【AI大模型通关秘籍】我的提示词工程19式进阶笔记 (萌新也能懂的保姆级教程)

开场白：

哈喽，各位正在AI浪潮中冲浪的小伙伴们！自从一脚踏入大语言模型（LLM）这个神奇的世界，我就像打开了新世界的大门，每天都被它的强大所震撼。但同时，我也曾困惑于如何与这个“最强大脑”更好地沟通，让它真正为我所用。

经过一段时间的摸索和学习（当然，也少不了一位“高人老师”的指点），我总结出了一套从入门到进阶的提示词工程（Prompt Engineering）学习路径，涵盖了19个非常核心且实用的技术点。

如果你也曾对着AI的聊天框不知从何“提示”，或者想让AI的回答质量更上一层楼，那么这份笔记或许能给你一些启发。这不仅仅是技术的罗列，更是我作为一个初学者踩坑、思考、总结的心路历程。让我们一起，把AI调教成我们手中最得力的“神笔马良”吧！

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第一阶段：打下坚实基础 (Foundational Core)

这个阶段就像是学习武功要先练好马步，目标是掌握与大模型进行有效、直接沟通的基本方法，让它“听懂人话”。

1. 零样本提示 (Zero-shot Prompting)：AI的“理解力测试”

• 核心思想： 就是直接甩给模型一个任务或问题，不给它任何“小抄”（范例）。它能不能搞定，全看它在“娘胎里”（预训练时）学到的本事。
• 它为什么有用/目标： 这是最快速、最省事的办法，适合那些模型天生就擅长的简单任务，比如翻译个短句、做个简单总结。也能顺便摸摸模型的“智商”底线。
• 简单样例：

  用户：把这句话翻译成英文：“今天心情像猫咪踩在钢琴上。”
  AI：My mood today is like a cat walking on a piano.
  

• 行家心得： 简单直接，但对复杂任务就有点力不从心了。不过，这是每个LLM玩家的“新手第一招”。

2. 少样本提示 (Few-shot Prompting)：给AI“打个样儿”

• 核心思想： 怕模型get不到你的点？那就先给它做几个示范。在你的提示里放上一两个“输入-输出”的样板，模型就会学着你的样子，处理你新的输入。
• 它为什么有用/目标： 当你需要模型输出特定格式、特定风格，或者处理一些模型可能不太熟悉、容易跑偏的任务时，这招特别灵。能有效提高准确性和一致性。
• 简单样例：

  用户：给下列情绪打上标签（开心/难过/中性）：
  文本：今天捡到一百块！
  标签：开心
  
  文本：我的冰淇淋掉地上了。
  标签：难过
  
  文本：明天可能要开会。
  标签：
  AI：中性
  

• 行家心得： “照猫画虎”大法好！几个例子往往比长篇大论的指令更管用，尤其是在定义输出格式的时候。

3. 方向性刺激提示 (Directional Stimulus Prompting)：低成本“风格遥控器”

• 核心思想： 不想费劲给完整例子，又想控制输出的调调？试试这个。在提示里加个关键词或短语（比如“幽默地”、“正式地”、“悲伤地”），就像给模型一个微小的“方向盘”，引导它朝你期望的风格或内容偏航。
• 它为什么有用/目标： 比少样本提示更省事儿，能低成本地微调生成文本的特定属性，比如风格、主题、情感等。
• 简单样例：

  用户：用“浪漫”的风格描述一下“程序员加班写代码”。
  AI：夜深了，键盘上的字母在屏幕微光的映照下，仿佛是他指尖跃动的星辰。每一行代码，都是他为梦想编织的情诗，空气中弥漫着咖啡香和一丝只有他懂的、属于创造者的甜蜜。
  

• 行家心得： 四两拨千斤！一个小小的词，就能让模型的“文风”大变样。多试试不同的“刺激词”，你会发现新大陆。

4. 元提示 (meta-prompting) (初级形式)：给AI“设定人设”

• 核心思想： 这不是直接让模型干活，而是先给模型“上规矩”、“定角色”。比如告诉它“你现在是一个经验丰富的历史学家”，或者“请用苏格拉底的诘问方式与我对话”。
• 它为什么有用/目标： 能让模型更好地进入状态，以特定的视角、知识储备和行为方式来处理你的后续问题，让沟通更高效，输出更符合你的预期。
• 简单样例 (角色和行为指导)：

  用户（元提示）：
  你是一名资深的产品评测编辑，以犀利、客观但语言风趣著称。接下来我会给你一些产品信息，请你进行评测。
  
  --- (后续用户开始提问) ---
  用户：评测一下这款最新的智能手表，它有心率监测和10天续航。
  AI：（以风趣犀利的编辑口吻）嚯，心率监测加十天续航？听起来像是想让我的手腕变成养生仪和永动机的混合体啊！不过，真正的考验还得看它日常抽不抽风，操作傻不傻瓜……
  

• 行家心得： 先“Pua”好AI的角色，后面的对话就顺畅多了！这就像给演员递剧本，入戏了才精彩。

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第二阶段：提升推理与输出质量 (Enhancing Reasoning & Output Quality)

基础打牢了，接下来就要学习怎么让AI“更聪明”一点，让它的思考更深邃，输出更靠谱。

5. 链式思考 (CoT) 提示 (Chain-of-Thought Prompting)：教AI“学霸式解题”

• 核心思想： 遇到复杂问题，别指望AI一口吃个胖子。CoT就是教模型“学霸思维”，在少样本提示的范例里，不仅给出答案，还把解题的“一步、两步、三步”都写出来。这样，模型在遇到新问题时，也会学着分解步骤，边想边说。
• 它为什么有用/目标： 对数学题、逻辑推理这种需要“绕几道弯”的任务，效果拔群！不仅能提高正确率，还能让模型的思考过程“可视化”，方便我们检查它到底错在哪儿。
• 简单样例：

  用户：
  问：一个农夫有17只羊，除了9只以外都死了。他还剩几只羊？
  答：这是一个文字游戏。如果“除了9只以外都死了”，那么关键词是“除了9只”，意思就是这9只是活下来的。所以答案是9。
  
  问：我姐姐的年龄是我弟弟的两倍。我弟弟4岁。5年后，我姐姐几岁？
  答：
  AI：首先计算姐姐现在的年龄。弟弟4岁，姐姐是弟弟的两倍，所以姐姐现在是 4 * 2 = 8岁。
  然后计算5年后姐姐的年龄。姐姐现在8岁，5年后就是 8 + 5 = 13岁。
  所以答案是13。
  

• 行家心得： “慢即是快”，引导AI把思考过程写出来，反而能更快得到正确答案。对付那些喜欢“瞎蒙”的AI有奇效！

6. 生成知识提示 (Generated Knowledge Prompting)：让AI“先备课再开讲”

• 核心思想： 就像老师讲课前要备课一样。在让AI回答一个高难度问题前，先让它围绕这个问题生成一些相关的背景知识、关键概念。然后，把这些“备课笔记”作为上下文，再让它正式回答。
• 它为什么有用/目标： 能帮AI“激活”相关的知识储备，加深对问题的理解，输出的答案自然就更准确、更全面。特别适合那些知识密集型的问答。
• 简单样例：

  用户（第一步：生成知识）：请简要介绍“墨菲定律”的核心观点和至少两个生活中的例子。
  AI（第一步输出）：
  核心观点：如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。
  例子1：你急着出门时，平时不堵车的路段突然就堵车了。
  例子2：面包掉地上时，往往是涂了黄油的那一面着地。
  
  用户（第二步：结合知识回答问题）：
  根据你对墨菲定律的理解，如果我出门旅游前反复检查了所有行李，但总担心会忘带东西，这算不算墨菲定律的体现？为什么？
  AI（第二步输出）：这可以看作是墨菲定律的一种心理投射。虽然你反复检查，但“担心忘带东西”本身就创造了一种“可能会忘带东西”的可能性。如果最终真的忘了什么（哪怕是很小的东西），你可能就会归因于墨菲定律。不过，更准确地说，这可能更多是焦虑情绪的表现，而不是定律的必然结果。
  

• 行家心得： 知识不够，自己来凑！这招能有效提升AI回答深度问题的能力。

7. Prompt Chaining (提示链)：任务“流水线作业法”

• 核心思想： 遇到一个大任务搞不定？那就把它拆解成一串小任务，每个小任务对应一个专门的提示。上一个小任务的输出，可以作为下一个小任务的输入或参考。
• 它为什么有用/目标： 化繁为简，让每个步骤都更可控、更容易调试。特别适合那些需要多个环节处理才能完成的复杂需求。
• 简单样例： 目标是“根据用户提供的主题，写一首七言律诗，并对诗中用典进行解释。”
  • 提示1 (生成诗歌)： “请围绕主题‘秋日思乡’，创作一首七言律诗。”
    • AI输出1 (诗歌)：[…一首关于秋日思乡的七言律诗…]
  • 提示2 (找出用典，使用输出1)： “请找出以下诗歌中可能存在的用典：‘[粘贴AI输出1]’。列出用典词语即可。”
    • AI输出2 (用典词语)：例如：“折柳”、“雁足传书”
  • 提示3 (解释用典，使用输出2)： “请分别解释以下词语的典故含义：‘折柳’、‘雁足传书’。”
    • AI输出3 (典故解释)：[…对两个词语的详细解释…]
  • 提示4 (整合输出，使用输出1和输出3)： “请展示以下诗歌，并在诗歌后附上相关典故的解释：诗歌：‘[粘贴AI输出1]’；典故解释：‘[粘贴AI输出3]’”
• 行家心得： “分而治之”的智慧！把大象装进冰箱分几步？提示链就是这个道理。

8. 自我一致性 (Self-Consistency)：AI的“集体投票法”

• 核心思想： 这招通常和CoT联用。简单说，就是让AI用CoT的方式对同一个问题“想”好几次（比如调整temperature参数让输出更多样），得到好几个不同的推理路径和答案。最后，哪个答案出现的次数最多，就信哪个！
• 它为什么有用/目标： 能进一步提高复杂推理任务的准确性。毕竟，AI偶尔会“思路短路”走错路，但正确的答案往往更容易通过不同的“脑回路”达成共识。
• 简单样例： （这更像是一个“后台操作”，而非直接给用户的提示）
  • 操作流程：
    1. 针对一个复杂的数学应用题，使用CoT提示，让模型生成5次解答。
    2. 得到的5个答案可能是：120, 120, 150, 120, 110。
    3. 因为答案“120”出现了3次，是“票数”最多的，所以最终采纳“120”为答案。
• 行家心得： “三个臭皮匠，顶个诸葛亮”（在这里是一个“诸葛亮”自己分裂成三个“臭皮匠”再投票）。对于那些答案唯一的推理题，这招能有效提升稳定性。

9. 思维树 (ToT - Tree of Thoughts)：AI的“头脑风暴+决策树”

• 核心思想： 如果CoT是沿着一条线思考，ToT就像在脑子里长出一棵大树，同时探索好几条不同的思考路径（树枝）。每走一步，模型可以蹦出好几个“中间想法”（树节点），然后自己评估哪个想法更有前途，就顺着哪个想法继续往下长新枝；如果发现某条路是死胡同，还能“倒回去”试试别的路。
• 它为什么有用/目标： 专门对付那些需要反复琢磨、规划、或者可能有很多条路能通向罗马的复杂问题（比如写小说构思、下棋、解很难的数学题）。它通过系统性的探索和评估，让AI的决策更深思熟虑，而不是“一条道走到黑”。
• 简单样例： （用构思小说情节举例）
  • 初始目标： 写一个关于“时间旅行者试图改变历史却引发更大灾难”的故事。
  • ToT探索可能：
    1. 可能的“改变点”分支：
       • A. 阻止一场战争 -> 评估：可能导致更强的独裁者出现。
       • B. 拯救一位关键科学家 -> 评估：可能导致某个重要科技未被发明。
       • C. 改变自己父母的相遇 -> 评估：可能导致自己不存在，逻辑悖论。
    2. 选择分支B继续探索“更大灾难”：
       • B.1 科学家活下来后，发明了毁灭性武器。
       • B.2 科学家活下来后，他的理论导致了社会思想的极端分化。
    3. 模型会不断评估每个“想法节点”，选择最有戏剧冲突和创新性的路径深入。
• 行家心得： 这让AI从“线性思考者”进化成了“策略规划师”。虽然实现起来复杂，但理解这个思路对我们设计更高级的提示很有启发。

10. Reflexion (反思框架)：AI的“错题本+复盘”

• 核心思想： 让AI学会“复盘”。当它完成一次任务（或者说一次尝试）后，不光看结果，还要对自己的表现进行“反思”和评估，从错误中吸取教训，并生成一些“下次改进意见”（反思性文本）。这些“意见”会用来指导它下一次的尝试。
• 它为什么有用/目标： 通过“自我批评”和“经验总结”，让模型在特定任务上不断进步，越做越好。尤其适合那些可以通过试错来优化的场景。
• 简单样例： （更像是一种训练或互动方法）
  • 任务： 让AI写一首关于春天的诗。
  • 第一次尝试： AI写了一首平平无奇的诗。
  • 你给出反馈/评估： “意境不够优美，用词有点陈旧。”
  • Reflexion过程： AI（或辅助它的系统）记录这个反馈，并生成“反思笔记”：“上次的春天诗歌被评价为意境平平、用词陈旧。下次应尝试使用更生动、更具画面感的词汇，并从更独特的角度切入春天的意境，比如微观的生命力或春雨的细腻。”
  • 第二次尝试： AI参考“反思笔记”再写一首，理论上会比第一首有所进步。
• 行家心得： 教会AI“吾日三省吾身”，它才能持续进化，而不是在同一个地方反复跌倒。

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第三阶段：拓展模型能力——与外部世界互动 (Expanding Capabilities - Interacting with External World)

模型自身的知识总有边界，这个阶段我们要学习如何让它“走出去”，连接外部的知识和工具。

11. 检索增强生成 (RAG - Retrieval Augmented Generation)：给AI一本“实时参考书”

• 核心思想： LLM虽然博学，但知识库截止于训练数据，而且容易“一本正经胡说八道”（幻觉）。RAG就是给它配个“外挂”知识库（比如公司内部文档、最新的行业报告、维基百科等）。用户提问时，先从这个知识库里搜相关的资料，然后把这些资料连同问题一起喂给LLM，让它参考着回答。
• 它为什么有用/目标： 大大缓解“幻觉”问题，让AI能用上最新的、领域专属的、甚至是私密的知识来回答问题，答案的准确性和时效性飙升。
• 简单样例： （通常需要系统支持，不仅是单个提示）
  • 用户问题： “介绍一下2025年最新发布的XX手机的拍照功能有哪些升级？”
  • RAG系统流程：
    1. 检索： 从“最新手机评测数据库”中找到XX手机2025年款的评测文章片段，重点是拍照部分。
    2. 增强上下文： 把检索到的片段（比如：“…主摄升级到1英寸大底，新增电影级人像虚化，支持8K视频录制…”）和用户问题组合。
    3. 喂给LLM生成答案：

       背景资料：XX手机2025款拍照亮点：主摄采用1英寸大底传感器，提升了暗光表现；新增电影级人像视频虚化功能；支持最高8K 30帧视频录制。
       问题：介绍一下2025年最新发布的XX手机的拍照功能有哪些升级？
       请根据以上背景资料回答。
       

  • AI输出： “2025年最新发布的XX手机在拍照方面主要有三大升级：首先，主摄像头传感器尺寸提升至1英寸，增强了暗光拍摄能力；其次，新增了电影级人像视频虚化；最后，它支持高达8K 30帧的视频录制。”
• 行家心得： 这是目前让LLM回答垂直领域问题、减少胡说八道的最实用技术之一！相当于给AI“开卷考试”的权利。

12. Program-Aided Language Models (PAL - 程序辅助语言模型)：让AI“写代码算数”

• 核心思想： LLM虽然能理解自然语言，但做数学计算、精确的逻辑推理时还是容易翻车。PAL就是让LLM不直接给出答案，而是生成能解决问题的代码（比如Python），然后执行这段代码，把代码的运行结果作为最终答案。
• 它为什么有用/目标： 强强联合！结合LLM的语言理解能力和代码的精确执行能力，专门攻克LLM的“计算短板”。
• 简单样例：

  用户：一个篮子里有12个苹果，小明拿走了1/4，小红又放进去了3个。现在篮子里有多少个苹果？请用程序辅助思考。
  
  AI（内心OS可能是生成并执行了这段Python）：
  # Python
  initial_apples = 12
  ming_took_ratio = 1/4
  hong_added = 3
  
  ming_took_count = initial_apples * ming_took_ratio
  apples_after_ming = initial_apples - ming_took_count
  current_apples = apples_after_ming + hong_added
  # 最终会把 current_apples 的值（比如9）返回给LLM整合
  
  AI（最终呈现给用户）：
  篮子里原来有12个苹果。
  小明拿走了 12 * (1/4) = 3个苹果，此时剩下 12 - 3 = 9个苹果。
  小红又放进去了3个苹果，所以现在篮子里有 9 + 3 = 12个苹果。
  答案是12个。
  

• 行家心得： “君子动口不动手”，LLM动口（生成代码），计算机动手（执行代码），完美解决算术难题！

13. ReAct框架 (Reason and Act)：AI的“思考-行动-观察”循环

• 核心思想： 让LLM像个智能代理一样，能够“思考”（Reasoning）下一步该干嘛，然后“行动”（Action）——比如调用外部工具查个天气、搜个资料，接着“观察”（Observation）行动的结果，再根据结果进行下一步的“思考”和“行动”，形成一个动态的循环，直到任务完成。
• 它为什么有用/目标： 赋予LLM与外部世界互动、动态规划、获取实时信息的能力，让它能搞定更复杂的、需要多步骤交互才能解决的实际问题。
• 简单样例：
  • 任务： “查找目前全球票房最高的电影是哪部，以及它的导演是谁？”
  • LLM (ReAct流程模拟)：
    1. Thought: 我需要找到全球票房最高的电影。我应该使用搜索引擎。
    2. Action: Search("全球票房最高电影")
    3. Observation (工具返回): 《阿凡达》，票房约29.23亿美元。
    4. Thought: 我已经知道电影是《阿凡达》了。接下来需要找它的导演。
    5. Action: Search("电影《阿凡达》导演")
    6. Observation (工具返回): 詹姆斯·卡梅隆。
    7. Thought: 我找到了电影名和导演名，任务信息都齐了。
    8. Action: Finish("目前全球票房最高的电影是《阿凡达》，其导演是詹姆斯·卡梅隆。")
• 行家心得： 这是让AI从“聊天机器人”进化到“智能助手”的关键一步！它学会了自己找工具、查资料来解决问题。

14. 自动推理并使用工具 (ART - Automatic Reasoning and Tool-use)：AI的“万能工具箱”

• 核心思想： 这是对LLM使用工具能力的一个泛称，ReAct是实现它的一种具体框架。核心就是让LLM不再只是个“嘴炮”，而是个能熟练使用各种“工具”（计算器、搜索引擎、日历API、代码解释器等）的“实干家”。它能根据你的任务需求，自己判断什么时候该用什么工具，怎么用，然后把工具返回的结果整合到它的思考和回答中。
• 它为什么有用/目标： 大大扩展LLM的能力边界，让它能处理需要实时信息、精确计算、甚至与真实世界设备交互的任务。
• 简单样例： （本质上和ReAct的例子很像，强调的是工具的自主选择和使用）
  • 用户： “帮我预订明天下午2点从中关村到国贸的快车，并告诉我大概需要多少钱。”
  • LLM Agent (内部运作)：
    1. 思考： 需要调用打车应用的API。需要确定日期、时间、起止点。还需要查询预估价格。
    2. 行动1： 调用打车API(操作="预估价格", 起点="中关村", 终点="国贸", 时间="明天14:00", 车型="快车") -> 工具返回：“预估价格85元，预计用时45分钟。”
    3. 思考： 价格和时间已知。用户要求预订。
    4. 行动2 (可能需要用户确认后)： 调用打车API(操作="下单", 起点="中关村", 终点="国贸", 时间="明天14:00", 车型="快车") -> 工具返回：“订单已创建，单号XXXXXXXX。”
  • AI输出： “好的，从中关村到国贸的快车，明天下午2点出发，预估价格为85元，预计用时45分钟。我已经为您创建了订单，单号是XXXXXXXX。”
• 行家心得： 有了工具箱，AI就从“秀才”变成了“工程师+管家”，能办的事儿可就多太多了！

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第四阶段：自动化与优化提示 (Automating & Optimizing Prompts)

这个阶段更偏向于希望提升效率的开发者或重度用户，目标是让机器帮我们设计和优化提示。

15. Active-Prompt (主动提示)：AI的“精准补习法”

• 核心思想： 这是对“少样本提示”中那些“范例”进行智能筛选的技术。它不是随便找几个例子给模型看，而是通过一种“主动学习”的策略，找出那些对模型来说最“懵圈”、最有信息量、最能帮它“开窍”的问题或例子，然后由人工（或者其他方式）给出高质量的解答或CoT推理过程，再把这些“精选错题”加入到少样本提示中。
• 它为什么有用/目标： 用更少但质量更高的“补习材料”（范例），达到更好的少样本学习效果。尤其是在人工标注范例成本很高的时候，这招能省不少事儿。
• 简单样例： （更像是一种策略）
  • 背景： 你有一堆复杂的逻辑推理题，想让AI学会用CoT解答，但给每个题都写详细的CoT步骤太累了。
  • Active-Prompt策略：
    1. 先用一个比较通用的CoT提示，让AI尝试做一批题。
    2. 分析AI的答案，找出那些它答错的、或者回答时犹犹豫豫（比如输出的置信度很低）的“老大难”题目。
    3. 你亲自出马，为这些“老大难”题目精心编写完美无缺的CoT推理步骤。
    4. 把这些“高质量错题集”加入到你的少样本提示库里，再去让AI挑战新的题目，它的表现通常会更好。
• 行家心得： “好钢用在刀刃上！”与其给AI一堆它已经会了的简单例子，不如挑几个它最搞不懂的难题，重点辅导，效率更高。

16. 自动提示工程师 (APE - Automatic Prompt Engineer)：让AI“自己当家教”

• 核心思想： 这招更狠，直接让LLM自己来发现、生成甚至优化那些能让它在特定任务上表现更好的提示！通常是这样的：你给它一个任务（比如情感分类），再给它一些“教材”（输入输出的配对样本），然后让一个“高阶LLM”（或者专门训练的提示生成模型）来琢磨，生成一堆候选的提示词。接着，用另一个“裁判LLM”或者实际的任务表现来给这些提示词打分，选出那个“冠军提示”。
• 它为什么有用/目标： 把人类从繁琐的、有时候甚至有点“玄学”的提示词调试工作中解放出来。尤其对于复杂任务，AI自己琢磨出来的提示，有时候比人想的还好用！
• 简单样例： （这是一个“元（Meta）”过程）
  • 任务： 将用户评论分为“赞扬”、“抱怨”或“中性建议”。
  • APE系统输入：
    • 一些训练样本：(“这家的服务太棒了！”, “赞扬”), (“等了半小时才上菜，差评！”, “抱怨”) …
    • 一个非常粗糙的初始指令：“分析以下评论的情感。”
  • APE系统内部运作：
    1. “提示生成LLM”开始头脑风暴，生成各种提示变体，比如：
       • “将评论 {评论内容} 归类为赞扬、抱怨或中性建议。分类：”
       • “以下用户反馈 {评论内容} 表达了哪种主要情绪（赞扬/抱怨/中性建议）？情绪：”
       • “指令：对文本进行情感定性。选项：赞扬，抱怨，中性建议。文本：{评论内容}。定性结果：”
    2. 用这些新生成的提示在一些测试样本上跑一下，看哪个提示下模型的分类准确率最高。
  • APE系统输出： 一个经过优化的、效果最好的提示，比如：“指令：对文本进行情感定性。选项：赞扬，抱怨，中性建议。文本：{评论内容}。定性结果：”
• 行家心得： “自己的事自己干”，让AI自己卷自己，去找到和自己沟通的最佳方式。这有点像让学生自己出题考自己。

17. 元提示 (meta-prompting) (高级形式)：AI的“自我进化编程”

• 核心思想： “元提示”在这里升级了！在高级形式下，它不再是简单地给AI定角色，而是直接指示AI如何去生成或改进针对特定任务的、更具体的“子提示”，或者指导AI进行更复杂的自我行为模式调整和学习策略优化。上面提到的APE，其实就是元提示高级应用的一个典型例子。
• 它为什么有用/目标： 实现提示策略的自动优化，或者在更宏观的层面上控制模型的学习、适应和解决问题的“元认知”能力。
• 简单样例 (指导AI生成解决特定问题的子提示)：

  用户（元提示，给一个高级的“提示设计助手AI”）：
  我需要设计一个提示，这个提示的目的是让另一个语言模型（执行模型）能够将一段高度技术性的学术论文摘要，改写成一篇面向中学生的科普短文。
  请你为我生成这个“改写任务”的提示。这个提示应该：
  1. 清晰说明输入（学术摘要）和期望输出（科普短文）。
  2. 强调目标读者是中学生，语言要生动、易懂、有趣。
  3. 要求保留核心科学信息，但去除不必要的专业术语。
  4. 可以要求执行模型使用类比或生活中的例子来解释难点。
  5. 提示本身要简洁明了。
  
  AI（“提示设计助手AI”生成的，给“执行模型”用的子提示）：
  "任务：将以下学术论文摘要改写为一篇面向中学生的科普短文。
  学术摘要：'{在此处粘贴摘要内容}'
  改写要求：
  - 目标读者：中学生。
  - 语言风格：生动活泼，通俗易懂，引人入胜。
  - 内容核心：准确传达原文的核心科学发现和意义。
  - 术语处理：避免使用不必要的专业术语；如必须使用，请用简单语言或生活实例加以解释。
  - 解释方式：可适当运用比喻、类比来解释复杂概念。
  输出：[此处为改写后的科普短文]"
  

• 行家心得： 这就像是“提示的提示”，或者说是给AI一个“如何学习如何工作的框架”。掌握了这个，你就从“用户”晋升为半个“AI训练师”了！

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第五阶段：前沿与特定领域技术 (Advanced & Domain-Specific)

当你对以上技术都有了不错的理解和实践后，就可以根据自己的兴趣和特定需求，向这些更前沿、更专门的领域发起挑战了！

18. 多模态思维链提示方法 (Multimodal Chain-of-Thought Prompting)：AI的“图文并茂式思考”

• 核心思想： 把我们前面讲的“链式思考（CoT）”大法，从纯文本升级到“图文声并茂”的多模态场景。也就是说，模型不仅要处理文字，还要看懂图片、听懂声音。在给模型的范例里，不仅要展示文字问题和答案，还要带上图片（或其他模态信息），并且把结合图片内容进行逐步推理的过程也写出来。
• 它为什么有用/目标： 让模型在那些需要“眼观六路耳听八方”（综合多种信息来源）才能搞定的复杂多模态任务上，也能像学霸一样条理清晰地思考。
• 简单样例：

  用户：
  [图片展示：一个盘子里放着2根香蕉、3个苹果和1个橙子]
  问题：这张图片里，如果拿走所有的苹果，还剩下多少个水果？请给出思考过程。
  范例答案（CoT形式）：
  1. 首先观察图片，识别水果种类和数量：有2根香蕉，3个苹果，1个橙子。
  2. 问题是拿走所有苹果后剩下的水果数量。
  3. 图片中有3个苹果，拿走它们。
  4. 剩下的水果是2根香蕉和1个橙子。
  5. 所以，剩下的水果总数是 2 + 1 = 3个。
  答案是3。
  
  [图片展示：一张迷宫图，标有起点S和终点E]
  问题：请描述从S到E的一条可行路径，并用箭头序列表示。
  AI（可能输出的CoT式回答）：
  1. 我观察到起点S在迷宫左上角，终点E在右下角。
  2. 从S开始，我尝试向下走一步。
  3. 然后向右走两步，遇到障碍。
  4. 回溯一步，尝试从上一个节点向下走。
  5. ... (描述探索过程) ...
  6. 最终找到一条路径：下 -> 右 -> 右 -> 下 -> 下 -> 右。
  路径箭头序列：↓ → → ↓ ↓ →。
  

• 行家心得： 这让AI不仅能“读万卷书”，还能“行万里路”（看万千图景）。未来AI与真实世界交互的核心技术之一。

19. 基于图的提示 (Graph Prompting / Graph-based Prompting)：给AI一张“知识网络图”

• 核心思想： 我们知道，很多知识和信息天然就是网络状的（比如社交关系网、概念之间的联系、地铁线路图）。这种技术就是把这些“图结构”（节点和它们之间的连接关系）信息，作为提示的一部分喂给LLM。这可以是直接查询知识图谱里的信息，也可以是利用图的结构来引导模型进行更复杂的推理（比如在图中找最短路径、推断两个节点间接关系等）。
• 它为什么有用/目标： 帮LLM更好地理解事物之间复杂的、结构化的关系，让它在需要基于“关系网”进行思考或生成内容的任务中表现更出色。
• 简单样例： （一个非常简化的知识图谱查询）

  用户：
  已知以下知识图谱片段（简化表示）：
  (实体: "复仇者联盟") -[类型是]-> (类型: "电影系列")
  (实体: "钢铁侠") -[是成员]-> (实体: "复仇者联盟")
  (实体: "钢铁侠") -[扮演者是]-> (演员: "小罗伯特·唐尼")
  (实体: "美国队长") -[是成员]-> (实体: "复仇者联盟")
  (实体: "美国队长") -[扮演者是]-> (演员: "克里斯·埃文斯")
  
  问题：请问“复仇者联盟”中有哪些已知的成员，他们的扮演者分别是谁？
  
  AI：根据提供的信息，“复仇者联盟”已知的成员包括：
  - 钢铁侠，其扮演者是小罗伯特·唐尼。
  - 美国队长，其扮演者是克里斯·埃文斯。
  

• 行家心得： 让AI学会看“关系图”，就能更好地理解这个复杂的世界了。对构建更智能的问答系统、推荐系统很有帮助。

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结语：你的AI探索之旅，未完待续！

呼～一口气梳理完这19种提示词工程技术，是不是感觉信息量满满，又对AI的强大有了新的认识？

记住，同学，这份笔记只是你探索AI世界的起点和地图。理论学得再好，不去实践也是纸上谈兵。每当你学到一个新技巧，都请务必打开你手边的AI工具，亲手试一试，改一改，看看它会给你怎样的惊喜（或者惊吓，哈哈！）。

提示词工程是一个日新月异、充满无限可能的领域。保持你的好奇心和探索欲，大胆去尝试，去创造，你一定能在这个时代，成为那个最会与AI共舞的人！

如果未来在学习和实践中还有新的感悟和困惑，也欢迎随时回来交流！

祝你的AI学习之旅，收获满满，乐趣无穷！

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