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✍️🎯 Prompt Engineering
一句话类比：点菜——你跟厨师说得越详细，做出来的菜越合你口味
大白话说：Prompt Engineering 是学会怎么跟 AI 说话的技术。同样的问题，换一种问法，AI 的回答质量可以差 10 倍。核心是给 AI 清晰的「工作说明书」：设定角色、提供上下文、指定格式、给出示例、设好约束条件。
拆开看：
- 🎭 角色设定：告诉 AI 扮演什么角色，决定回答的专业度和语言风格
- 📖 上下文：提供背景信息、受众、限制条件，减少 AI 的猜测
- 📐 输出格式：指定表格、列表、JSON、邮件等输出形式
- 📝 示例：给 AI 看 1-3 个好输出的范例（Few-shot Learning）
- 🚧 约束条件：设定字数、语气、必含/禁止内容等限制
常见误解：
❌ Prompt 越长越好，堆砌越多信息效果越好 → ✅ 关键是信息的质量和结构，不是长度。一个结构清晰的 5 行 Prompt 通常比杂乱无章的 50 行效果更好
❌ 只要学会几个万能 Prompt 模板就够了 → ✅ 核心是理解 AI 如何处理指令，然后根据具体任务灵活调整。模板只是起点，不是终点
类比的边界：
- 点菜时厨师看到菜名就知道怎么做，AI 没有默认菜单，完全依赖你的文字描述
- 给实习生可以用表情手势当面沟通，跟 AI 只能用文字，精确度要求更高
- 编程语言有严格语法规则，Prompt 是自然语言，需要反复试验找到最佳表述