提示词工程学习指南（专家级）- 上集

作者：Token | 更新时间：2025-03-30 | 阅读时间：25分钟

引言

欢迎来到提示词工程专家级指南的第一部分。如果你已经熟悉基础提示词技巧，并希望将你的LLM交互能力提升至专业水准，这个指南将是你的得力助手。在这个系列中，我们将深入探讨高级提示技术，框架设计，以及如何处理复杂场景下的提示词优化问题。

第一部分：心智模型与思维框架

1.1 提示词工程的心智模型

要成为提示词工程专家，首先需要建立正确的思维方式。我们不是在"欺骗"AI或寻找"魔法咒语"，而是在与一个复杂的统计模型进行有效沟通。

预设心智模型

专家级提示词工程师会为不同任务预设不同的模型心智状态：

Copy你是[专业角色]，拥有[特定专业知识和技能]。你的任务是[具体目标]，
你需要遵循[具体方法论或框架]，并确保输出[质量标准]。

例如：

Copy你是一位经验丰富的数据科学家，拥有10年机器学习和统计分析经验。
你的任务是审核我的研究方法，识别潜在的统计谬误和研究偏差，
并提供改进建议。你需要使用统计最佳实践和实验设计原则，
确保反馈既专业又实用，能直接应用于研究改进。

思维链跟踪

专家懂得如何引导模型展示其推理过程：

Copy在回答这个[复杂问题]前，请先：
1. 分析问题的核心要素和约束条件
2. 思考可能的解决方法和各自的利弊
3. 确定解决方案的评估标准
4. 选择最优方案并解释理由
5. 提供具体实施步骤

1.2 模型能力边界映射

专家级提示工程师必须深入理解模型的能力边界，这样才能设计出充分利用模型优势，规避劣势的提示词。

能力矩阵构建

为你使用的模型创建一个能力矩阵，包括：

能力维度表现评级最佳实践已知限制
逻辑推理★★★★☆分步引导，提供框架复杂数学证明易出错
创意生成★★★★★提供具体约束和标准可能陷入套路化
代码生成★★★★☆详细说明需求、边界测试长程依赖处理欠佳
文本摘要★★★★★明确摘要长度和重点极长文本理解不完整
............

知识边界测试

在关键项目开始前，使用以下提示模板测试模型对特定领域的理解深度：

Copy关于[特定专业领域]，请回答以下问题：
1. 这个领域的核心概念和原则是什么？
2. 在[具体情景]中应用这些原则会遇到哪些挑战？
3. 最新的研究或方法在解决这些挑战方面有什么进展？
4. 对于[特定问题]，有哪些可能的解决方案？每种方案的优缺点是什么？

根据回答质量，调整你的提示策略。

1.3 高级提示词框架设计

专家级提示工程不仅关注单次提示，更注重设计可复用的提示框架。

CRISPR提示框架

Context（上下文）、Role（角色）、Instruction（指令）、Specifics（细节）、Purpose（目的）、Response Format（回应格式）

Copy<context>
[提供相关背景信息，包括关键限制、已有信息和重要假设]
</context><role>
你是[专业角色描述]，专长于[具体专业领域和技能]
</role><instruction>
[明确的主要任务]
</instruction><specifics>
- [具体要求1]
- [具体要求2]
...
- [具体要求n]
</specifics><purpose>
这项任务的目的是[解释为什么这个任务重要以及将如何使用结果]
</purpose><response_format>
请按照以下格式提供你的回应：
[详细说明期望的输出格式和结构]
</response_format>

META框架开发

Model（模型）、Evaluation（评估）、Tuning（调整）、Application（应用）

这个框架专门用于开发专业级的提示词系统：

1. 模型选择：确定最适合任务的模型及其参数设置
2. 评估标准：预先定义成功的标准和衡量指标
3. 调整策略：系统性迭代改进提示词的方法
4. 应用集成：将提示词与更广泛的工作流程整合

Copy## META提示词系统开发计划### 模型选择
- 主要模型：[模型名称] + 理由
- 备选模型：[备选模型] + 场景### 评估标准
- 主要指标：[具体衡量指标]
- 次要指标：[其他考虑因素]
- 基准表现：[期望达到的最低标准]### 调整策略
- 基线提示：[初始提示词]
- 变量控制：[每次迭代只改变的一个方面]
- 迭代计划：[系统化改进的步骤]### 应用集成
- 输入预处理：[如何标准化用户输入]
- 输出后处理：[如何处理模型回应]
- 异常处理：[处理边缘情况的策略]

第二部分：高级提示词技术

2.1 多智能体协作系统

当处理复杂任务时，单一提示可能不足。专家级工程师会设计多智能体系统，其中不同"角色"共同协作。

专家团队模拟

Copy你将模拟一个由5位专家组成的团队，共同解决[复杂问题]：专家1：[领域专家1]，专长于[专业领域1]
专家2：[领域专家2]，专长于[专业领域2]
专家3：[领域专家3]，专长于[专业领域3]
专家4：[领域专家4]，专长于[专业领域4]
专家5：[批判性思考者]，负责质疑假设和识别盲点请按照以下步骤协作：
1. 每位专家先简要分析问题（1-2段）
2. 基于初步分析，专家们讨论并提出解决方案
3. 批判性思考者提出质疑和潜在问题
4. 团队共同修改完善方案
5. 提出最终建议，包括实施步骤和预期结果

例如，处理一个复杂的产品战略问题：

Copy你将模拟一个由5位专家组成的团队，共同制定新产品上市策略：专家1：市场分析师，专长于市场趋势和竞争格局分析
专家2：产品经理，专长于产品定位和功能优先级
专家3：营销策略专家，专长于品牌传播和用户获取
专家4：销售总监，专长于渠道策略和价格模型
专家5：风险评估专家，负责识别潜在风险和应对方案[然后按照上面的协作步骤进行]

辩证思维框架

创建对立观点以全面考量问题：

Copy请以三种不同的思维框架分析[问题或决策]：框架1：乐观视角
- 假设: [积极假设]
- 分析: [基于这些假设的分析]
- 结论: [乐观结论]框架2：悲观视角
- 假设: [消极假设]
- 分析: [基于这些假设的分析]
- 结论: [悲观结论]框架3：平衡视角
- 关键事实: [客观事实]
- 机会与风险: [平衡分析]
- 建议行动: [平衡的建议]最终综合: [整合三种视角的分析和建议]

2.2 上下文工程与信息组织

专家级提示工程的核心在于精心设计信息的呈现方式。

多层次上下文构建

Copy<全局上下文>
[任务的整体背景和关键信息]
</全局上下文><领域上下文>
[特定专业领域的相关知识和假设]
</领域上下文><具体情境>
[当前任务的具体场景和条件]
</具体情境><历史交互>
[之前互动中的关键信息和决策]
</历史交互>基于以上信息，[具体请求]

知识映射技术

对于知识密集型任务，提供结构化的领域知识：

Copy请基于以下领域知识映射回答我的问题：<核心概念>
- [概念1]: [简明定义]- [子概念1.1]: [定义]- [子概念1.2]: [定义]
- [概念2]: [简明定义]- [子概念2.1]: [定义]
</核心概念><概念关系>
- [概念1] 与 [概念2] 的关系: [解释]
- [概念3] 与 [概念4] 的关系: [解释]
</概念关系><应用原则>
1. [原则1]: [解释和应用条件]
2. [原则2]: [解释和应用条件]
</应用原则>我的问题是: [具体问题]

2.3 约束优化与指令设计

高级提示工程需要精确控制模型行为，这需要设计精确的约束条件。

生成边界定义

Copy在生成[内容类型]时，请遵循以下边界：<必须包含>
- [必要元素1]
- [必要元素2]
...
</必须包含><绝对避免>
- [禁止元素1]
- [禁止元素2]
...
</绝对避免><风格指南>
- 语调: [具体描述]
- 结构: [具体要求]
- 专业度: [具体标准]
</风格指南><定量约束>
- 长度: [具体范围]
- 复杂度: [具体标准]
- 专业术语密度: [具体要求]
</定量约束>

优先级分级指令

处理复杂需求时，明确指令的优先级可以提高模型执行质量：

Copy在完成[任务描述]时，请按照以下优先级执行指令：P0 (最高优先级 - 绝对必须遵循):
- [核心指令1]
- [核心指令2]P1 (高优先级 - 应尽力满足):
- [重要指令1]
- [重要指令2]P2 (中等优先级 - 条件允许时满足):
- [次要指令1]
- [次要指令2]P3 (低优先级 - 锦上添花):
- [可选指令1]
- [可选指令2]如果发生指令冲突，始终优先满足更高优先级的要求。

第三部分：认知偏见控制与输出校准

3.1 认知偏见识别与缓解

LLM容易受到各种认知偏见的影响，专家级提示工程师需要了解这些偏见并采取措施缓解。

偏见预防框架

Copy在回答关于[敏感/复杂主题]的问题时，请注意避免以下认知偏见：<确认偏见>
避免: 仅寻找支持某一观点的证据
纠正: 同时考虑支持和反对的证据
</确认偏见><锚定效应>
避免: 过度依赖首先提到的信息或数据
纠正: 考虑多个基准点和参考框架
</锚定效应><可得性启发式>
避免: 过度强调容易想到的例子
纠正: 系统性考虑各种情况，包括不太显著的案例
</可得性启发式><后见之明偏见>
避免: 将事后看来明显的结果描述为事前可预测
纠正: 考虑当时可获得的信息和不确定性
</后见之明偏见>请确保你的回答平衡、全面，考虑多种观点和可能性。

认知去偏技术

Copy在回答这个问题前，请先进行三轮思考：第一轮：生成初步回答
第二轮：批判性评估第一轮回答中可能存在的偏见和假设
- 识别出哪些是事实，哪些是观点
- 找出可能的认知偏见
- 检查是否忽略了重要观点第三轮：根据评估修改回答，确保更全面、平衡

3.2 输出校准与质量控制

专家级提示工程不仅关注输入设计，还需要对输出进行校准和控制。

输出评估矩阵

Copy在提供最终回答前，请根据以下标准评估你的回答：<准确性>
1-5分: [评分标准]
自评: [ ]分
理由: [ ]
改进: [ ]
</准确性><完整性>
1-5分: [评分标准]
自评: [ ]分
理由: [ ]
改进: [ ]
</完整性><相关性>
1-5分: [评分标准]
自评: [ ]分
理由: [ ]
改进: [ ]
</相关性><实用性>
1-5分: [评分标准]
自评: [ ]分
理由: [ ]
改进: [ ]
</实用性>只有当总分达到[阈值]，才提供回答。否则，修改回答直至达标。

多层次回答框架

为不同背景的用户设计分层内容：

Copy请针对[复杂问题]提供三层次的回答：<简明概要> - 适合所有人
[100字以内的核心观点和结论]
</简明概要><进阶解释> - 适合了解基础概念的人
[300-500字的详细解释，包括关键概念和基本原理]
</进阶解释><专家视角> - 适合领域专业人士
[包含专业术语、方法论讨论和深入分析的完整回答]
</专家视角>

完整原文连接（https://ycnv7u8vf1o3.feishu.cn/wiki/space/7482688229504778243?ccm_open_type=lark_wiki_spaceLink&open_tab_from=wiki_home）