在AI驱动的产品时代，提示词（Prompt）正成为产品经理与人工智能沟通的“新语言”。这篇文章深入解析了提示词工程的核心价值：它不仅影响AI功能的实现效果，更直接决定了用户体验与商业成败。

为什么产品经理或者任何需要和AI合作的人都要懂提示词工程？

欢迎来到这篇专为产品经理、业务人员以及所有需要与AI协作的伙伴们准备的提示词工程学习笔记。

在AI驱动的今天，大语言模型（LLM）正成为许多产品的“大脑”。而提示词（Prompt），就是我们与这个“大脑”沟通、指挥它工作的语言。

过去，产品经理通过产品需求文档（PRD）与工程师沟通；现在和未来，我们则需要通过提示词与AI对话。

一个精心设计的提示词，能直接决定AI功能的好坏、用户体验的优劣，甚至商业目标的成败。它不再只是工程师的专属技能，而是每个产品人、业务人都需要掌握的核心能力。

掌握它，你才能真正地“设计”AI，而不仅仅是“规划”AI。

这一系列的笔记将带你从零开始，系统地学习提示词工程，让你不仅理解原理，更能动手写出稳定、高效、可维护的“生产级”提示词，真正驾驭AI，创造出有价值的产品。

与AI沟通：旧挑战与新麻烦

生成式AI是一项颠覆性的技术，但我们对它的能力和“脾气”还知之甚少。尽管我们用最灵活、开放的自然语言和它交流，但它的“思考”方式对我们来说仍像一个黑箱。

因此，和AI打交道时，我们既会遇到类似和人类沟通的老问题，比如如何消除歧义、创造语境、提供清晰的上下文；也会面临新麻烦：那个与我们对话的“东西”，理解语言的逻辑方式可能和我们完全不同。

“哄”AI的艺术：提示词工程的三点心得

提示词工程（PromptEngineering）是一个不平凡的过程。它不像传统的编程那样精确，更像是一门“哄劝”和“引导”的艺术。根据以往的实践，有三点心得至关重要：

1.心态转变：从“命令”到“哄劝”

我们必须认识到，与AI打交道和给计算机编码指令是两回事。大模型对提示词中的细节极为敏感，有时一词之差，结果可能谬以千里。我们需要像一位循循善诱的引导者，而不是发号施令的指挥官。

2.换位思考：理解AI的“逻辑”

当AI给出不理想的回答时，有效的纠正方式是尝试代入它的“思维模式”，去帮它解释为什么会犯错。理解了它犯错的原因，我们更能“对症下药”，精准地优化提示词。

3.协作共创：不可或缺的两种角色

提示词工程需要至少两种角色的紧密协作：

提示词工程师（如产品经理）：他们懂提示技术，知道如何巧妙地“哄”模型，引导它给出我们期望的结果。

领域专家（如业务专家）：他们真正理解业务场景，能定义什么是“好的结果”，以及为什么需要这样的结果。

写在最后：保持谦逊，持续实践

请记住，提示词工程和整个生成式AI领域都非常新，没有放之四海而皆准的金科玉律。一个在模型A上效果绝佳的技巧，换到模型B或另一个问题上，可能就失效了。

因此，给初学者的建议是：

聚焦问题：首先要真正理解和搞清楚你想解决的业务问题，而不是只盯着技巧和输入、输出。并确保你用的数据和评估标准能够真实地反映这个问题，最好从最简单的方法开始。

保持怀疑：不要迷信任何未经你亲手验证的“最佳实践”，并对所有关于“某个方法效果很好”的说法保持怀疑。

实践出真知：提示词工程归根到底是一门实践学科，尽管学习了许多的技巧和框架，但最终我们每个人都需要在自己在具体场景中找到最佳实践。

现在，让我们开始吧！

学习目标

学完这系列笔记，你将不用在寻找任何提示词教程，能够实现：

系统理解提示词工程的核心概念与工作流程。

熟练掌握设计与优化生产级提示词的框架和技巧。

动手撰写结构化、可预测的高质量提示词。

建立能力对提示词进行评测、迭代和版本管理。

美国上周首次申领失业救济人数增加2.7万人至26.3万人 预估为23.5万人　　美国上周首次申领失业救济人数增加2.7万人至26.3万人；预估为23.5万人　　接受调查的43位经济学家的预测范围为22.5万人至24.7万人。　　4周移动均值为24.05万人。　　在截至8月30日当周，持续申领失业救济人数持平于193.9万人