提示词工程

往期专题

一共8篇文章

专题：第期

技术落地

输出配置

输出参数决定了 LLM 的“边界与风格”，工程化配置是高质量 AI 产出的关键。在大语言模型（LLM, Large Language Model）应用中，输出行为并非仅由模型本身决定，而是由一组可调参数共同塑造。提示词（Prompt）定义任务意图，输出参数则决定生成边界。工程系统中，输出参数与提示词同等重要，直接影响稳定性、可控性、性能与成本。本章以体系化视角对输出控制进行建模，避免碎片化解释，建…...
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技术落地

Jinja2 提示词模板

Jinja2 让提示词工程从“手写字符串”迈向可维护、可协作的工业级模板化体系，是 AI 应用工程化的关键。模板化是提示词工程迈向工程化、规范化和可维护性的核心机制。随着大语言模型（LLM, Large Language Model）应用从简单对话扩展到 RAG、Agent、多节点工作流、规格驱动开发，提示词正在从“手写字符串”演化为“受控模板”。Jinja2 作为 Python 生态的主流模板语…...
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技术落地

PromptOps 工作流实践

真正的 PromptOps，不只是工具链，更是团队协作和知识沉淀的加速器，让提示词成为可追踪、可验证的工程资产。PromptOps 是将提示词工程纳入软件开发生命周期（SDLC, Software Development Lifecycle）的关键环节。它让提示词（Prompt）具备“可协作、可审查、可回滚、可监控”的工程属性。本文将从版本管理、自动化评测和知识沉淀三个维度，系统化阐述团队如何构建…...
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技术落地

高级技巧

真正的提示词工程，是让每一次模型交互都可复现、可评估、可协作，而不是一次性的“灵感产物”。提示词工程（Prompt Engineering）核心在于：让模型理解、约束并稳定地产出你预期的结果。本章将从结构化写作、认知框架、实用技巧到常见陷阱，系统性总结高级提示词设计方法，帮助构建可复现、可维护、可评估的 AI 协作体系。提示词的核心结构一条高质量提示词应同时具备上下文、任务目标、执行指南与约束条件…...
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技术落地

核心技术

提示词工程已成为 AI 应用开发的“新软件工程”，结构化与工程化能力决定了模型的极限。提示词工程已经从“写一句提示词”演变为系统化、工程化、可验证的模型交互范式。在 AI 原生应用中，它不仅仅是“告诉模型该做什么”，而是涵盖了任务建模、输入结构化、推理控制、输出规范化以及多轮迭代优化（PromptOps）等完整流程。下方的能力框架图展示了本章所覆盖的核心技术体系。Prompt 基础层（结构 + 工…...
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面向工程环境的提示词设计

真正的工程化提示词设计，要求我们像管理代码一样管理每一个 Prompt，把它当作可测试、可观测、可协作的系统接口，而不是一次性的“魔法咒语”。在 AI 工程实践中，提示词（Prompt）已不再是简单的文本片段，而是需要具备可维护性、可测试性和可观测性的系统组件。本文将从架构、测试、模板化、性能评估、可观测性与生产化协作等多个维度，系统化介绍面向工程环境的提示词设计方法。工程化思维：提示词即接口提示…...
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提示词工程概述

提示词工程是连接人类意图与大模型能力的桥梁，决定了 AI 应用的可控性与创新力。提示词工程（Prompt Engineering, Prompt Engineering）是构建 AI 原生应用的起点，也是连接人类意图与大语言模型（LLM, Large Language Model）能力的关键接口。它不仅仅是“写提示词”，而是一套包含结构设计、工程流程、思维建模与输出塑形（Answer Engin…...
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最佳实践

模型上下文协议（MCP）重新定义了 AI 工具与模型之间的交互模式。它让模型能力如同乐高组件般可组合，通过标准化接口构建出可被 AI 驱动的系统生态。本章聚焦架构设计、性能优化、安全合规与人机协作四个维度，帮助开发者在实际项目中以工程化方式实现稳定、可扩展的 MCP 应用。架构范式：从单机到分布式MCP 是一种跨运行时的抽象标准，支持多种系统规模与部署需求。下表总结了常见架构模式及其特点：模式部…...
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