提示词工程：技巧、示例与模板
提示词工程是编写并测试指令、让 AI 模型稳定输出所需结果的方法，涵盖如何说明任务、提供背景与示例、规定输出格式以及检验结果。本栏目讲解系统提示词、少样本提示、思维链等核心技巧，并提供可套用到各类 AI 助手的示例。
模型只能基于你提供的内容工作。含糊的请求只能换来泛泛的回答；清晰的任务、恰当的背景、几个示例和明确的输出格式，通常能带来好得多的结果。提示词工程就是有意识地做出这些选择并检验效果，而不是反复改写请求，直到看起来差不多为止。
核心技巧已有充分的文献记载。少样本提示由 Brown 等人在 2020 年的论文中描述，即在提示词中给出完整示例；思维链提示由 Wei 等人在 2022 年提出，要求模型写出中间推理步骤。系统提示词为整段对话设定长期规则，温度参数等采样设置则在稳定性与多样性之间取舍。
好的提示词是测试出来的，不是猜出来的。本栏目介绍如何准备一小组测试输入、并排比较不同版本的提示词，并为团队积累一套行之有效的提示词库。这些原则适用于 ChatGPT、Claude、Gemini 等各类助手，只是不同模型的反应会略有差异。
你将学到
- 优秀提示词的构成：任务、背景、示例、格式与约束
- 何时使用系统提示词、少样本提示和思维链
- 温度参数等设置如何影响输出
- 如何测试和比较提示词，而不是凭感觉
- 适用于写作、分析和编程任务的可复用模板
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关键术语
- 提示词
提示词是你提供给 AI 模型、告诉它要做什么的输入内容，可以是问题、指令、背景信息、示例或文件。模型依据提示词生成回应，因此提示词是否清晰、完整，会在很大程度上决定输出质量。
- 系统提示词
系统提示词是在对话开始前提供给 AI 模型的一组指令，用于规定它在整个会话中的角色、语气、规则和输出格式。系统提示词通常由开发者编写或在应用设置中配置，模型会将其应用于之后的每一条用户消息。
- 少样本提示
少样本提示是一种在提示词中加入少量任务示例的技巧，让模型从示例中归纳出规律，再应用到新的输入上。这一方法因 2020 年发表的研究而广为人知，该研究表明大语言模型仅凭示例就能学会完成任务。
- 思维链提示
思维链（CoT）提示是一种让语言模型在给出最终答案前，先写出中间推理步骤的技巧。该方法由 Wei 等人于 2022 年提出，能提升算术、逻辑和规划等多步骤问题的准确率，也启发了后来的推理模型。
- 温度参数
温度参数是控制语言模型输出随机程度的设置。数值低时，模型倾向于选择概率最高的 Token，回答更稳定、聚焦；数值高时，会更多选择概率较低的 Token，文本更多样、更有创意，但也更易出错。许多 API 和部分应用允许调整它。
- 推理模型
推理模型是一类经过专门训练、会先分步骤思考问题再给出最终答案的语言模型，这一过程常被称为“思考”。在分步推理上投入更多计算，能提升数学、编程、规划和多步骤分析等任务的效果，但响应更慢、成本更高。
- 幻觉
在 AI 领域，幻觉指模型输出看似合理、实则错误、缺乏依据甚至完全编造的内容，例如虚构的引文、数据或引语。原因在于语言模型生成的是“听起来可能正确”的文本，除非接入可靠来源，否则它并不会去查证事实。
- 上下文窗口
上下文窗口是语言模型一次能够处理的最大文本量，以 Token 计。它包括系统提示词、此前的对话内容、附带的文档以及模型自己的回复。超出窗口的内容，模型就无法看到。
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延伸阅读
- Claude Fable 5：是什么、如何使用及利用它的提示词
Anthropic 首个面向公众的 Mythos 级模型，结合来源详解：价格、安全防护、基准测试、使用方式、真实用例与可直接复制粘贴的提示词。
常见问题
模型越来越强，提示词工程还有用吗？
有用，只是重点变了。新模型更能理解直白的指令，复杂技巧的作用在下降。依然重要的是：给出清晰的目标、相关背景、优质输出的示例和明确的格式，并检验结果。这些能力适用于所有模型，也适用于开发 AI 功能、智能体和自动化流程。
提示词和系统提示词有什么区别？
提示词是你针对某个具体请求发送给模型的输入。系统提示词是一组独立的长期指令，通常由开发者编写或在应用中设置，作用于整段对话，规定助手的角色、语气、规则和输出格式。模型会同时读取两者，用户提示词通常在系统提示词设定的范围内生效。
提示词应该写多长？
以消除歧义为准，不必更长。简单任务一句话就够；复杂任务最好用几段话说明目标、受众、素材和约束，并附上期望输出的示例。过长的提示词会消耗更多 Token，还可能让关键指令被淹没，所以要把最重要的要求写清楚，避免前后矛盾。
需要参加提示词工程课程或考取认证吗？
要用好 AI 工具，并不需要。厂商的免费文档加上在自己任务中的练习，已足以掌握要点。如果你需要系统训练，或应聘的岗位明确要求相关证书，课程会有帮助。但要看清课程大纲是否涵盖测试与评估，以及最近一次更新时间，因为这个领域变化很快。
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