提示工程架构师的「设计手册」：从单点技巧到系统策略的10种核心提示模型
关键词
提示工程、提示设计策略、思维链(CoT)、元提示、上下文管理、多模态提示、自适应提示、伦理提示、结构化Few-Shot、评估迭代
摘要
你是否曾遇到过这样的困境：
写了几十条提示，AI的输出却依然“驴唇不对马嘴”？面对复杂任务（比如多步骤数据分析、跨领域创意生成），不知道如何组织提示？企业级AI应用中，无法保证不同场景下提示的一致性和扩展性？
如果说基础提示工程是“写指令”，那么架构师级别的提示设计就是“搭建系统”——它不是零散技巧的堆砌，而是用可复用的策略模型，解决“复杂场景下AI如何稳定输出价值”的问题。
本文将从「架构师视角」拆解10种核心提示设计策略，帮你从“调参式写提示”升级到“系统级设计提示”。你会看到：
如何用“分层提示”像搭积木一样组合复杂任务；如何让AI“自己设计提示”（元提示）；如何在有限上下文窗口里“高效管理信息”；如何让AI根据场景“自适应输出”（比如面对小学生和专家用不同语言）；
这些策略不是“黑魔法”，而是基于大模型底层逻辑的“设计方法论”——读完本文，你将具备设计企业级AI应用提示的能力。
一、背景介绍：为什么需要「提示工程架构师」？
1.1 提示工程的“进阶困境”
在AI普及的今天，“写提示”早已不是新鲜事。但大多数人停留在**“单点技巧”层面**：
知道用“Think step by step”让AI讲逻辑；知道用Few-Shot给AI看示例；知道用“请用中文回答”定输出风格；
但当面对复杂任务时，这些技巧就会失效：
比如“帮我生成一份新能源汽车市场调研报告大纲”——需要AI同时处理“结构化输出”“行业知识”“逻辑分层”三个维度，单点技巧无法覆盖；比如“企业AI客服”——需要AI处理多轮对话、识别用户情绪、遵守企业合规规则，零散的提示会让AI“混乱”；
此时，我们需要的不是“更 clever 的提示”，而是**“更系统的提示设计策略”**——这就是“提示工程架构师”的核心价值：用系统思维解决复杂场景的AI任务问题。
1.2 核心挑战：复杂场景的“四难”
提示工程架构师需要解决的核心问题，可归纳为“四难”：
任务拆解难：复杂任务如何拆分成AI能理解的步骤？上下文管理难：大模型有限的上下文窗口（比如GPT-4是8k/32k）如何装下海量信息？一致性保证难：如何让AI在不同场景下输出一致的结果？自适应扩展难：如何让AI根据用户身份、问题类型调整输出？
1.3 目标读者
本文适合以下人群：
AI产品经理：需要设计企业级AI应用的提示体系；算法工程师：需要优化大模型在具体任务中的表现；内容创作者/运营：需要用AI生成高质量内容（比如文案、报告）；高级用户：想从“用AI”升级到“设计AI的工作方式”。
二、核心概念解析：用“生活化比喻”看懂提示系统
在讲具体策略前，我们需要先建立**“提示系统”的认知框架**——把提示比作“AI的操作手册”，而提示工程架构师就是“操作手册的设计师”。
2.1 提示系统的“三层结构”
一个完整的提示系统，就像一本企业员工手册，包含三个核心层：
基础层（身份与规则）：告诉AI“你是谁”“要遵守什么规则”（比如“你是某电商的客服助手，禁止泄露用户隐私”）；流程层（步骤与逻辑）：告诉AI“怎么做”（比如“处理售后问题的步骤：1. 确认订单号；2. 了解问题详情；3. 给出解决方案”）；输出层（风格与格式）：告诉AI“输出什么样子”（比如“用亲切的语气，以bullet points呈现”）；
用“做奶茶”比喻：
基础层：“你是奶茶店的厨师，必须用新鲜食材”；流程层：“做奶茶的步骤：1. 泡红茶；2. 加牛奶；3. 放糖；4. 加珍珠”；输出层：“奶茶要装在带logo的杯子里，上面加奶油和奥利奥碎”；
2.2 核心概念的“关系图”
提示系统中的核心概念，不是孤立的，而是相互协作的。用Mermaid流程图展示它们的关系：
graph TD
A[用户需求] --> B[任务拆解]
B --> C[选择提示策略]
C --> D[基础层：身份与规则]
C --> E[流程层：步骤与逻辑]
C --> F[输出层：风格与格式]
D --> G[上下文管理]
E --> G
F --> G
G --> H[AI输出]
H --> I[评估与迭代]
I --> C
简单来说：
用户需求→拆解任务→选择策略→搭建三层提示→管理上下文→AI输出→评估迭代→优化策略。
三、技术原理与实现：10种核心提示设计策略
接下来，我们逐一讲解架构师级的10种提示策略——每个策略都包含“比喻→原理→代码示例→应用场景”，帮你真正“学会用”。
策略1：分层提示架构——像搭积木一样组合复杂任务
1.1 比喻：做蛋糕的“分层逻辑”
你做蛋糕时，不会把面粉、鸡蛋、奶油混在一起乱烤——而是先做底层的蛋糕胚（基础），再做中间的夹心（结构），最后做顶层的装饰（风格）。
分层提示的逻辑和做蛋糕一样：把复杂任务拆分成“基础层→流程层→输出层”三个独立层，再组合起来。
1.2 原理：分层提示的“三要素”
基础层（Identity & Rules）：定身份、定规则（解决“AI是谁”“不能做什么”）；流程层（Process & Logic）：定步骤、定逻辑（解决“AI怎么做”）；输出层（Style & Format）：定风格、定格式（解决“AI输出什么样”）；
1.3 代码示例：复杂数据分析任务的分层提示
假设我们需要让AI处理“某电商月度销售数据异常分析”，分层提示如下：
# 基础层
你是一位资深电商数据分析师，专注于销售数据的异常诊断。请严格遵守以下规则：
1. 只基于用户提供的数据进行分析，不做无根据的猜测；
2. 禁止泄露任何虚构的商业信息；
# 流程层
请按照以下步骤完成分析：
1. 计算核心指标：月度销售额（GMV）、转化率、客单价、复购率；
2. 识别异常指标：对比上月数据，找出涨幅/跌幅超过20%的指标；
3. 分析异常原因：结合行业常识（比如促销活动、竞争对手动作、季节因素）推测可能原因；
4. 给出解决方案：针对每个异常原因，提出可执行的优化建议；
# 输出层
请用中文回答，输出结构如下：
1. 核心指标概览（用表格呈现）；
2. 异常指标识别（用加粗文字标注异常点）；
3. 异常原因分析（每条原因用bullet points）；
4. 优化建议（每条建议附具体执行步骤）；
# 用户数据
上月GMV：100万元，转化率：2%，客单价：50元，复购率：15%；
本月GMV：80万元，转化率：1.5%，客单价：55元，复购率：12%；
1.4 应用场景
分层提示适用于所有复杂任务，比如：
企业调研报告生成；法律文书初审；教育领域的解题步骤讲解；
策略2：多链思维链（Multi-Chain CoT）——让AI“多走几条路再决策”
2.1 比喻：做数学题的“多解法验证”
你做复杂数学题时，不会只靠一种方法——而是用代数法算一遍，用几何法算一遍，用数值法算一遍，确认结果一致才敢写答案。
多链思维链（Multi-Chain CoT）的逻辑就是如此：让AI用多种思路解决同一个问题，再对比结果的一致性，提高输出可信度。
2.2 原理：从“单链”到“多链”的进化
传统思维链（CoT）是“一条路走到黑”：比如“先算A→再算B→最后算C”，但如果某一步错了，整个结果都会错。
多链CoT则是“并行多条思路”：比如“用方法1算→用方法2算→用方法3算→对比三个结果”，结果一致的话，可信度更高；结果不一致的话，AI会自动排查错误。
2.3 数学模型：可信度的计算
多链CoT的输出可信度可以用投票机制计算：
比如用3种方法计算，其中2种结果一致，可信度就是2/3（约66.7%）；如果3种结果都一致，可信度就是100%。
2.4 代码示例：复杂数学题的多链CoT提示
假设我们需要让AI解决“某工厂生产1000件产品，甲车间每天生产50件，乙车间每天生产30件，两个车间同时生产，多少天能完成？”，多链CoT提示如下：
你是一位数学老师，请用三种不同的方法解答以下问题，并比较每种方法的优缺点：
问题：某工厂生产1000件产品，甲车间每天生产50件，乙车间每天生产30件，两个车间同时生产，多少天能完成？
要求：
1. 每种方法都要写出详细的步骤；
2. 最后总结哪种方法最适合小学生理解；
2.5 AI输出示例
# 方法1：总工作量÷总效率
步骤：
1. 计算两个车间每天的总效率：50+30=80件/天；
2. 计算完成时间：1000÷80=12.5天；
优点：最直接，适合理解“总效率”概念的学生；
缺点：需要先理解“效率相加”的逻辑。
# 方法2：方程法
步骤：
1. 设完成时间为x天；
2. 甲车间生产的数量：50x；
3. 乙车间生产的数量：30x；
4. 总数量：50x+30x=1000 → 80x=1000 → x=12.5；
优点：用方程的逻辑，适合培养代数思维；
缺点：需要掌握方程的解法，对小学生较难。
# 方法3：分步计算法
步骤：
1. 第1天生产：50+30=80件，剩余：1000-80=920件；
2. 第2天生产：80件，剩余：920-80=840件；
3. ... 以此类推，第12天结束后剩余：1000-80×12=40件；
4. 第13天生产40件，完成；
5. 总时间：12.5天（因为第13天只需要半天）；
优点：用“分步减”的方式，符合小学生的具象思维；
缺点：步骤繁琐，适合理解“累积”概念的学生。
# 总结
最适合小学生理解的是方法3（分步计算法），因为它用“每天减一点”的方式，让学生直观看到进度，不需要抽象的“效率相加”或“方程”概念。
2.6 应用场景
多链CoT适用于需要高可信度的任务，比如：
医疗诊断的初步建议；金融风险评估；复杂数学/逻辑题解答；
策略3：元提示（Meta-Prompt）——让AI“自己设计提示”
3.1 比喻：教AI做“提示工程师”
你想让AI帮你写文案，但不知道怎么写提示——这时候，你可以“教AI怎么写提示”：比如“你是提示工程专家，帮我设计一个生成奶茶店文案的提示”。
元提示的核心就是**“让AI学会设计提示”**——把“设计提示的知识”封装成一个更高层的提示，让AI应用这些知识解决具体问题。
3.2 原理：元提示的“自我迭代”
元提示的本质是**“提示的提示”**——它包含两部分：
元知识：设计提示的方法论（比如“提示需要包含身份、步骤、输出要求”）；任务描述：用户的具体需求（比如“生成奶茶店文案”）；
当你给AI元提示时，AI会先调用“元知识”，再结合“任务描述”，生成一个针对具体任务的提示。
3.3 代码示例：生成“奶茶店文案”的元提示
假设你需要让AI生成奶茶店的宣传文案，但不知道怎么写提示，元提示如下：
你是一位资深提示工程专家，擅长为AI设计高效的任务提示。请按照以下步骤帮我设计一个生成奶茶店宣传文案的提示：
步骤：
1. 分析任务类型：判断这个任务是“创意生成”“逻辑推理”还是“结构化输出”；
2. 定义AI身份：给AI一个具体的身份（比如“奶茶店文案设计师”）；
3. 明确任务要求：包含需要突出的产品特点（比如“新鲜水果、无添加糖、价格实惠”）、目标用户（比如“15-25岁的年轻人”）、输出风格（比如“活泼、有emoji”）；
4. 设计输出格式：要求AI用“标题+正文+口号”的结构输出；
我的具体需求：我开了一家奶茶店，名叫“果茶小铺”，主打新鲜水果现榨的果茶，无添加糖，价格10元一杯，目标用户是大学生。请帮我设计一个生成宣传文案的提示。
3.4 AI输出的“子提示”
AI会根据元提示，生成一个针对“果茶小铺文案”的子提示：
你是“果茶小铺”的文案设计师，需要为我们的新鲜果茶生成宣传文案。请遵守以下要求：
1. 突出产品特点：新鲜水果现榨、无添加糖、10元一杯；
2. 目标用户：大学生（18-22岁）；
3. 输出风格：活泼、可爱，包含emoji；
4. 输出结构：
- 标题：吸引眼球的短标题（不超过10字）；
- 正文：用口语化的语言描述产品优势（1-2句话）；
- 口号：易记的短句（不超过8字）；
3.5 应用场景
元提示适用于**“不知道怎么写提示”的场景**，比如：
跨领域任务（比如你不懂法律，需要让AI生成法律文书的提示）；批量生成提示（比如为10个不同产品生成文案提示）；新手用户（比如刚接触AI的人，不知道如何描述需求）；
策略4：上下文窗口管理——像整理抽屉一样“高效装信息”
4.1 比喻：整理“有限的抽屉”
你有一个抽屉，只能装10件东西——如果乱塞，常用的东西会找不到；如果整理好，把常用的放在上层，不常用的放在下层，就能装更多有用的东西。
大模型的上下文窗口（比如GPT-4的8k tokens）就像这个“有限的抽屉”——不是“装得越多越好”，而是“装对的信息”。
4.2 原理：上下文管理的“三策略”
要高效利用上下文窗口，需要掌握三个核心策略：
信息分层：把核心信息（任务定义、关键示例）放在上下文前面，辅助信息（历史对话、补充数据）放在后面；信息压缩：用摘要、关键词代替长文本（比如把1000字的文档压缩成100字的摘要）；信息检索：当上下文超过窗口时，用向量数据库检索相关信息（比如用户问“某产品的售后政策”，只把“售后政策”的段落放入上下文）；
4.3 数学模型：信息相关性的计算
信息检索的核心是余弦相似度——计算“用户问题”与“候选信息”的相关性：
Qmathbf{Q}Q：用户问题的向量表示；Dmathbf{D}D：候选信息的向量表示；cos(θ)cos( heta)cos(θ)：相似度得分（0~1，得分越高相关性越强）；
4.4 代码示例：长文档问答的上下文管理
假设你有一份10000字的“某产品使用手册”，用户问“如何重置密码？”，上下文管理的提示如下：
# 核心信息（放在前面）
你是某产品的客服助手，需要回答用户关于使用手册的问题。请先看以下关键信息：
- 重置密码的步骤：1. 打开APP→2. 点击“我的”→3. 点击“设置”→4. 点击“重置密码”→5. 输入验证码→6. 设置新密码；
- 注意事项：验证码有效期为5分钟，密码需包含字母+数字；
# 辅助信息（放在后面）
如果需要更详细的信息，请参考使用手册的第12页（“账户安全”章节）：[第12页的摘要：重置密码的常见问题，比如“收不到验证码怎么办？”]
# 用户问题
请问如何重置密码？
4.5 应用场景
上下文管理适用于需要处理长文本的任务，比如：
长文档问答（比如法律条文、产品手册）；多轮对话（比如AI客服，需要记住之前的对话内容）；数据密集型任务（比如数据分析，需要导入大量数据）；
策略5：多模态提示——让AI“看懂图片+文字的组合拳”
5.1 比喻：给设计师“看样图+提需求”
你想让设计师帮你设计海报，不会只说“帮我设计一张海报”——而是会说“这是我们的产品图（图片），请设计一张突出产品特点的海报（文字）”。
多模态提示的逻辑就是如此：结合文字和图片（或语音、视频），让AI处理更丰富的信息。
5.2 原理：多模态提示的“三要素”
要设计有效的多模态提示，需要包含三个要素：
模态说明：明确输入的模态类型（比如“这是一张图片”“这是一段语音”）；模态背景：解释模态的上下文（比如“这是2023年12月的客流量热力图”）；任务结合：把模态信息与文字任务结合（比如“从图片中识别客流量峰值，用文字解释原因”）；
5.3 代码示例：用GPT-4V分析“餐厅客流量热力图”
假设你有一张餐厅的客流量热力图（图片），想让AI分析峰值时间，多模态提示如下（用OpenAI API）：
import base64
import openai
# 读取图片并转为base64编码
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
image_path = "restaurant_heatmap.png"
base64_image = encode_image(image_path)
# 多模态提示
prompt = f"""
这是一张某餐厅2023年12月的客流量热力图（图片），颜色越深表示客流量越大。请分析以下问题：
1. 哪个时间段客流量最大？
2. 哪个区域的座位利用率最高？
3. 给出优化座位布局的建议。
要求：用中文回答，每条建议附具体理由。
"""
# 调用GPT-4V API
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4-vision-preview",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"}}
]
}
],
max_tokens=1000
)
print(response.choices[0].message.content)
5.4 AI输出示例
# 1. 客流量最大的时间段
从热力图来看，客流量最大的时间段是12:00-13:30（午餐时间）和18:00-19:30（晚餐时间），这两个时间段的热力图颜色最深（红色）。
# 2. 座位利用率最高的区域
靠近窗户的区域（图中右侧）座位利用率最高，几乎全红；而角落区域（图中左侧）利用率较低（黄色）。
# 3. 优化座位布局的建议
- 增加窗户区域的座位数量：因为窗户区域更受欢迎，利用率高，可以把角落的10个座位调整到窗户区域，提高整体利用率；
- 在高峰时段设置“共享桌”：午餐和晚餐时段客流量大，可以把部分4人桌改为共享桌（可坐6人），容纳更多顾客；
- 优化角落区域的环境：角落区域利用率低，可能是因为光线暗，可以增加小台灯，或摆放绿植，提升吸引力。
5.5 应用场景
多模态提示适用于需要处理视觉/语音信息的任务，比如：
图片分析（比如产品缺陷检测、热力图分析）；视频摘要（比如提取视频中的关键信息）；语音转文字+分析（比如会议录音的摘要和 action items）；
策略6：自适应提示——让AI“根据场景调整输出”
6.1 比喻：服务员的“看人下菜碟”
你去餐厅吃饭，服务员会根据你的身份调整服务：
面对小朋友：用简单的语言推荐“儿童套餐”；面对情侣：推荐“浪漫双人餐”；面对商务人士：推荐“高端套餐”；
自适应提示的逻辑就是如此：让AI根据用户的“场景特征”（比如身份、问题类型、情绪）调整输出。
6.2 原理：自适应提示的“条件判断”
自适应提示的核心是**“在提示中加入条件分支”**——让AI先判断“场景特征”，再选择对应的输出策略。
常见的场景特征包括：
用户身份（比如小学生/初中生/高中生）；问题类型（比如创意生成/逻辑推理/数据分析）；用户情绪（比如生气/满意/疑惑）；
6.3 代码示例：教育辅导的自适应提示
假设你需要让AI做“数学辅导老师”，根据学生的年级调整解题难度，自适应提示如下：
你是一位数学辅导老师，需要回答学生的问题。请按照以下步骤操作：
1. 判断学生的年级：从问题中识别（比如“我是小学生”“我读初二”）；
2. 调整回答难度：
- 小学生：用生活化的例子，避免公式；
- 初中生：用基础概念和简单公式；
- 高中生：用详细的公式推导和逻辑链；
3. 检查输出：确保回答符合对应年级的认知水平。
学生的问题：什么是光合作用？
6.4 AI输出示例
如果学生是小学生：
“植物就像小厨师，用太阳公公的光，把水和空气中的二氧化碳做成甜甜的葡萄糖（就是植物的食物），同时还会放出氧气——这就是光合作用！”
如果学生是初中生：
“光合作用是绿色植物的‘能量工厂’：它们用叶绿体（植物细胞里的小器官），把二氧化碳（CO₂）和水（H₂O）转化为有机物（比如葡萄糖C₆H₁₂O₆），并释放氧气（O₂）。公式是：6CO₂ + 6H₂O → C₆H₁₂O₆ + 6O₂（需要光和叶绿体）。”
如果学生是高中生：
“光合作用分为光反应和暗反应两个阶段：
光反应（类囊体膜上）：利用光能将水分解为O₂和还原氢（[H]），同时合成ATP（能量货币）；暗反应（叶绿体基质中）：利用光反应产生的[H]和ATP，将CO₂固定为三碳化合物，再还原成葡萄糖（卡尔文循环）。
总反应式：6CO₂ + 12H₂O → C₆H₁₂O₆ + 6O₂ + 6H₂O（光、叶绿体）。”
6.5 应用场景
自适应提示适用于需要“个性化输出”的任务，比如：
教育辅导（根据年级调整难度）；AI客服（根据用户情绪调整语气）；内容生成（根据用户偏好调整风格）；
策略7：伦理与安全提示——给AI套上“安全带”
7.1 比喻：企业的“员工行为准则”
你去公司上班，会收到一本“员工手册”，里面写着“不能泄露公司机密”“不能歧视同事”——这些规则是为了让你“合规工作”。
伦理与安全提示的逻辑就是如此：给AI制定“行为准则”，避免生成有害内容。
7.2 原理：伦理提示的“四禁止”
有效的伦理提示需要包含四个核心禁止项：
禁止有害内容：不生成暴力、歧视、恐怖主义的内容；禁止隐私泄露：不泄露用户的个人信息（比如姓名、电话、地址）；禁止虚假信息：不生成无根据的虚假内容（比如“某药能治癌症”）；禁止越界行为：对于超出能力范围的问题，要说明无法回答；
7.3 代码示例：合规AI助手的伦理提示
假设你需要设计一个“企业AI客服”的伦理提示，内容如下：
你是某电商的合规AI客服，必须遵守以下行为准则：
1. 禁止生成有害内容：不回答与暴力、歧视、恐怖主义相关的问题；
2. 禁止隐私泄露：不询问或泄露用户的姓名、电话、地址、银行卡号等个人信息；
3. 禁止虚假信息：对于不确定的问题（比如“某商品能治疗皮肤病吗？”），要说明“无法提供医疗建议”；
4. 禁止越界行为：对于超出客服职责的问题（比如“帮我写一篇论文”），要礼貌拒绝，并引导用户联系对应部门；
5. 情绪管理：当用户生气时，先道歉（比如“非常抱歉给你带来不便”），再解决问题；
用户的问题：我买的面膜用了过敏，你们的产品是不是有问题？你们要赔偿我！
7.4 AI输出示例
非常抱歉给你带来不便！关于你反映的面膜过敏问题，我们非常重视。请你提供以下信息，我们会尽快为你处理：
1. 订单号（可在“我的订单”中查询）；
2. 过敏的具体症状（比如红肿、瘙痒）；
3. 过敏部位的照片（可选）；
我们会在24小时内联系你，协商解决方案（比如退款、换货或补偿）。如果需要进一步帮助，请拨打我们的客服电话：400-123-4567。
7.5 应用场景
伦理提示适用于所有需要“合规”的任务，比如：
企业AI客服；医疗AI助手；教育AI辅导；
策略8：结构化Few-Shot——给AI“看标准答案模板”
8.1 比喻：考试前的“真题训练”
你考试前会做“真题”——不是随便做，而是做“带标准答案的真题”，因为这样能让你更清楚“出题人的要求”。
结构化Few-Shot的逻辑就是如此：给AI看“问题类型+输入+输出”的结构化示例，而不是随机示例——这样能让AI更明确任务的要求，提高输出的一致性。
8.2 原理：结构化Few-Shot的“三要素”
有效的结构化Few-Shot需要包含三个要素：
问题类型：明确示例的任务类型（比如“数学计算”“逻辑推理”“文案生成”）；输入示例：给出具体的输入内容；输出示例：给出符合要求的输出内容；
8.3 代码示例：文案生成的结构化Few-Shot
假设你需要让AI生成“产品卖点文案”，结构化Few-Shot提示如下：
请按照以下示例的格式生成产品卖点文案：
# 示例1
问题类型：护肤品文案
输入：产品名称（玻尿酸面膜），卖点（深层补水、敏感肌适用、无添加）
输出：「玻尿酸深层补水面膜」——给敏感肌的“喝水神器”！0添加酒精、香精，敷15分钟，皮肤像喝饱水一样Q弹～
# 示例2
问题类型：电子产品文案
输入：产品名称（无线耳机），卖点（降噪、续航24小时、触控操作）
输出：「降噪无线耳机」——你的“安静小世界”！智能降噪隔绝外界杂音，续航24小时畅听，触控操作更方便～
# 我的需求
问题类型：奶茶文案
输入：产品名称（草莓奶盖茶），卖点（新鲜草莓、咸甜奶盖、手工熬制糖浆）
8.4 AI输出示例
「草莓奶盖茶」——夏天的“甜莓炸弹”！新鲜草莓现榨，咸甜奶盖裹着茶香，手工熬制的糖浆甜而不腻，喝一口就爱上～
8.5 应用场景
结构化Few-Shot适用于需要“一致性输出”的任务，比如：
产品文案生成；法律文书模板；报表格式统一；
策略9：多轮对话提示——让AI“记得之前说过的话”
9.1 比喻：和朋友“连续聊天”
你和朋友聊天时，不会“聊到一半就忘记之前说的话”——比如朋友说“我昨天去吃了火锅”，你会回应“火锅好吃吗？辣不辣？”，而不是“你今天吃了什么？”。
多轮对话提示的逻辑就是如此：让AI记住之前的对话内容，保持上下文的连贯性。
9.2 原理：多轮对话的“上下文摘要”
要让AI保持连贯性，需要在提示中加入“历史对话摘要”——把之前的对话内容压缩成核心信息，放入当前提示中。
常见的摘要方法包括：
关键信息提取：提取之前对话中的核心问题和回答（比如“用户问了订单物流，AI回答了物流单号”）；主题跟踪：跟踪对话的主题（比如“对话主题是‘订单售后’”）；
9.3 代码示例：AI客服的多轮对话提示
假设用户之前问了“我的订单什么时候到？”，AI回答了“物流单号是12345，预计明天送达”，现在用户问“如果明天没到怎么办？”，多轮对话提示如下：
# 历史对话摘要
用户之前问了“我的订单什么时候到？”，AI回答：“你的订单物流单号是12345，预计明天（6月10日）送达。”
# 当前提示
现在用户的问题是：“如果明天没到怎么办？”，请结合历史对话内容回答，要求：
1. 提到之前的物流单号和预计送达时间；
2. 给出具体的解决方案；
3. 用亲切的语气；
9.4 AI输出示例
您好！您的订单物流单号是12345，原本预计明天（6月10日）送达。如果明天没到，您可以做以下操作：
1. 打开APP→“我的订单”→输入物流单号12345，查看最新物流状态；
2. 如果物流状态异常，请拨打我们的客服电话400-123-4567，我们会帮您联系快递公司；
3. 您也可以在APP内提交“物流异常”申请，我们会在2小时内响应。
给您带来的不便，我们深表歉意！
9.5 应用场景
多轮对话提示适用于需要“连续交互”的任务，比如：
AI客服；虚拟助手（比如 Siri、小爱同学）；教育辅导（比如“先问概念，再问例题”）；
策略10：提示的评估与迭代——像产品迭代一样“优化提示”
10.1 比喻：做产品的“原型-测试-迭代”
你做产品时，不会“一次做完美”——而是先做原型，测试用户反馈，再修改，再测试，直到达到预期。
提示的评估与迭代逻辑就是如此：设计提示→测试输出→评估效果→修改提示→再测试→直到符合要求。
10.2 原理：提示评估的“四指标”
要评估提示的效果，需要关注四个核心指标：
准确性：输出是否正确（比如“计算结果是否正确”）；一致性：多次输入相同问题，输出是否一致；相关性：输出是否符合任务要求（比如“有没有跑题”）；可读性：输出是否容易理解（比如“有没有用复杂术语”）；
10.3 迭代流程：从“坏提示”到“好提示”
我们用一个“奶茶文案生成”的例子，展示迭代流程：
第一步：初始提示（坏提示）
你是一个文案写作者，帮我写一条奶茶店的宣传语。
AI输出：“好喝的奶茶，快来买！”
评估：太普通，没有突出产品特点（准确性差、相关性差）。
第二步：优化提示（加入产品特点）
你是一个文案写作者，帮我写一条奶茶店的宣传语，需要突出我们的特色：用新鲜水果现榨，无添加糖，价格实惠（10元一杯）。
AI输出：“我们的奶茶用新鲜水果现榨，无添加糖，10元一杯，很好喝！”
评估：突出了产品特点，但风格太生硬（可读性差）。
第三步：再优化提示（加入风格要求）
你是一个文案写作者，帮我写一条奶茶店的宣传语，需要突出我们的特色：用新鲜水果现榨，无添加糖，价格实惠（10元一杯）。请用活泼的语气，包含emoji。
AI输出：“🍓鲜榨水果茶来啦！新鲜水果现做，0添加糖，一杯只要10元！喝得到的健康，喝得到的甜～快来打卡！”
评估：符合所有要求（准确性高、相关性高、可读性高）。
10.4 应用场景
评估与迭代适用于所有提示设计任务——没有“完美的提示”，只有“不断优化的提示”。
四、实际应用：企业级AI系统的提示设计案例
4.1 案例1：企业AI客服的提示体系
某电商企业需要设计一个AI客服系统，处理“订单查询”“售后申请”“产品咨询”三类问题。我们用分层提示+自适应提示+多轮对话设计提示体系：
1. 基础层（身份与规则）
你是某电商的AI客服助手，名叫“小电”。请遵守以下规则：
1. 禁止泄露用户的个人信息（姓名、电话、地址、银行卡号）；
2. 对于不确定的问题，要说明“我需要核实一下，会尽快回复你”；
3. 当用户生气时，先道歉：“非常抱歉给你带来不便”；
2. 流程层（步骤与逻辑）
处理用户问题的步骤：
1. 问候用户：“你好，我是小电，有什么可以帮你的？”；
2. 识别问题类型：根据用户的问题，判断是“订单查询”“售后申请”还是“产品咨询”；
3. 解决问题：
- 订单查询：要求用户提供订单号，然后查询物流状态；
- 售后申请：要求用户提供订单号、问题描述、照片（可选），然后引导用户提交售后申请；
- 产品咨询：根据产品知识库回答，比如“这款手机的电池容量是4000mAh”；
4. 确认满意：“请问还有什么可以帮你的吗？”；
3. 输出层（风格与格式）
输出要求：
1. 用亲切的语气，像朋友一样聊天；
2. 用短句，避免长段落；
3. 包含emoji（比如😊、🙏）；
4. 自适应提示（根据用户情绪调整）
如果用户的问题包含“生气”“投诉”“垃圾”等负面词汇，先道歉：“非常抱歉给你带来这么不好的体验”，再解决问题；
5. 多轮对话（历史对话摘要）
如果用户之前问过“订单物流”，现在问“售后申请”，要提到之前的订单号：“你之前的订单号是12345，关于售后申请，请提供问题描述和照片”；
4.2 案例2：教育AI辅导的提示体系
某教育机构需要设计一个AI数学辅导系统，帮助学生解决“代数题”。我们用多链CoT+结构化Few-Shot+自适应提示设计提示体系：
1. 基础层（身份与规则）
你是一位数学辅导老师，专注于代数题解答。请遵守以下规则：
1. 用步骤化的方式解答，每一步都要说明理由；
2. 禁止直接给出答案，必须讲解过程；
2. 流程层（多链CoT）
解答代数题的步骤：
1. 用代数法解答（设未知数，列方程）；
2. 用算术法解答（用数量关系计算）；
3. 对比两种方法的优缺点；
3. 输出层（结构化Few-Shot）
请按照以下示例的格式解答：
# 示例1
问题：某数的3倍加上5等于20，求这个数。
代数法：设这个数为x，3x+5=20 → 3x=15 → x=5（理由：等式两边同时减5，再除以3）；
算术法：(20-5)÷3=5（理由：先算20减5，得到这个数的3倍，再除以3）；
优缺点：代数法更直观，适合复杂问题；算术法更快捷，适合简单问题。
4. 自适应提示（根据年级调整）
如果学生是初中生，用代数法为主，算术法为辅；如果学生是小学生，用算术法为主，代数法为辅；
五、未来展望：提示工程的“下一个阶段”
5.1 技术发展趋势
更智能的元提示：未来的元提示不仅能“设计提示”，还能“自动优化提示”——比如根据AI的输出效果，自动调整提示的步骤和要求；跨模态的提示设计：结合文字、图片、语音、视频的提示会更普遍——比如“用视频展示产品使用方法，再用文字生成说明书”；个性化的提示：根据用户的偏好、习惯自动调整提示——比如“用户喜欢简洁的输出，提示就要求AI用短句”；可解释的提示：让用户知道“提示为什么这样设计”“AI为什么这样输出”——比如“这个提示要求AI用步骤化解答，是因为能帮助学生理解逻辑”；
5.2 潜在挑战
提示的复杂性增加：未来的提示系统会更复杂，需要更专业的架构师；伦理和安全问题：AI可能生成更隐蔽的有害内容（比如“披着合规外衣的歧视性内容”），需要更严格的伦理提示；大模型的上下文限制：尽管大模型的上下文窗口在扩大（比如GPT-4的32k，Claude 3的200k），但依然有限，需要更高效的上下文管理策略；
5.3 行业影响
企业需求爆发：企业会需要更多的“提示工程架构师”，负责设计企业级AI应用的提示体系；教育领域变革：AI辅导工具会更个性化——比如根据学生的学习进度，自动调整提示的难度；创意领域协作：AI会成为创意工作者的“协作伙伴”——比如用多模态提示辅助设计师生成海报，用自适应提示辅助文案生成；
六、结尾：从“技巧使用者”到“系统设计者”
提示工程的本质，不是“写更 clever 的提示”，而是**“用系统思维解决复杂问题”**——这也是“提示工程架构师”与“普通用户”的核心区别。
读完本文，你应该掌握了：
10种核心提示设计策略（分层、多链CoT、元提示、上下文管理等）；每个策略的“比喻→原理→代码示例→应用场景”；企业级AI系统的提示设计案例；
现在，你可以尝试用这些策略解决自己工作中的问题：
如果你是产品经理，试试用“分层提示”设计企业AI客服的提示体系；如果你是内容创作者，试试用“结构化Few-Shot”生成一致风格的文案；如果你是教育工作者，试试用“自适应提示”设计AI辅导的提示；
思考问题
你在工作中遇到过哪些“复杂的AI任务”？如何用本文的策略设计提示？你觉得未来的提示工程会有哪些“颠覆性”的发展？你在设计提示时，遇到过“伦理问题”吗？如何解决
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