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第三章：文本 Prompt 撰写

学会与 AI 有效对话，并写出目标、背景与约束清晰的提示词。

3.1 什么是 Prompt（提示词）

一句话解释

Prompt 就是你给 AI 的"指令"——你问的问题、提的要求、给的背景信息，都是 Prompt 的一部分。

为什么 Prompt 这么重要

同一个 AI，不同的 Prompt，结果天差地别：

Prompt结果
"写一篇文章"泛泛而谈，不知所云
"你是一位大学教授，请用通俗易懂的语言，写一篇 800 字的文章，主题是'为什么大学生应该学 AI'，目标读者是刚入学的大一新生"结构清晰，针对性强

Prompt 是 AI 时代人与 AI 沟通的重要语言之一，学会描述问题，是高效使用 AI 的基础能力。

3.2 如何写一个优秀的提示词

不止有 AI 需要提示词

我个人觉得，在班级群中发布作业通知甚至和人沟通交流都是在写提示词，提示词越精准，执行的效果肯定越好。无论面对人还是 AI，清晰的信息表达都会降低沟通成本。

比如：你需要在班级群当中发送一条作业提交通知

这周的数据库作业是完成实验报告，下周四前交。大家把电子版发给老师和传到实验平台，记得用实验报告封面。报告里面三个部分要写完整。

这么发作业通知是 **合格 **的，但不是优秀的，你就把接收通知的同学当成大模型，总有人“注意力”、“工具调用”能力不行，需要你把作业通知写的稍微详细一些（但不是越详细越好）。

第十一周[数据库原理]

一、 作业内容 请全体同学独立完成并提交《数据库原理实验报告》。

二、 截止时间

5月14日（周四）晚 22:00 前（以系统服务器时间为准，逾期平台关闭）

三、 提交渠道与格式 ** 本次作业需提交到两处**，两步均需完成，缺一不可：

  1. 学校实验平台：登录学校实验平台（示例地址：lab.univ.edu，实际地址以课程通知为准），上传 PDF 格式文件。（使用方法请参考群文件《学校实验平台使用指南》）

  2. 老师邮箱：发送至 [teacher@univ.edu]，邮件主题和附件统一命名为：学号-姓名-数据库报告。

四、 作业要求

  1. 封面要求：文件首页必须统一使用《附件-实验报告封面》，严禁私自改动封面排版。

  2. 必备内容：报告正文须完整包含以下三部分：

    1. 需求分析与 E-R 图设计；

    2. 数据库表结构建表 SQL 语句；

    3. 5个核心业务查询的 SQL 源码及运行截图。

五、 注意事项

  • 严禁提交 .docx 或 .rar/zip 压缩包（只收 PDF）。

  • 代码部分严禁直接贴图片，必须提供可复制的纯文本 SQL 代码。

禁止向AI“许愿”，明确 AI 的能力边界

很多人在使用 AI 时，会犯一个错误：把 AI 当成万能工具，只提出一个模糊目标。

例如：你的“机器学习”这门课的期末大作业内容是构建一个股市预测模型

❌ 不好的 Prompt：

帮我完成机器学习课程期末大作业。

但是 AI 不知道：

  • 你的研究方向是什么？

  • 你的作业要求是什么？

  • 预测什么股票？

  • 使用什么数据？

  • 评价指标是什么？

  • 需要提交代码还是论文？

  • 你的技术水平如何？

如果缺少这些信息，AI 只能生成一个看似合理、但可能并不适合你的方案。

更好的方式：

✅ 清晰描述任务：

我的机器学习课程期末大作业要求构建一个股市预测模型。
我的编程水平是 Python 入门，希望方案难度适合本科生。
请帮助我根据作业要求完成项目规划，内容要求：
1. 明确研究目标
2. 推荐适合的数据集
3. 选择机器学习模型
4. 设计实验流程

你需要将作业要求放在项目目录当中，并引导AI读取，或者将作业要求文件直接拖拽到对话框中，这样 AI 才能像一个项目助手一样参与，而不是简单生成一段答案。 先做一个MVP（Minimum Viable Product** 最小可行产品**）将流程跑通，然后再在这个底座上增加新的功能。

在项目规划完成以后，你需要审查 AI 给出的项目规划，有任何问题的话及时让 AI 调整,规划没有问题以后才让AI执行。测试没有问题以后再撰写报告，“这台电脑归你了，帮我赚够模型月费和电费”这样许愿式的任务请求，到目前来说还没有 AI 能够做到。

3.3 从 Prompt Engineering 到 Context Engineering

去他喵的提示词工程，别用又长又臭的提示词影响 AI 大人发挥

Prompt Engineering 时代四要素框架

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  角色（Role）                         │只是通过提示词告诉 AI 它是某一领域的专家
│  "你是一位..."                        │会有一些负面效果，联系之前章节的内容想一想
├─────────────────────────────────────────────┤
│  任务（Task）                         │
│  "请帮我..."                          │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  格式（Format）                       │可以给一些示例
│  "以...的形式输出"                     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  约束（Constraint）                   │
│  "要求.../ 注意.../ 不要..."           │
└─────────────────────────────────────────────┘

这个要素框架现在依然适用，但是随着大模型能力的提升，大量的提示词反而限制了 AI 的发挥（前提是你使用的是前沿模型）。早期大模型能力有限，用户需要通过复杂 Prompt 引导，模型才能输出有实际价值的内容，本质是人类通过编排AI如何思考、如何回答来保证内容生成的下限。

Claude 团队移除了Claude Code 80% 的系统提示词，发现模型的能力并没有下降。

有一个显而易见的优点——省钱

当然也影响着上下文、注意力等等方面

简单来说：

Prompt 是告诉 AI 一句话，而 Context 是为 AI 完成任务提供完整的信息环境。

一个好的 Context 通常包括：

目标（Goal）

明确希望 AI 完成什么。

例如：

错误：帮我做一个审美高级的网站。

更好：我要制作一个展示个人作品的网页，参考 Apple 产品页面，用于求职和个人品牌展示。

背景信息（Context）

告诉 AI 当前情况。

例如：我是大二学生，具备简单的 Python 基础，希望两周内完成一个数据库课程项目。（并且将课程要求发给AI）

背景越充分，AI 越容易给出符合实际情况的方案。

约束条件（Constraint）

告诉 AI 有哪些限制。

例如：

要求：
- 使用开源技术
- 不购买付费服务
- 难度适合本科生

评价标准（Criteria）

告诉 AI 什么结果算优秀。

例如：

方案需要：
- 可实际开发
- 有明确用户价值
- 可以作为课程展示项目

工具和资源（Tools）

告诉 AI 可以使用哪些能力，包括安装并调用Skill。

例如：

  • 搜索互联网

  • 查询数据库

  • 读取文件

  • 执行代码

  • 调用 API

这也是 Agent 与普通聊天 AI 的重要区别。

Role（角色）还重要吗？

角色设定并没有消失，但不再是 Prompt 的核心。

以前：你是一名顶级专家。经常被用来提升回答质量。

但现在模型能力增强后，简单告诉 AI “你是谁”并不会真正增加知识。还会让AI变得自大（前文说过允许AI直接说不会，让AI成为“专家”与这点相违背）

例如：你是一名世界顶级投资专家，请预测明天股票走势并不会让 AI 获得预测股票的能力。过度强调“专家身份”，可能让 AI 更倾向于使用自信的语气回答，即使它缺少足够的信息。

角色更多用于：

  • 改变分析视角

  • 调整表达风格

  • 明确任务身份

例如：请分别从产品经理、用户和开发者三个角度分析这个方案。这里角色才真正有价值。

3.4 常用 Prompt 技巧

当然在你成为提示词大师,甚至是上下文大师之前，你至少要掌握如何让AI听你的 （最重要的是先练起来！可以在使用 AI 的过程中让 AI 教你怎么写提示词，完成项目以后和 AI 复盘，特别是达成项目要求时绕的弯子

技巧 1：明确任务视角

告诉 AI 它扮演什么角色，能显著提升回答质量。

❌ "解释量子力学"
✅ "你从一个物理科普作家的角度，用生活中的例子解释量子力学的核心概念，受众是中学生"

技巧 2：具体任务

任务描述越具体，结果越精准。

❌ "为啥卡片里的文字不全啊，解决这个问题"
✅ "解决一下前端页面在移动设备（页面宽度较小）的情况下，卡片中文字显示不全的bug"

技巧 3：指定格式

明确输出格式，省去后续整理的麻烦。

❌ "分析一下这个数据"
✅ "请用表格形式分析以下数据，包含项目名称、数量、占比、趋势"

技巧 4：设定约束

告诉 AI 什么该做、什么不该做。

❌ "写一篇论文"
✅ "写一篇关于AI教育的课程大纲，要求：不使用专业术语，适合高中生阅读"

技巧 5：提供示例

给 AI 一个"样板"，它就知道你想要什么风格。

请用以下风格写一段产品介绍：
示例："这不仅仅是一本书，更是一把打开新世界的钥匙。每一页都藏着惊喜..."
示例："用鲁迅的风格锐评一下这个事件："

技巧 6：分步拆解

复杂任务拆成小步骤，AI 一步步完成。

请按以下步骤完成：
1. 分析这个市场的主要趋势
2. 找出三个潜在机会
3. 为每个机会制定初步方案
4. 评估每个方案的可行性

技巧 7：迭代优化

第一次结果不满意？告诉 AI 哪里需要改进。

第一次：写一篇关于AI的文章
第二次：很好，但是开头太平淡，请用一个引人入胜的故事开头
第三次：开头好多了，但第三段的论据不够有力，请补充具体案例

本章总结

要素说明示例
要素说明示例
目标希望完成什么制定学习计划
背景提供什么信息我是大二学生
约束有哪些限制预算1000元
标准什么算做好适合长期执行
工具可以调用什么能力搜索、文件、代码
格式如何呈现表格输出

课后作业

  1. 选择一个你最近需要完成的任务（如写申请、做计划、分析问题）

  2. 用本章学到的方法，写出至少 3 版 Prompt

  3. 记录迭代过程，分析每版的改进点

  4. 用 Markdown 整理成"Prompt 实验报告"