一、Prompt工程的核心价值与课程定位

Prompt工程作为连接人类意图与AI模型能力的桥梁，其核心在于通过结构化指令设计，提升生成式AI（如大语言模型）的输出准确性、可控性与创造性。某知名人工智能专家的课程以系统性框架拆解了这一领域的关键技术点，其思维导图可归纳为四大模块：基础设计原则、高级优化技巧、典型场景实践与伦理安全考量。

课程强调，Prompt设计并非简单输入问题，而是需要结合模型特性（如参数规模、训练数据分布）与任务需求（如信息抽取、内容生成）进行动态调整。例如，针对闭源模型与开源模型的Prompt兼容性差异，课程提出了”模型适配层”的概念，即通过中间指令转换实现跨平台能力迁移。

二、基础设计原则：从模糊到精准的指令构建

1. 角色设定（Role Definition）

明确模型角色是Prompt设计的首要步骤。课程提出”3W法则”：

Who：定义模型身份（如”资深法律顾问”）
What：描述任务范围（如”分析合同条款风险”）
How：指定输出格式（如”以Markdown列表呈现关键点”）

示例对比：

# 低效Prompt
解释量子计算
# 高效Prompt
作为量子物理领域的博士研究员，用通俗语言解释量子叠加原理，并给出3个现实应用场景，采用分点论述结构。

2. 上下文控制（Context Management）

课程强调”黄金窗口”概念：多数模型对首轮输入的上下文记忆有限（通常前2000词元），需通过以下技巧优化：

显式上下文注入：在Prompt开头嵌入关键信息
渐进式追问：将复杂任务拆解为多轮对话
历史记录摘要：对长对话进行阶段性总结

实践建议：使用[SUMMARY]标签标记上下文压缩点，例如：

用户：解释AI安全的三要素
模型输出：...（详细回答）
用户：[SUMMARY]请用3个关键词概括上述内容

三、高级优化技巧：突破模型局限的工程方法

1. 思维链（Chain of Thought）进阶

课程提出”分步解构法”应对复杂推理任务：

问题拆解：将多步骤问题转化为子任务序列
中间验证：要求模型展示推理过程
结果校验：添加自检指令

数学题示例：

问题：某商品原价80元，先涨价20%再降价15%，最终价格？
高效Prompt：
作为数学老师，请按以下步骤解答：
1. 计算涨价后的价格（公式：原价×(1+涨幅)）
2. 计算降价后的价格（公式：涨价后价格×(1-降幅)）
3. 展示完整计算过程
4. 最终答案用￥符号标注

2. 生成控制参数

课程总结了影响输出质量的5大参数维度：
| 参数 | 作用 | 推荐范围 |
|——————|—————————————|————————|
| Temperature| 控制创造性（0.1-1.5） | 0.7（平衡态） |
| Top-p | 核采样阈值（0.85-0.95） | 0.9 |
| Max tokens | 输出长度限制 | 按需设定 |
| Frequency | 降低重复词概率 | 0.8-1.2 |
| Presence | 提升新词出现率 | 0.2-0.5 |

3. 少样本学习（Few-shot Learning）

课程提出”3-2-1框架”构建示例库：

3个基础案例：覆盖主要场景
2个边缘案例：测试模型鲁棒性
1个反例：明确错误边界

示例模板：

任务：将中文翻译为正式英文
示例：
1. 中文：请尽快处理
   英文：Please handle this matter at the earliest convenience.
2. 中文：存在技术障碍
   英文：There are technical hurdles to overcome.
3. 中文：需重新评估
   英文：A re-evaluation is required.
用户输入：请确认收到邮件
模型输出：Please acknowledge receipt of the email.

四、典型场景实践指南

1. 内容生成场景

课程推荐”金字塔结构Prompt”：

顶层：主题定义（如"撰写产品白皮书"）
中层：内容框架（章节标题列表）
底层：细节约束（字数、风格、关键词）
示例：
作为科技媒体主笔，撰写《AI大模型发展趋势》白皮书，包含：
1. 技术演进史（2000字）
2. 行业应用图谱（含金融、医疗案例）
3. 未来3年挑战（用SWOT分析）
要求：学术严谨性，每章配数据图表说明

2. 代码生成场景

课程提出”三明治校验法”：

1. 需求层：功能描述+输入输出示例
2. 约束层：编程语言、框架版本、性能指标
3. 验证层：单元测试用例+预期结果
示例：
需求：用Python实现快速排序
约束：
- Python 3.8+
- 递归实现
- 时间复杂度O(nlogn)
验证：
输入：[5,1,4,2,8]
预期输出：[1,2,4,5,8]

五、伦理与安全设计

课程强调Prompt工程的”责任链”：

输入过滤：禁用敏感词库（如暴力、歧视性词汇）
输出校验：添加事实核查指令（如”引用权威数据源”）
追溯机制：记录Prompt版本与模型响应

安全Prompt示例：

作为医疗AI助手，回答时必须：
1. 声明"本建议不替代专业诊疗"
2. 引用最新临床指南（2023年后）
3. 对不确定问题建议"咨询主治医师"

六、实践建议与工具链

渐进式优化：从简单Prompt开始，通过A/B测试迭代
Prompt库管理：使用版本控制系统跟踪修改历史
模型特性适配：针对不同参数规模模型调整指令粒度
性能监控：建立输出质量评估指标（如准确率、冗余度）

推荐工具组合：

Prompt调试：交互式沙箱环境
版本管理：Git分支策略
性能分析：日志分析工具包

该课程思维导图为开发者提供了从理论到实践的完整路径，其价值不仅在于具体技巧，更在于建立了系统化的Prompt设计思维框架。通过结构化指令设计、动态参数调整和场景化适配，开发者可显著提升AI交互效率，同时降低模型幻觉风险。实际项目中，建议结合具体业务需求建立Prompt工程SOP，持续优化指令-响应闭环。

吴恩达Prompt工程课程核心要点全解析