什么是提示工程？一本通俗易懂的指南

提示工程是设计和优化你给 AI 系统的指令的实践，目的是获得更准确、更有用且更一致的输出。提示是指你输入到 AI 工具中的任何内容：一个问题、一条命令或一个请求。你如何撰写输入决定了你会得到什么输出。

如今，大多数知识工作者每天都会与 AI 工具互动。McKinsey analysis 发现，生成式 AI 有潜力自动化消耗员工 60% 至 70% 工作时间的任务，但能否捕捉到这一价值取决于人们与这些工具互动的有效程度。本提示工程指南涵盖了缩小“拥有 AI 访问权限”与“实际高效使用 AI”之间差距的实用技巧。

关键要点

• 提示工程是构建 AI 指令以生成更好输出的实践。它是一项沟通技能，而非技术技能，无需编程知识。

• 四种核心技巧带来了大部分改进：上下文设定、具体性、少样本示例和格式指令。

• 这些技巧适用于所有主流 AI 工具：ChatGPT、Claude、Gemini 以及生产力平台中的 AI 功能。

• 输出质量更多取决于你如何构建提示，而不是你使用哪个 AI 模型。

• 保存并重复使用经过验证的提示，可将个人技能转化为可重复的系统。探索 remio's prompt library 以开始构建你的提示库。

什么是提示工程？

提示工程是构建 AI 指令以产生特定、有用结果的刻意过程。与 AI 工具的随意对话不同，精心设计的提示将每次输入视为一个设计问题：模型需要知道什么，输出应采用什么格式，以及适用哪些约束？

该术语在大语言模型于 2022 年向非开发者开放后被广泛使用。最初只是 AI 研究人员的利基实践，如今已成为任何在工作中与 AI 工具互动的人的基础技能。核心洞见很简单：AI 模型不会读心，它们只对输入的内容做出响应。

提示工程不需要编程知识。其核心是一门沟通学科。其底层逻辑类似于向同事下达简报：你越精确地定义任务、上下文和预期输出，响应就越相关。

有效提示工程由四个核心属性定义：

• Intentional：提示的每个元素，包括上下文、角色、约束和格式，都是经过深思熟虑而非随意选择的。

• Iterative：有效的提示很少一次成功。多次尝试后的优化是过程的一部分，而非失败的标志。

• Transferable：在 ChatGPT 中产生良好结果的技巧可直接迁移到 Claude、Gemini 和其他 AI 工具。这些原则与模型无关。

• Context-dependent：同一个问题用不同方式表述可能产生截然不同的结果。语言模型对指令的框架方式高度敏感。

提示工程如何运作

提示不仅仅是一个问题。它是一条指令，可以携带可选的上下文、约束、示例和格式指导层。理解每一层的作用有助于你构建能产生一致、高质量结果的提示。

第 1 层：上下文和角色设定

在要求 AI 执行任何操作之前，你需要确立它是谁、适用什么情境以及它需要什么背景信息。这就是角色和上下文设定。

像“总结这份文档”这样的提示会让模型猜测目的、受众和详细程度。而以“你是一位高级分析师，正在为非技术领导团队撰写执行摘要”开头的提示则完全消除了这种猜测。

可以将其视为分配任务给通才与向专家简报的区别。你提供的相关上下文越多，模型需要推断的内容就越少。

初学者类比： 提示工程就像你给新同事布置首个独立任务前的简报。你越精确地描述目标、受众和约束，他们的输出就越好。AI 提示正是这样的简报。无论接收者是人还是 AI，模糊的简报只会产生平庸的工作。

第 2 层：具体性和约束

模糊的提示产生模糊的输出。带有明确约束的具体提示会缩小模型可返回的内容范围，减少你得到的结果与所需结果之间的差距。

比较针对同一任务的两种方法。模糊：“写一份总结。” 具体：“用三句话总结本报告的关键发现，面向没有技术背景的普通受众。重点关注与运营决策相关的发现。”

第二个提示定义了长度、受众、词汇和范围。每项约束都消除了模型可能偏离目标的一个维度。

最有用的约束包括：长度（字数或句数）、受众（技术 vs 非技术）、语气（正式、直接或对话式）以及范围（重点关注哪些部分或主题）。

第 3 层：示例和少样本提示

任何提示工程指南中最可靠的技巧之一是提供你想要的输出示例。在 AI 研究中，这种方法被称为 few-shot prompting。

与其描述所需格式，不如直接演示。包含一到两个你期望的输出示例，然后要求模型对新输入遵循相同模式。这消除了歧义，并持续提高响应的相关性。它特别适用于可重复的任务：会议总结、客户邮件和每周状态更新。

相比之下，零样本提示要求模型在没有任何示例的情况下完成任务。它适用于简单、定义明确的任务，但在所需格式非标准时往往产生通用输出。

第 4 层：格式指令

格式指令告诉模型如何构建响应。没有这些指令，AI 工具会默认使用该主题最常见的格式，这可能不符合你的需求。

有用的格式指令包括：“用要点回复”、“使用章节标题”、“限制为一段”或“输出带编号的操作项列表”。对于分析任务，chain-of-thought prompting 要求模型在回答前逐步展示推理过程，这能提高多步骤或依赖逻辑问题的准确性。

提示工程与临时 AI 查询的对比

理解提示工程指南最清晰的方式是在同一任务上比较结构化与非结构化方法。

大多数人从临时查询开始：输入脑海中的想法，阅读输出，然后决定是否用不同措辞重试。这有时有效。但结果不一致，改进也缺乏系统性，因为每次尝试都从零开始，没有经过深思熟虑的框架。

结构化提示将四层应用于每个重要输入。以下是实际应用示例：

起草跟进邮件：

• 临时：“写一封跟进邮件。”

• 结构化：“在发现通话后，向客户撰写一封 150 字的跟进邮件。语气：温暖但专业。总结我们讨论的三个主题，并以一个清晰的下一步结束。”

总结文档：

• 临时：“总结这个。”

• 结构化：“为没有技术背景的运营副总裁总结这份研究报告。重点关注与供应链决策最相关的三项发现。使用通俗语言。”

生成内容创意：

• 临时：“给我一些想法。”

• 结构化：“列出针对 HR 总监的 B2B SaaS 产品的五种营销活动角度。每种用一句话。优先考虑节省时间而非降低成本的论点。”

结构化提示并不需要更多时间来撰写。它们要求你在输入前思考你真正需要什么，而不是寄希望于模型从最小输入中正确推断。

提示工程在知识工作者中的实际应用

提示工程在知识工作者定期重复的高频、高价值任务上带来最明显的回报。MIT Technology Review 强调个性化、创意迭代和综合是结构化 AI 互动为知识团队带来实际收益的三个领域。

报告和执行摘要

产品经理使用 AI 起草每周更新时，输出可能是通用的，也可能是真正有用的，这完全取决于提示。指定受众（领导层而非工程师）、长度（一页）和结构（进展、阻碍、下一步）会生成只需轻微编辑而非全面重写的草稿。提示完成了原本需要作者手动完成的工作范围界定。

会议跟进

客户通话后，结构化提示可在不到一分钟内将粗略笔记转化为清晰的行动项总结。上下文层承担主要工作：“总结顾问与客户的会议。提取已做出的决策、带负责人的行动项以及未解决问题。用简洁直接的语言撰写。”

研究综合

分析师在处理长文档或多份报告时，使用约束来聚焦 AI 输出。“仅总结本文的方法论部分，用 100 字，以通俗英语撰写”会产生有针对性的结果，而无约束的总结通常会遗漏。约束正是让输出有用的关键。

专业沟通模板

有重复沟通需求（销售跟进、客户状态更新、内部简报）的知识工作者会构建可重复使用的提示模板。一旦提示结构能可靠地产生可用输出，保存并重复使用它就能消除每次重新构建的 effort。这种投资会在重复使用中复利增长。

提示工程实践：remio 如何支持它

remio 是一个 AI 知识库，用于组织你的个人工作：会议录音、文档、网络研究和笔记。当你查询它时，提示结构直接影响检索内容的质量。

由于 remio 搜索的是你自己的数据而非通用互联网，具体性和上下文比在通用 AI 工具中更重要。“我们讨论过定价什么？”与“在定价成为异议的最近三次客户通话中做出了哪些决策？列出每个决策及相关上下文”会从相同底层数据中产生截然不同的结果。相同的提示纪律同样适用。

本指南中的四层直接映射到你与 Ask remio 的互动：上下文设定告诉它关注哪个项目或时间段，具体性缩小哪些信息重要，格式指令则塑造输出以便立即使用。

remio 还包含内置提示库，你可以在其中保存并重复使用有效提示。对于经常运行相同查询类型的知识工作者（每周项目总结、会议行动项提取、研究综合），保存经过测试的提示可消除每次从头编写的 effort。经过数月使用，精心构建的提示库将个人提示技能转化为在每项工作中复利的系统。

关于提示工程的常见问题

Q：使用提示工程需要了解 AI 或机器学习吗？

A： 不需要。提示工程是一项沟通技能，而非技术技能。你只需要知道你想要什么输出，以及如何精确描述它。不需要了解语言模型内部的工作原理。

Q：提示工程与仅仅提问有什么不同？

A： 问题只给模型一个数据点。结构化提示则提供上下文、约束和可选示例。你包含的这些元素越多，输出就越一致和有针对性。提示工程指南的大部分价值在于明确你之前留给模型猜测的内容。

Q：使用应用提示工程技巧的 AI 工具时，我的数据安全吗？

A： 这取决于工具。对于基于云的 AI 工具，你的提示和任何粘贴的内容都会发送到外部服务器。对于 remio 等工具，你的个人数据默认保留在设备上，只有回答查询所需的具体上下文块才会传输到模型进行处理。

Q：如何知道我的提示是否有效？

A： 将输出与你实际需要的内容进行比较。如果你重写或丢弃的内容多于保留的内容，说明提示不够具体。解决方法通常是添加更多上下文、更窄的约束或一个你想要的输出格式示例。将每次失败的输出视为诊断信息。

Q：随着 AI 模型的改进，提示工程会变得不必要吗？

A： 可能不会完全如此。模型在从模糊输入中推断意图方面正在改进，但具体性仍能提高复杂和细微任务的结果。性能上限在提升，但结构良好的提示与非结构化提示之间的差距对专业知识工作仍具有意义。