Prompt 大师

掌握和 AI 对话的艺术

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⏱️2-3周

📊入门

举个例子：同样让 AI「帮我写一封邮件」，模糊的 prompt 得到一封泛泛的模板，而加上收件人背景、邮件目的、语气要求之后，AI 直接给出一封可以发的邮件——省去了反复修改的时间。这就是 prompt 技巧的实际价值。

这个方向教的不是「万能咒语」，而是一套可复用的结构：目标、上下文、约束、输出格式。掌握这四个要素之后，不管是写方案、做数据分析、生成代码还是创作图片，你都能让 AI 的输出从「差不多」变成「直接能用」。

课程基于 GPT-4o、Claude 4.5 和 Gemini 的最新能力设计，覆盖从 zero-shot 到 Chain of Thought、从基础 prompt 到 Agent 工作流的完整技能栈。

30秒快速体验

现在就试试。打开 ChatGPT 或 Claude，复制下面的 Prompt：

你是一位资深助理，请把我的"零散需求"整理成一份可执行的计划。

要求：
1) 先用一句话总结目标
2) 输出一个表格：步骤 / 产出物 / 负责人 / 截止时间 / 风险
3) 如果信息不足，请先提出最多 5 个澄清问题，再给出一个"默认假设版"的计划
4) 全程用中文

零散需求：
- 想在 2 周内完成一个 AI 学习计划
- 每天最多 60 分钟
- 目标是学会写 Prompt，并能在工作中用起来
- 我希望每周都有一个小作品

你会得到一份结构化计划 + 澄清问题。接下来只要补充信息、迭代 Prompt，就能把 AI 变成真正可用的"执行型助手"。

你将学会什么

在这个教程中，你将学会：

✓掌握 prompt 的四要素结构（目标 / 上下文 / 约束 / 输出格式），写出的 prompt 第一次就能拿到可用结果
✓在写作、总结、数据分析、代码生成、图片创作等场景快速复用 prompt 模板
✓学会用迭代和自检技巧让 AI 输出更稳定——比如同一个 prompt 跑 3 次，结果一致性能从 50% 提到 90%+
✓建起自己的 prompt 素材库，形成可复用的工作流，而不是每次都从零开始写

Prompt 模板库

✍️结构化 Prompt 模板，直接拿来用

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覆盖产品、研发、增长与 AI 工程场景，含系统提示与人格设定示例。
模板内置变量与示例输出，减少跑偏，帮助稳定生成结果。
与学习路径联动：章节学完可直接跳到模板库继续练习或交付素材。

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Prompt Lab 实战

🧪用实战案例练 Prompt，直接跑、直接看评分

Prompt Lab 覆盖从热身到生产级案例：JSON 结构化输出、Few-shot、长上下文稳定性、 RAG、工具调用等。每个 Lab 都有评分与历史记录，便于复盘。

Warm-up / Foundation / Production 三级难度，逐步进阶
内置示例与提示模板，避免「空白焦虑」
运行历史与最佳成绩可追溯，便于团队对拍

立即进入 Prompt Lab →查看全部 40+ 实验

后续章节总览

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Section

Introduction

什么是 prompt engineering，以及你将如何使用 prompt 与 LLM 协作