写的比较随意，有些逻辑叙述并不是很严格，各位轻喷。写一些自己对提示词工程的看法，以作投石问路，看能否激起更大水花。
有时候我一直在想一个问题。现在的AI明明能够理解许多复杂的问题，但为什么实际功用上却像镜花水月一样，没什么应用，只局限在【帮写代码、帮写文案】这样的应用上。
大量接触研究了一个月，我发现这是业内对提示词工程的理解有误导致的。
首先看一下业内对提示词的理解，然后再来说哪里错了：
无论是让AI帮你写提示词，还是到处找寻提示词工程的课程，它们写出的内容都冗长至极，逻辑复杂，限制巨多……怎么描述呢，其实就是用精确无比的语言描述出【我想要什么】。
举个例子：
如图所示，两个问题中，我希望它给出的回复是相同的。但我采用更精确的描述，它就能给出更符合我需求的回答。这个是很合理的工程案例。（说实话这个也是人际交流时的要点，交流复杂业务时，就是要说清楚自己的想法。然而除了我们工程师群体，大多数人都没有这个能力）
大多数营销课程，乃至于AI自己，都在这条不断精确化，不断添加冗余内容的道路上越走越长。
但是，我们可以很明确地看到几个问题：
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1.上下文明显变得更长。对于更复杂，更垂直的领域，如果一直像这样精确化，那么提示词将会变得非常冗长。而现在AI对越来越长的上下文会越来越蠢。虽然现在AI对长上下文有较好的支持，但是我们也需要尽可能节省逻辑容量。
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2.输出格式随机。由于长上下文和大量规则揉在一起，大模型输出更不确定。而我们常常希望它可确定地格式来回复。
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3.依赖特定模型。由于过长的提示词，不同模型给出的回答可能明显不同，导致结果不可预测和提示词本身的不可复用。
基于这三个问题，我认为目前提示词的发展方向明显有错误。为什么，因为
大家都觉得AI对话要像人一样。但实际上，像人一样回答只会让AI偏离它的能力范围。实际上，只要能解决问题就好了。解决问题才是最主要的，直接一步到位追求像人只会越走越远。
所以，我认为，AI首先应该被当做一个更能处理模糊任务的机器，而不是一个有缺陷的人。
具体来说：经过我一个月的探索，我提出了4个要义：
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1.单一能力要义：AI提示词应该尽可能短，一次回答应该尽可能只处理一个问题。
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2.格式化输出要义：想要让AI有操作能力，就不要想让它输出人类语言，而是让它输出结构化的JSON。
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3.拆解编排要义：将复杂的任务步步拆分，拆成简单的任务，对于复杂的问题，然后通过并行串行编排，来让一个个AI任务实现工作流。
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4.（后面说）
举个例子表现以上四点要义在优化AI输出上的明显提升效果：
原始问题：你好，请问美国和以色列攻打伊朗是什么原因？我想先了解以色列攻打伊朗的原因。
AI回复：以色列攻打伊朗涉及多方面因素。先问下，您对以色列与伊朗的地缘政治关系了解多少？
一般的对话模型，甚至包括业内最先进的模型，对于这种比较宽泛的问题，都会一股脑地给出一大堆回答。
可以看到，上面我对doubao-1.5-lite-32k这个较小的模型做了一些提示词优化，它就可以非常有针对性地理解我的需求和想法，知道【这个问题很宽泛，应该先反问用户，从用户身上了解更具体的信息后再有针对性地回复】。
要知道，多不等于好，大多数人并没有能力描述清楚自己的问题。所以，只有更精确更有针对性反问用户，自动化地让AI主动了解用户，然后才能给出好的回复。这是AI对话毫无疑问的发展方向。
那么，我是怎么做到这一点的呢？答案就是上面三条，单一、格式化、编排。这里我也不藏着掖着，直接给你们源代码：
主要的定义函数如下：
可以看到，我不是用一个巨长的提示词，让AI直接给回答；而是通过中间大量的中间分析，先分析意图、然后分析期望、然后分析反问，最后做一个排序管理，然后才能正确回复。
举个例子，如果你是一个很有经验的社会人士，你要作为一个专家或者导员，回答刚进入社会的大学生的问题，你会怎么回答？他一定问得很宽泛，所以，你一定在大脑里会先猜测对方的意图是什么，然后猜测他的期望，然后想出几个要反问的问题，然后一个个反问他，问他的基础情况，了解更多信息之后，你才能给出他想要的回复。
所以，第四个要义就是：编排任务流的时候，要【以人为本】。
这里的以人为本，不是说，让你关注用户的人文情感。而是说，【如果人类的专家亲自回复他，那么，专家在回复他之前，脑海里会经历哪些思考过程】。也就是以真人的思考过程作为样本，叫【以人为本】。
这里有一个很传统，幼稚的信念，也许会有很多人以此来反驳我：【机器怎么可能做出人类的思维过程呢？现在的技术不允许！】
这就很可笑了。机器虽然不能像人一样思考，但是完全可以像人一样说话。而人可以用语言描述出自己的思考过程。
所以，理论上，现在的AI，在技术底层上，已经有了人的一切思考能力。但是，必须经过以上四条编排规则的AI才有思考能力。然而让我有一些不解的是，现在业内所有人的思路都和它背道而驰。
过去所有提示词工程都错了，而谁先第一个发现正确道路的，就可以吃到螃蟹，这是我目前的既视感。但是，我不止一次怀疑过，难道我真是第一个发现它的？或许我哪里理解错了？思考千百遍，我最终决定还是发出来，和大家一起讨论一下这件事。
我发现了一条也许是正确的道路。其他人也许会藏着掖着，但我不想藏着掖着，我希望先发出来，跟掘金里其他大佬交流、讨论一下。希望获得一些交流和批评。
因为我有很深的信念，任何现代技术的发扬成熟，一定有一个完整、激烈的技术社区在不断的高质量批评，提出、优化、迭代中支持其成长。我自己也不缺什么钱，只想做出一些有机会改变世界的事情。
不过，如果业内只是因为一些我没考虑到的技术问题，而不采用我的以上想法，那么欢迎大家批评我，给我一些提示，共勉成长。
谢谢。
