在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）和生成式AI（如大语言模型LLM）中，Prompt（中文常译为“提示词”或“提示指令”）是指用户输入给模型的一段文本指令或问题，用于引导模型生成特定类型的输出。
从技术角度看：
Prompt Engineering（提示工程）是一门设计和优化输入提示的技术，旨在最大化模型的输出质量、准确性和相关性。
Prompt 本质上是模型推理的“触发器”，它通过上下文（context）、指令（instruction）、示例（few-shot examples）等方式，激活模型内部的知识和推理能力。
在零样本（zero-shot）、少样本（few-shot）和思维链（Chain-of-Thought, CoT）等范式中，Prompt的设计直接影响模型的表现。
简而言之：
Prompt = 输入指令 + 上下文信息 + 输出期望的结构化表达
想象你走进一家智能餐厅，服务员是一个超级聪明但有点“死脑筋”的机器人。
你不能只说：“来点吃的。”
它可能会端上来一碗米饭、一盘沙拉、一杯咖啡……因为它不知道你到底想要什么。
但如果你说：
“我要一份川味麻辣香锅，微辣，不要香菜，配一碗米饭。”
机器人立刻明白了你的需求，精准上菜。
这里的“点餐语句”就是Prompt！
你说得越清楚，机器人做得越准确。
如果你说得模糊，结果可能完全不对。
如果你加点“技巧”，比如先给个例子：“像上次那样，加土豆和藕片”，机器人还会“举一反三”。
所以，写好Prompt，就是学会如何“高效地给AI下指令”。
❌ 模糊Prompt：“怎么去火车站？”
→ AI可能回答：“坐地铁、打车、骑车都可以。”（太泛）
✅ 清晰Prompt：“我现在在北京市朝阳区国贸大厦，要去北京南站，下午3点出发，希望打车，最快路线是什么？”
→ AI会结合时间、地点、交通方式给出精确路线。
❌ 模糊Prompt：“帮我写个朋友圈。”
→ AI可能写：“今天天气不错。”（毫无个性）
✅ 清晰Prompt：“我刚升职为项目经理，想发一条低调又有格调的朋友圈，用一句古诗表达感谢团队，不要太正式。”
→ AI可能回复：“山高月小，水落石出。感谢一路同行的你们。”
❌ 模糊Prompt：“解释一下牛顿第一定律。”
→ AI可能用物理术语讲一堆。
✅ 清晰Prompt：“用一个5岁孩子能听懂的例子，解释牛顿第一定律。”
→ AI可能说：“就像滑滑梯，你不推，小车就不会动；动起来后，没人拦它，它会一直滑下去。”
我们按难度分为三个阶段：基础 → 进阶 → 高阶，每个阶段都配有操作实例，跟着做就能上手！
核心原则：明确任务 + 明确格式
✅ 实操练习：
试试在AI对话框输入：
“用三个短句，介绍人工智能是什么。”
👉 你会得到简洁清晰的答案，而不是长篇大论。
核心技巧：角色扮演 + 上下文 + 示例
✅ 实操练习：
输入以下完整Prompt：
“你是一位幽默风趣的小红书博主，帮我写一篇关于‘周末宅家治愈生活’的笔记，包含泡咖啡、看书、听音乐三个场景，语气轻松，带表情符号，约200字。”
👉 你会得到一篇风格鲜明、符合平台调性的内容。
核心策略：思维链 + 自我反思 + 多轮迭代
✅ 实操练习：
输入以下高阶Prompt：
“我计划在杭州开一家主打‘露营+咖啡’的户外生活方式店。请：
分析目标客户群体；
设计三个核心体验活动；
为每个活动起一个吸引年轻人的名字；
最后给出整体品牌定位建议。”
👉 你会发现AI像一个专业的商业顾问，输出结构清晰、内容详实。
掌握Prompt，就像学会了与AI“高效沟通的语言”。
它不难，但需要练习；
它简单，但能创造无限可能。
记住：AI不是读心术，而是执行者。你给的指令越清晰，它的表现就越惊艳。
从今天开始，试着用“角色+任务+格式”的公式，重新设计你的每一个提问。你会发现，AI不再是“人工智障”，而是你最得力的智能助手。
立即行动建议：
打开你常用的AI工具（如通义千问、ChatGPT等），尝试输入这个Prompt：
“你是一位旅行规划师，请为我设计一份杭州3天2夜的亲子游行程，包含景点、餐饮、交通建议，用表格形式呈现。”
看看AI能给你一份多专业的旅行计划！
学会提问，是未来最重要的能力之一。
你，学会了吗？
