拆成小步骤，一步步引导AI完成。Sander说:"我们可以把任务拆成三个小任务，每个都做了个智能体，最后让它们协同工作。"

c) 自我批评(Self-Critique):

让AI先评价自己的回答,然后再改进。Sander建议:"让模型先反思自己的输出，然后再根据反思结果进行修改。"

d) 补充背景(Additional Context):

给AI足够的背景信息，减少它的猜测。Sander强调:"AI最怕的信息（上下文）是不够。不是多了出错，而是少了答偏。"

e) 提示集成(Ensembling):

用不同的提示词问同一个问题，然后综合各自的优点。Sander解释:"我们可以用不同提示词测试同一模型，最后投票选择最佳输出。"

这些技巧不只适用于某个AI，而是各种AI系统都能用。Sander特别强调:"只要组合使用其中2~3个提示技巧,模型'胡说八道'的几率就能下降七成以上。"

1. 4. 为什么这些技巧有效?

   
   

Sander解释，有效的提示词之所以能提升AI输出质量，主要是因为它们:

• 明确了AI应该回答什么，减少跑偏的可能性
• 规定了回答的方式，包括格式、语气和结构
• 降低了AI的不确定性，让它能更自信地生成符合要求的内容

  
  

Sander总结道:"这不是运气,而是你帮模型建立了正确的'期待' - 它知道你想要什么。"了解这些原理,我们就能更有针对性地设计提示词，而不是盲目尝试。

1. 5. 提示词工程有两种模式

   
   

在实际应用中，提示词工程主要有两种模式:

1）聊天调试模式:

适合个人用户,通过不断调整提示来获得满意结果。这种方式灵活但不稳定。Sander称之为"Chat-based prompting"(对话式提示)。

2）产品提示模式:

用于企业级AI应用,需要设计稳定、可重复使用的提示结构。Sander强调:"开发产品里的提示,不是靠技巧取巧,而是要搭建可靠、能大规模运行的输入方式。"

理解这两种模式的差异，有助于我们在不同场景下选择合适的提示策略。

Sander指出:"你调prompt,他们在建提示系统。"

1. 6. 提示词工程的误区与陷阱

   
   

某些常见的提示方法,虽然看似有效,实际上并不可靠:

• 角色扮演提示(如"假设你是某某专家"):Sander的团队经过系统测试发现，"几乎没有显著差异"。
• 威胁或奖励式提示（比如：如果你做对了，我给你奖励。 如果你搞砸了，你就失业了）：这些提示词假设AI懂得'惩罚'或'奖励'的概念，但实际上它不懂。

  
  

避开这些误区,我们才能设计出真正有效的提示词。Sander提醒:"很多看起来合理的写法,其实只是你在多加废话。"

1. 7. 提示词工程的未来趋势

   
   

Sander预见，未来提示词工程将朝着更加系统化和专业化的方向发展:

• 结构化和模板化:开发标准化的提示词模板
• 版本管理和测试:像管理软件代码一样管理提示词
• 提示词系统:构建针对不同场景的专业提示词库

  
  

Sander表示:"未来，团队会越来越多采用提示模板、版本管理、结构化测试。"这些趋势表明，提示词工程正在从一种技巧演变为一门学科。

1. 8. 怎么开始练习?

   
   

对于初学者，Sander建议从简单的任务开始练习，比如写总结或报告。这类任务目标明确，容易验证效果。例如:

"请将以下文字整理为100字内的摘要,包含一个关键数据和一个核心观点。"

或者:

"根据以下日报内容,生成三句话概括,突出风险、进展和下一步建议。"

通过反复练习和优化，逐步掌握提示词的设计技巧。

1. 9. 总结

   
   

提示词工程不仅是一种技能,更是未来与AI高效协作的关键。提示词不是小技巧,而是一套掌控模型行为的框架。

Sander的最后忠告是："你不需要换模型，只需要换个说法（提示词）。"

这句话道出了提示词工程的精髓 - 它不是about AI，而是about you。