嘿，各位老铁，我是你们越来越“懒”的元哥。
上一期，咱们给AI装上了“外挂”RAG和“工具箱”ART，把它从一个“军师”打造成了能干活的“行动派”。评论区有朋友说：“元哥，我现在是能指挥AI军团了，但每次出征前，设计那些复杂的指令（Prompt）还是好累啊！”
说到我心坎里去了！我们这群“懒惰”的程序员，毕生追求的就是“自动化”一切，连写Prompt这件事本身，最好也能自动化！
你别说，还真有办法！
今天，元哥就给大家介绍两款“懒人福音”级的大杀器，它们能让AI自己成为一个“提示工程师”，把我们从繁琐的指令设计中解放出来！
第一式：让AI帮你写指令——自动提示工程师 (APE)
咱们之前学的所有技巧，本质都是“人”在想方设法地写出更好的Prompt。但人总有思维定势，我们觉得好的指令，可能并不是AI眼中最高效的。
那咋办？让AI自己去找最高效的指令！这就是“自动提示工程师”（Automatic Prompt Engineer, APE）的核心思想。它把寻找最佳Prompt这件事，变成了一个“AI自己解决”的黑箱优化问题。
这就好比，你是个大老板，想提升产品销量。
- 以前的做法： 你绞尽脑汁，写了一份详细的策划案（Prompt），让团队去执行。
- APE的做法： 你直接对你的金牌总监（一个强大的生成LLM）说：“这里有几个‘成功提升销量’的案例（输入输出范例），你给我‘脑暴’出20个不同的销售策略（候选Prompt）。” 然后，你让一个测试小组（一个执行LLM）去小范围试用这20个策略，看哪个策略带来的效果最好（计算得分）。最后，你采用得分最高的那个策略，并推广到全公司。
【玩法解密】： APE的流程分为两大步：
- 生成（Proposal）： 首先，你提供几个任务的“输入-输出”对，让一个AI模型“脑暴”出各种可能的指令。
- 筛选（Selection）： 接着，系统会用每一个候选指令去跑你的任务，然后根据结果的准确性给每个指令打分。最终，得分最高的那个“冠军指令”就会被选出来。
【元哥举个栗子】： 假设我们的任务是“把一句话变成问句”。
第一步：我们给APE一个“元提示”（Meta-Prompt），让它生成候选指令。 这个“元提示”长这样：
我给一个朋友一些指令和几个例子。我的朋友根据指令，把每个输入都转换成了输出。这里是这些输入输出对：
输入：“今天是晴天” 输出：“今天是不是晴天？”
输入：“编程很有趣” 输出：“编程是不是很有趣？”
这个指令是：“____”
我们把这个带有“____”的模板发给AI，让它来做“完形填空”。它就会“脑暴”出一堆可能的指令：
- 候选指令1：“把陈述句变成疑问句。”
- 候选指令2：“判断以下句子的真伪。”（这个显然是错的，但AI也可能会想到）
- 候选指令3：“为下面的句子加上问号和适当的疑问词。”
- 候选指令4：“将句子转换为一个‘是不是’类型的问题。”
- ...等等
第二步：筛选出“冠军指令”。 系统会用上面每一个候选指令，去测试更多的句子。它会发现，用指令1和指令4时，AI的表现最稳定、最准确。而用指令2和指令3时，AI经常出错。最终，经过评分，指令1：“把陈-述句变成疑问句”得分最高，成为我们解决这类任务的“天选之子”。
【封神时刻】： APE最经典的战绩，就是它击败了人类。我们都知道那句著名的思维链“咒语”：“Let's think step by step.”。而APE通过自己的“脑暴”和“测试”，发现了一句更牛的咒语： “Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.” （让我们一步步地解决它，以确保我们得到正确的答案。） 就因为多了后面这半句，在一些数学题测试集上，AI的准确率又提升了好几个百分点！
你看，在写指令这件事上，AI有时候真的比我们自己更懂AI！
第二式：让AI帮你划重点——主动提示 (Active-Prompt)
咱们在第二期讲过“少样本提示”（Few-shot），就是给AI几个例子（Exemplars），让它照着学。这招好用，但有个灵魂拷问：给什么例子，学习效果最好？
我们凭感觉选的例子，很可能AI早就懂了，再学也是浪费时间；而真正难的、关键的“边界案例”，我们可能压根就想不到。
“主动提示”（Active-Prompt）就是来解决这个痛点的“神器”。它的核心思想，是让AI自己找出它最搞不懂的“疑难杂症”，然后主动来向你（人类老师）“请教”，把宝贵的人工标注资源用在刀刃上。
【玩法解密】： Active-Prompt的精髓，就是一套“基于不确定性来筛选提问”的自动化流程。它通过AI对自己答案的“分歧”程度，来判断自己对一个问题的“不确定性”。
【元哥举个栗子】： 假设我们的任务是判断电影评论的情感（积极/消极）。
第一步：AI遇到一个“疑难杂症”。
需要判断的句子： “我勒个去，这电影可真是个‘神作’啊！”
这句话里的“我勒个去”和带引号的“神作”，都充满了不确定性，可能是真情实感的赞美，也可能是阴阳怪气的反讽。
第二步：AI开始“内心挣扎”（计算不确定性）。 系统会用“思维链”的方式，让AI对这个问题进行多次（比如k=4次）独立的思考和解答。由于推理时存在随机性，我们可能会看到这样的“内心活动”：
- 想法1： “‘我勒个去’是强烈的情感表达，‘神作’是最高赞美。结论：积极。”
- 想法2： “给‘神作’打上引号，通常是反讽用法，意思是‘烂片’。结论：消极。”
- 想法3： “结合网络用语的语境，这种夸张的说法很可能是反讽。结论：消极。”
- 想法4.： “‘我勒个去’和‘神作’都是正面词汇，即使有引号，也更可能是表达一种‘好到超乎想象’的惊喜。结论：积极。”
第三步：AI“举手提问”。 系统发现，4次思考，得出了2个“积极”和2个“消极”的结论，答案五五开。这说明AI对这个问题“极度不确定”。于是，系统将这个问题标记为“疑难杂症”，并推送给我们人类专家。
第四步：人类专家“划重点”。 我们看到这个问题后，结合上下文，判断出这确实是一句反讽。于是，我们为它撰写一个高质量的“标准答案”和思维过程，例如：“这句话是反讽。因为‘神作’加上了引号，并且结合了夸张的语气词‘我勒个去’，它实际表达的是对电影质量的强烈不满。因此，情感是消极的。”
这个由我们亲自操刀的“黄金范例”，就会被加入到AI的“教材”中。通过这样精准地学习了最难的案例后，AI未来再遇到类似的阴阳怪气，就能心领神会了。
元哥小结
今天这两招“懒人福音”，还附赠了实战案例，是不是让你大开眼界？
- APE（自动提示工程师）： 核心是“自动找指令”。通过“生成+筛选”的两步走策略，让AI帮你从无数可能性中，找到那句最有效的“魔法咒语”。
- Active-Prompt（主动提示）： 核心是“主动找例子”。通过计算AI对问题答案的“分歧度”，让它自己找出最搞不懂的“知识盲区”，从而让我们的“教学”（人工标注）效率最大化。
这两招的出现，标志着Prompt Engineering正在向着“自动化”和“智能化”的方向高歌猛进。我们人类的角色，正在从一个“一线执行者”，慢慢转变为一个“策略制定者”和“最终审核者”。
把重复的、繁琐的试错工作交给AI自己，我们则专注于更有创造性的顶层设计。这，也许就是未来人机协作的终极形态。
那么，既然AI越来越“理科生”了，我们能不能让它用更纯粹的“理科思维”——比如，写代码——来解决问题呢？
下一期，元哥就带大家看看，如何让AI从一个“文科生”，变成一个会写代码、会计算的“理科状元”！
【引用说明】
本文的创作灵感和核心知识点来源于《Prompt Engineering Guide》网站的技术文档及相关论文。
- Automatic Prompt Engineer (APE): www.promptingguide.ai/techniques/…
- Active-Prompt: www.promptingguide.ai/techniques/…
- APE Paper: arxiv.org/abs/2211.01…
- Active Prompt Paper: arxiv.org/abs/2302.12…
大家也可微信搜索“极客纪元”并关注我，获得更多分享。
