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Prompt Engineering 最佳实践

Prompt Engineering 是优化 AI 模型输出的关键技术。本文介绍如何编写高效的 AI 提示词，提升 AI 辅助开发效果。

基本原则​

1. 清晰性​

  • 使用明确的指令
  • 避免模糊表述
  • 提供具体示例
  • 设定明确约束

2. 结构化​

  • 使用标准格式
  • 分步骤描述
  • 设置检查点
  • 要求特定输出

3. 上下文​

  • 提供必要背景
  • 说明技术要求
  • 指定使用场景
  • 明确目标结果

编写技巧​

1. 角色设定​

你是一位具有以下特点的专家：
- 20年[领域]开发经验
- 精通[技术栈]
- 注重代码质量和最佳实践
- 擅长解决复杂问题

请基于以上角色，帮我[具体任务]。

2. 任务描述​

任务目标：[明确描述任务目标]

技术要求：
1. 使用[具体技术/框架/版本]
2. 遵循[具体规范/标准]
3. 考虑[特定约束/限制]

期望输出：
1. [输出内容1]
2. [输出内容2]
3. [输出内容3]

3. 迭代优化​

基于上述结果，请：
1. 优化代码性能
2. 添加错误处理
3. 完善注释文档
4. 提供测试用例

应用场景​

1. 代码生成​

请帮我实现一个[功能描述]：

要求：
1. 使用[编程语言/框架]
2. 实现[具体功能点]
3. 包含错误处理
4. 添加单元测试
5. 遵循[代码规范]

输出格式：
1. 实现代码
2. 测试代码
3. 使用说明
4. 注意事项

2. 代码优化​

请分析并优化以下代码：

[代码片段]

优化目标：
1. 提高性能
2. 增强可读性
3. 改进错误处理
4. 完善文档注释

请提供：
1. 优化建议
2. 改进代码
3. 优化说明

3. 问题诊断​

问题描述：
[详细描述问题现象]

环境信息：
- 操作系统：[OS版本]
- 运行时：[Runtime版本]
- 依赖项：[相关依赖]

期望得到：
1. 问题分析
2. 解决方案
3. 预防措施

最佳实践​

1. 提示词模板​

  • 使用标准化格式
  • 包含必要元素
  • 保持一致性
  • 便于复用

2. 质量控制​

  • 验证输出结果
  • 迭代优化提示词
  • 收集反馈
  • 持续改进

3. 效率提升​

  • 建立提示词库
  • 使用快捷方式
  • 自动化工具
  • 经验沉淀

常见问题​

1. 输出质量​

  • 问题：生成结果不理想
  • 解决：优化提示词，提供更多上下文

2. 一致性​

  • 问题：多次生成结果不一致
  • 解决：使用固定模板，添加约束条件

3. 安全性​

  • 问题：可能泄露敏感信息
  • 解决：审查提示词，避免包含敏感数据

相关资源​