🎯 1. 什么是提示词工程（Prompt Engineering）
📌 定义
提示词工程就是：
你告诉 AI “要做什么、怎么做、有哪些规则”，让它产出你想要的结果的技术。
就像你给下属写一份非常清晰的任务说明书：
→ 做什么
→ 做到什么程度
→ 输出形式是什么
→ 有哪些约束
→ 样例是什么
AI 就会按照任务说明去执行。
🎯 2. 为什么会有提示词工程？（核心原因，非常重要）
AI 模型（GPT、Claude、Gemini…）本质是：
一个巨大概率模型 → 你说啥，它根据学习过的知识“试着猜”你想要啥。
但如果你说得不清晰，AI 就会：
- 误解上下文
- 输出偏离需求的结果
- 回答模糊
- 逻辑不清晰
- 甚至出现胡言乱语
因此 提示词工程就是规范你的提问方式，使 AI 输出稳定、准确、可控。
你写提示词的过程 =
你把“脑中的意图”翻译成 AI 能理解的格式化指令。
🎯 3. 提示词工程解决了什么问题？
| 问题 | AI默认行为 | 通过提示词工程解决 |
|---|---|---|
| 输出质量不稳定 | AI 模型按概率生成 | 通过结构化提示确保稳定格式 |
| 理解不准确 | AI 没推断到真实需求 | 显式指令让意图更明确 |
| 内容不够专业 | AI 用通用回答 | 指定角色 + 规则，让回答专业化 |
| 缺乏上下文 | AI 不知道你的背景 | 提供背景、定义角色 |
| 输出太长或太短 | AI 随机控制长度 | 明确长度要求 |
🎯 4. 提示词工程的黄金公式（核心框架）
📌 提示词结构：RRR-ITT 模型
（你只要记住这个，写提示词永远不会乱）
| 模块 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| R – Role（角色） | 定义 AI 的身份 | “你是一名高级前端架构师” |
| R – Rules（规则） | 输出约束、格式、边界 | “必须使用步骤格式，不要省略逻辑” |
| R – Requirements（需求） | 你想要的具体结果 | “帮我总结这段代码的优化方向” |
| I – Input（输入） | 给 AI 的材料 | “这里是代码：xxx” |
| T – Tasks（任务） | 明确要做哪几件事 | “1. 先分析问题；2. 给解决方案；3. 给优化后代码” |
| T – Tone（语气） | 输出风格 | “要求：通俗易懂、有比喻” |
➡️ 套用后，你的提示词清晰、可控、质量大幅提升。
🎯 5. 写提示词的最重要原则（超级实用）
⭐ 5.1 指令一定要“明确 + 可执行”
❌ 不要说：“帮我优化一下这个文案。”
✔️ 要说：“请帮我输出 5 个版本，要求：有情绪、有号召力、适合短视频。”
⭐ 5.2 不要把“思考过程”交给 AI 冒猜
❌ “帮我写一篇文章。”
✔️ “请按照如下结构写文章：
- 问题
- 分析
- 解决方案
- 案例
- 总结”
⭐ 5.3 使用 分步骤、分任务 的方式
AI 做复杂任务时，会跑偏。
→ 你把任务拆小，它就不会乱。
❌ 一句说完：“帮我写一个完整 React + LLM 项目。”
✔️ 拆成 5 次问答（思维链条稳定）：
- 项目结构规划
- 接口交互方式
- Prompt 设计
- 前端 UI
- 代码生成
- 测试案例
（你可以让 AI “接着上一段继续”，它会保持上下文）
⭐ 5.4 多给示例、少抽象表达
AI 最吃这一套。
❌ “我要一个有创意的故事。”
✔️ “我喜欢这种风格：
- 有黑色幽默
- 情节类似《疯狂动物城》
- 主角是一只焦虑猫
请按此风格写 5 个脑洞。”
🎯 6. 你的背景专业化提示词（非常关键）
你是 8 年前端工程师 + 正在转 AI，所以你应该经常把背景写进去，让 AI 更懂你。
以下模板超好用：
你的目标是给一名拥有8年Web前端经验、正在转向AI应用开发的工程师做讲解。
请使用“程序员能秒懂”的方式，结合类比、示例、代码片段、流程图。
不要讲太抽象的概念，要求通俗易懂。
效果非常明显。
🎯 7. 提示词工程的核心技术与技巧（最重要的实战部分）
以下内容是你必须掌握的基本功。
🔥 7.1 角色设定（Role Prompting）
让 AI “扮演专业身份”会极大提升输出质量。
示例：
你是一名拥有10年前端架构经验 + 3年AI工程经验的导师。
现在我要学习提示词工程，请以通俗易懂的方式教我。
AI 会以专业身份回答，而不是默认的“通用聊天模式”。
🔥 7.2 任务拆解（Task Decomposition）
让 AI 按步骤执行。
请分为以下步骤完成任务：
1. 解释概念（用比喻）
1. 给一个应用案例
1. 输出一个模板
1. 给我一套练习题
🔥 7.3 少量样例提示（Few-shot Prompting）
给 AI 示例，然后让它模仿。
示例：
示例（请完全模仿格式）：
输入：xxx
输出：以列表方式分析风险，每项包含：描述、概率、影响、建议
现在请按照同样格式处理下面材料：
效果：稳定性提升 10 倍。
🔥 7.4 指令链（Chain-of-thought）
你可以要求 AI “展示思考过程（可隐藏最终不输出）”。
安全方式：
请你先在内部思考，再给出最终答案。
不要展示你的内部推理过程。
🔥 7.5 明确要求输出格式（Format Control）
AI 没有格式化能力 → 指令必须写清楚。
示例：
请严格按照以下格式输出：
## 一、概念
## 二、示例
## 三、代码
## 四、总结
🔥 7.6 反例提示（Negative Prompt）
告诉 AI 不要做某件事。
禁止：
- 输出不确定猜测
- 输出与前端无关的内容
- 使用过于学术化语言
效果：更精准。
🔥 7.7 多轮收敛（Iterative Prompting）
写提示词 = 迭代。
第一轮：让 AI 输出草稿
第二轮：你说：请优化成更专业的版本
第三轮：调整格式、风格
只要你敢提要求，AI 会无限优化。
🎯 8. 你 100% 用得上的提示词模板（前端工程师适配版）
以下是必收藏模板：
（你可以直接复制使用）
📌 模板 1：让 AI 教你一个技术（超级好用）
你是一名拥有10年前端 + 5年AI 应用经验的讲师。
请用我能秒懂的方式讲解下面内容。
要求：
- 类比 + 示例
- 用我这个背景（8年前端工程师）能理解的方式来讲
- 输出：概念 → 为什么有 → 解决什么问题 → 示例 → 最佳实践
主题：{{你要学习的内容}}
📌 模板 2：文档生成（适合教程/笔记）
你是一名技术文档专家。
请按照下面结构输出：
# 标题
## 一、概念
## 二、为什么要有这个
## 三、解决什么问题
## 四、原理解释
## 五、实际应用案例
## 六、最佳实践
## 七、常见坑
## 八、总结
主题：XXX
📌 模板 3：项目代码生成（前端 + AI）
你现在是一名资深前端 AI 工程师。
请帮我基于 Next.js + Vercel AI SDK 实现以下需求：
需求：
{{需求内容}}
要求：
- 每段代码都有解释
- 输出项目结构
- 输出接口文件
- 输出 API 调用方式
- 输出前端组件
- 输出最终运行效果
📌 模板 4：提示词优化器（Prompt Refiner）
你是我的提示词优化器。
请将我下面的提示词优化成结构化、可控、稳定、专业的版本。
目标：输出更高质量回答
规则：不能改变任务本身
对我下列提示词进行优化：
{{原提示词}}
🎯 9. 提示词工程的学习路径（根据你的背景设计）
你是 前端工程师 → 转 AI 的理想人群
建议学习路径如下：
⛳ 第 1 阶段：理解提示词工程（1 天）
- 掌握 RRR-ITT 结构
- 学会写结构化 prompt
- 了解角色、示例提示、反例提示
⛳ 第 2 阶段：实战文档生成（1–2 天）
用提示词完成：
- 学习笔记
- 技术文档
- 业务总结
- 演讲稿
⛳ 第 3 阶段：AI 编程提示词（3–5 天）
让 AI 生成：
- Next.js + AI SDK 项目结构
- API 设计
- 流程图
- 代码解释
- 重构建议
⛳ 第 4 阶段：高阶提示词（1 周）
掌握：
- Few-shot
- ReAct
- 思维链提示
- 多模型协作 prompt（高级）
- 生成 agent 角色
🎯 10. 大量实战示例（非常关键）
下面给你真实 prompt 示例
示例 1：学习一个概念（适配前端背景）
你是一名专教前端工程师的 AI 教师。
请用我能理解的方式讲解以下概念：
主题：向量数据库
要求：
- 结合“前端项目中的搜索功能”类比解释
- 输出一个“简单到我能懂”的例子
- 输出一个“专业到能用在项目”的例子
- 讲出它解决什么问题
示例 2：生成一篇完整技术教程
你是一名技术文档专家。
请帮我写一篇 5000 字的教程。
主题：LangChain 入门教程
要求：
- 结构清晰
- 图文结合
- 使用 mermaid 流程图
- 多给示例
示例 3：AI 编程辅助
你是一名资深前端架构师，请帮我生成一个使用 Next.js + OpenAI GPT-4.1-mini 的对话应用。
要求：
- 必须给出目录结构
- 给 API 路由代码
- 给前端组件代码
- 给运行方式
- 每段代码都加注释
🎯 11. 常见错误总结（大多数人都踩坑）
| 错误 | 说明 |
|---|---|
| 指令太模糊 | AI 无法猜你的需求 |
| 一次让 AI 做太多事 | 应拆解成多轮 |
| 缺少示例 | 模型无参照，输出风格不稳定 |
| 没有格式要求 | 导致结构混乱 |
| 没设置角色 | 回答水平下降 |
| 用自然语言随便问 | AI 的输出随机性增高 |
🎯 12. 提示词工程“思维方式”总结（最重要）
写提示词 ≠ 写一句话
写提示词 =
✔️ 给 AI 一份“可执行 SOP”
✔️ 给 AI 一个“角色”
✔️ 给 AI 一套“约束”
✔️ 给 AI 参照的样例
✔️ 给 AI 明确的输出格式
你越具体，AI 就越聪明。
你越抽象，AI 就越瞎猜。
🎯 13. 最终总结（适合贴墙上）
提示词工程的三大本质：
- 让 AI 明确你是谁（角色）
- 让 AI 明确你要什么（任务）
- 让 AI 按你的方式输出（规则）
三条原则：
- 具体才有质量
- 分步骤才稳定
- 示例让 AI 最听话
