Prompt Engineering (提示工程) 是一门通过优化输入（Prompt）来引导人工智能模型生成准确、高质量输出的技术。

在 AI 时代，Prompt 就是一种新型的"编程语言"。你不需要写复杂的代码，只需要用自然语言（中文或英文）清晰地表达你的意图，就能调度 GPT-5、Claude 4.5 或 Gemini 3 等超级大模型为你工作。

为什么它很重要？

虽然现在的 AI 模型越来越聪明，但它们本质上是基于概率预测的。如果不加引导，它们的输出往往是通用的、平庸的，甚至可能产生幻觉（胡说八道）。

掌握 Prompt Engineering 能让你：

1. 获得更精准的答案：从"随便写点什么"变成"生成一份符合麦肯锡风格的市场分析报告"。
2. 解锁复杂任务：让 AI 学会写代码、做数学推理、扮演特定角色，甚至通过思维链（Chain of Thought）解决逻辑难题。
3. 构建 AI 应用：通过系统提示词（System Prompts）和智能体（Agents）架构，开发自动化工作流。
4. 提升工作效率：将数小时的繁琐工作（如文档总结、数据清洗、初稿撰写）压缩到几分钟。

核心理念：Garbage In, Garbage Out (垃圾进，垃圾出)

AI 的输出质量高度依赖于你的输入质量。

• ❌ 模糊的指令：

  "帮我写个文案。"

  结果：得到一段平庸、毫无亮点的通用废话。

• ✅ 优质的指令：

  "作为资深小红书运营，请为一款主打'零糖低卡'的气泡水写一篇种草文案。目标受众是 25-30 岁的白领女性，语气要轻松活泼，包含 3 个痛点场景（如下午茶怕胖）和 5 个 emoji 表情，结尾带上购买链接引导。"

  结果：得到一篇针对性强、转化率高的专业文案。

本课程学习指南

本方向将带你从零开始成为 Prompt 大师：

1. 基础篇 (Introduction)：理解 Prompt 的核心要素（指令、上下文、输入、输出格式）。
2. 技巧篇 (Techniques)：掌握 Zero-shot、Few-shot、CoT (思维链)、RAG 等进阶策略。
3. 模式库 (Prompt Library)：学习写作、编程、推理等场景的经典 Prompt 模板。
4. 智能体 (Agents)：探索 AI 如何通过工具调用（Tool Use）和规划（Planning）自主完成任务。
5. 模型篇 (Models)：了解 GPT-5.2、Claude 4.5 Sonnet、Gemini 3 Pro 等顶级模型的特性与差异。

实验环境说明

除非另有说明，本教程中的示例建议在以下 2026 年主流模型中测试以获得最佳效果：

• OpenAI: GPT-5.2 / GPT-5.1 Thinking (推理能力顶尖)
• Anthropic: Claude 4.5 Sonnet / Claude 4 Opus (公认的最强编程与自主代理模型)
• Google: Gemini 3 Pro (在长文本处理、多模态及推理上具有领先优势)

注：虽然旧版模型（如 GPT-4o 或 GPT-3.5）也能运行大部分基础 Prompt，但在处理 2026 年标准的复杂逻辑、大规模自动化和高度创意任务时，使用最新模型会带来降维打击般的体验提升。我们强烈建议跟随时代步伐，使用各厂商的最新旗舰模型进行学习。

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快速导航

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