如何做好AI提示词工程设计？掌握这4个原则就够了 ！
今天给大家介绍的示词设计 AI 设计范式是：提示词工程（Prompt Engineering）。
提示词工程是工程个原 AI 交互设计中的核心范式 ，是掌握则够指为了让人工智能模型（如大语言模型）生成符合预期的输出，而对输入的何做好提示词（Prompt）进行设计 、优化和调整的示词设计一系列方法和技巧 。
PART 1 基础概念
提示词工程（Prompt Engineering）的工程个原目的是 ：
通过系统化的设计 AI 模型的交互指令（即“提示词”），引导 AI 生成符合用户预期的掌握则够高质量内容输出 ，执行有效的何做好操作 。
其本质是示词设计 ：
将人类的需求转化为 AI 模型可以理解的“语言指令”，并通过迭代与调整实现精准控制 。工程个原
在使用语言模型进行文本生成时 ，掌握则够提示词可以包括主题 、何做好风格 、示词设计字数限制 、工程个原特定的关键词或示例等信息，以指导模型生成满足用户需求的文本 。
有效的提示词工程可以提高模型输出的准确性 、相关性和实用性 ，挖掘模型的更多潜力 ，适应不同的应用场景和任务需求 。同时，提示词工程也需要不断地试验和调整 ，以找到最佳的提示方式，从而获得满意的结果 。
PART 2 核心要素
提示词的核心构成要素有以下四点 ：
1. 指令（Instruction）
也即明确的任务描述，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章” 。
2. 上下文（Context）
是指提供与指令有关的背景信息与约束条件，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。”
3. 示例（Examples）
是指你对所给出的指令或者是对 AI 给出的输出内容的参考样例 ，帮助 AI 模型理解输出内容的格式和质量 。例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例）”
4. 输出形式（Format）
是指给模型明确定义输出内容的结构与格式 ，如要求的字数 、段落结构 、成果形式等 。例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例） ，全文 300 字左右，并根据文字生成一些母子之间互动的图片 。“
PART 3 设计方法
通过上文对提示词核心要素的分析 ，我们可以发现 ，如果提示词工程能够做到清晰明确 ，提供足够的细节和背景信息 ，让模型能准确理解意图 ，那么用户与 AI 模型之间的沟通会更加顺畅、更符合预期 。因此设计师在设计与之相关的交互时 ，可以遵循以下几点原则和策略 ：
1. 清晰准确
你可以试试以下几个设计策略 ：
① 结构式引导 ：对于复杂任务 ，可以引导用户将其拆解为多个步骤或子任务 ，按照“第一步、第二步 、第三步…”逐步引导用户安排模型完成任务：
豆包对于用户发送图片后的指令引导
② 举例式引导 ：提示用户采用更多限定性的描述，比如输出的格式 、数量 、风格等方面 ，或提示用户可以使用相同类型的案例进行描述及输入参考 。：
通义千问的指令中心案例参考
你既可以试着把它们直接作为提示或教程 ，设计在输入框所在的界面附近 ，也可以把它们融入到模型给出的反馈中 ，用于和用户的对话交流里 ，比如让模型询问用户 ：“是否可以告需要我你想要生成的图片具体的风格是什么 ？如果能有一两张示例图就更好啦 ！”
2. 实时反馈
实时反馈在任何形式的交互设计中都很重要 ，对于提示词工程来说可以试试 ：
① 思考过程呈现 ：将思考过程以进度条或者文字的形式进行呈现 ，让用户直观地感受到“AI 正在处理任务”的状态 ：
通义千问对于用户问题的分析过程
② 渐进式内容呈现：并非让模型将结论内容整体显示在屏幕上 ，而是逐字逐句仿照人类输入文字信息一样呈现反馈内容 ，强调交互的真实性：
通义千问逐字逐句呈现相关答案
3. 迭代优化
通过反复调整或不断测试不同的提示词，根据模型输出结果进行优化调整，以获得更理想的效果 ：
① 收集反馈 ：收集用户对于模型输出结果的评价和反馈 ，比如增加快捷评价功能等 ：
通义千问收集用户负反馈
② 问题延展 ：引导用户在对话的过程中持续不断地询问相同内容和主题的问题，让用户能够快速修改问题内容 ，为对话内容进行延展、补充和调整 ：
通义千问对于用户问题的延展引导
4. 边缘场景覆盖
让模型通过对大量的数据分析后记录异常输入（如空值 、格式错误）或极端场景的情况 ，自动根据约束条件或默认处理机制规避风险 。
PART 4 发展方向
提示词工程的应用场景很广泛 ，正向着多模态（文本+图像+语音）与自动优化演进 ，如 ：
- 内容生成：如定制化文章、营销文案 、代码注释；
- 数据分析 ：如销售趋势预测 、用户行为洞察；
- 多轮对话：即构建支持上下文延续的交互系统 ，如智能客服等
当然 ，提示词工程也面临诸多挑战 ，最主要的一点是需要平衡指令明确性与灵活性 ，避免过度限制用户给出的描述内容和模型创造力。大量的用户数据被收集和分析，提示词工程正从“经验驱动”转向“工程化范式” ，成为 AI 系统精准性与可控性的关键 。
作者 ：长弓小子
今天给大家介绍的示词设计 AI 设计范式是：提示词工程（Prompt Engineering）。
提示词工程是工程个原 AI 交互设计中的核心范式 ，是掌握则够指为了让人工智能模型（如大语言模型）生成符合预期的输出，而对输入的何做好提示词（Prompt）进行设计 、优化和调整的示词设计一系列方法和技巧 。
PART 1 基础概念
提示词工程（Prompt Engineering）的工程个原目的是 ：
通过系统化的设计 AI 模型的交互指令（即“提示词”），引导 AI 生成符合用户预期的掌握则够高质量内容输出 ，执行有效的何做好操作 。
其本质是示词设计 ：
将人类的需求转化为 AI 模型可以理解的“语言指令”，并通过迭代与调整实现精准控制 。工程个原
在使用语言模型进行文本生成时 ，掌握则够提示词可以包括主题 、何做好风格 、示词设计字数限制 、工程个原特定的关键词或示例等信息，以指导模型生成满足用户需求的文本 。
有效的提示词工程可以提高模型输出的准确性 、相关性和实用性 ，挖掘模型的更多潜力 ，适应不同的应用场景和任务需求 。同时，提示词工程也需要不断地试验和调整 ，以找到最佳的提示方式，从而获得满意的结果 。
PART 2 核心要素
提示词的核心构成要素有以下四点 ：
1. 指令（Instruction）
也即明确的任务描述，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章” 。
2. 上下文（Context）
是指提供与指令有关的背景信息与约束条件，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。”
3. 示例（Examples）
是指你对所给出的指令或者是对 AI 给出的输出内容的参考样例 ，帮助 AI 模型理解输出内容的格式和质量 。例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例）”
4. 输出形式（Format）
是指给模型明确定义输出内容的结构与格式 ，如要求的字数 、段落结构 、成果形式等 。例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例） ，全文 300 字左右，并根据文字生成一些母子之间互动的图片 。“
PART 3 设计方法
通过上文对提示词核心要素的分析 ，我们可以发现 ，如果提示词工程能够做到清晰明确 ，提供足够的细节和背景信息 ，让模型能准确理解意图 ，那么用户与 AI 模型之间的沟通会更加顺畅、更符合预期 。因此设计师在设计与之相关的交互时 ，可以遵循以下几点原则和策略 ：
1. 清晰准确
你可以试试以下几个设计策略 ：
① 结构式引导 ：对于复杂任务 ，可以引导用户将其拆解为多个步骤或子任务 ，按照“第一步、第二步 、第三步…”逐步引导用户安排模型完成任务：
豆包对于用户发送图片后的指令引导
② 举例式引导 ：提示用户采用更多限定性的描述，比如输出的格式 、数量 、风格等方面 ，或提示用户可以使用相同类型的案例进行描述及输入参考 。：
通义千问的指令中心案例参考
你既可以试着把它们直接作为提示或教程 ，设计在输入框所在的界面附近 ，也可以把它们融入到模型给出的反馈中 ，用于和用户的对话交流里 ，比如让模型询问用户 ：“是否可以告需要我你想要生成的图片具体的风格是什么 ？如果能有一两张示例图就更好啦 ！”
2. 实时反馈
实时反馈在任何形式的交互设计中都很重要 ，对于提示词工程来说可以试试 ：
① 思考过程呈现 ：将思考过程以进度条或者文字的形式进行呈现 ，让用户直观地感受到“AI 正在处理任务”的状态 ：
通义千问对于用户问题的分析过程
② 渐进式内容呈现：并非让模型将结论内容整体显示在屏幕上 ，而是逐字逐句仿照人类输入文字信息一样呈现反馈内容 ，强调交互的真实性：
通义千问逐字逐句呈现相关答案
3. 迭代优化
通过反复调整或不断测试不同的提示词，根据模型输出结果进行优化调整，以获得更理想的效果 ：
① 收集反馈 ：收集用户对于模型输出结果的评价和反馈 ，比如增加快捷评价功能等 ：
通义千问收集用户负反馈
② 问题延展 ：引导用户在对话的过程中持续不断地询问相同内容和主题的问题，让用户能够快速修改问题内容 ，为对话内容进行延展、补充和调整 ：
通义千问对于用户问题的延展引导
4. 边缘场景覆盖
让模型通过对大量的数据分析后记录异常输入（如空值 、格式错误）或极端场景的情况 ，自动根据约束条件或默认处理机制规避风险 。
PART 4 发展方向
提示词工程的应用场景很广泛 ，正向着多模态（文本+图像+语音）与自动优化演进 ，如 ：
- 内容生成：如定制化文章、营销文案 、代码注释；
- 数据分析 ：如销售趋势预测 、用户行为洞察；
- 多轮对话：即构建支持上下文延续的交互系统 ，如智能客服等
当然 ，提示词工程也面临诸多挑战 ，最主要的一点是需要平衡指令明确性与灵活性 ，避免过度限制用户给出的描述内容和模型创造力。大量的用户数据被收集和分析，提示词工程正从“经验驱动”转向“工程化范式” ，成为 AI 系统精准性与可控性的关键 。
作者 ：长弓小子
