谷歌发布69页提示词工程全解析:普通人也能玩转AI的秘密武器

三年来我一直写科技内容,但真让我“上头”的,是提示词工程(Prompt Engineering)。 用得好,AI可以写代码、讲故事、解数学题;用得差,结果就像你让狗去捡球,它叼回来一只袜子。 这就是提示词工程的本质:不是编程,而是“学会怎么跟AI讲话”。 这篇内容我参考了 Google 技术专家 Lee Boonstra 写的《Prompt Engineering白皮书》,用超简单的方式带你上手。

谷歌发布69页提示词工程全解析:普通人也能玩转AI的秘密武器
谷歌发布69页提示词工程全解析:普通人也能玩转AI的秘密武器
原文作者:Algo Insights
翻译改写:Leo团队

三年来我一直写科技内容,但真让我“上头”的,是提示词工程(Prompt Engineering)。

用得好,AI可以写代码、讲故事、解数学题;用得差,结果就像你让狗去捡球,它叼回来一只袜子。

这就是提示词工程的本质:不是编程,而是“学会怎么跟AI讲话”。

这篇内容我参考了 Google 技术专家 Lee Boonstra 写的《Prompt Engineering白皮书》,用超简单的方式带你上手。


什么是提示词工程(Prompt Engineering)?

简单说,它是“给AI下明确指令的技术”。
就像对狗说“去捡那个红球”,而不是模糊的“去拿那个东西”。

提示词工程的目标:
让AI“猜”下一句话时,不跑偏、不瞎编。


为什么你应该关心?

比如你问AI“告诉我关于bears的事”,
你想的是野生动物,结果它给你写了芝加哥熊队的历史。

🙃 崩溃不?

白皮书说得很清楚:提示词好坏,决定了AI结果的好坏。
它不是程序员专属技能,而是每个人都能学会的沟通方式。


五种常用提示词技巧(+例子)

1️⃣ 零样本提问(Zero-Shot)——直接说需求

示例:
“这段影评是正面、中立还是负面?”
影评:Loved every minute of it!
输出:POSITIVE

适合快速提问,但容易在复杂情境下出错。


2️⃣ 少样本示范(Few-Shot)——给几个例子让AI模仿

示例:格式化披萨订单成JSON
  • 示例1:"Small pizza with pepperoni" → {"size": "small", "toppings": ["pepperoni"]}
  • 示例2:"Large pizza with olives, mushrooms" → {"size": "large", "toppings": ["olives", "mushrooms"]}
  • 现在你输入:"Medium pizza with sausage"
输出:{"size": "medium", "toppings": ["sausage"]}

白皮书建议:给3个示例最稳定。


3️⃣ 系统格式提示(System Prompt)——强制输出结构

示例:
"请将这段评论分类,并输出JSON格式。"
评论:"It was fine, I guess."
输出:{"sentiment": "NEUTRAL"}

强制结构能减少AI出错率,特别适合需要格式化数据的情况。


4️⃣ 角色扮演提示(Role Prompt)——让AI“换个身份”说话

示例:
“你是一个旅游导游,推荐3个罗马必游地。”
输出:
  1. 罗马斗兽场
  2. 万神殿
  3. 特雷维喷泉

适合生成风格化内容或特定语气,比如“教练风”“专家口吻”。


5️⃣ 链式思维提示(Chain of Thought)——引导AI一步步推理

示例:
“当我5岁时,姐姐比我大两岁。现在我20岁,姐姐几岁?”
分析过程:
我5岁时,姐姐7岁;我现在20岁→ 姐姐22岁
输出:22

适合数学题、逻辑推理类问题。


提示词之外:AI还有“旋钮”可以调

白皮书还讲了几个影响生成风格的参数:

  • Temperature(温度)
    越低越保守,越高越创造性。
    建议从0.2试起。
  • Max Tokens(最大长度)
    限制输出长度,防止AI碎碎念。
示例对比(同一题):“写个关于猫的简短故事”
温度0.8(疯狂模式)→ 猫像忍者一样跳跃抓激光
温度0.2(平稳模式)→ 猫在阳光下打瞌睡

提示词工程的实用建议(白皮书 + 实战总结)

  • 写得越清楚越好:别让AI猜你想干啥
  • 多给示例:让AI有“样本可抄”
  • 指定格式:要它列点就写“请用项目符号列出”
  • 避免否定句:“请写短篇故事”比“不要太长”更有效
  • 记得复用成功提示词:我会记在一个小表格里

用AI写代码,真能救命

上月我有几十个文件要改名。手动改?不可能。

我试着让AI写一个Python脚本,提示词如下:

"请写一个Python脚本,让用户输入文件夹路径,并将里面所有文件名加上 old_ 前缀"

结果AI写出这样的代码👇:

import os

folder = input("文件夹路径:").strip()

if not os.path.isdir(folder):
    print("路径无效")
    quit()

for file in os.listdir(folder):
    old_path = os.path.join(folder, file)
    new_name = "old_" + file
    new_path = os.path.join(folder, new_name)
    if os.path.isfile(old_path):
        os.rename(old_path, new_path)

print("重命名完成!")

✔ 一次运行成功。
⚠ 白皮书提醒:AI写的代码请务必自己测试


AI提示词容易踩的坑 + 解决方式

问题 解决方式
模糊的请求 明确主题:如“宇宙中的星星”而非“讲讲stars”
AI编造事实 要求它列出“真实信息或引用”
输出太啰嗦 限制输出长度 max tokens
重复句子 缩短输出+换种提问方式

总结一句话

提示词工程是人人都能掌握的AI技能,这也是为什么我在《AI和大模型六门课》的第一门课就是讲《零基础精通ChatGPT魔法》的原因。
用得好,AI就是你最强的副驾驶;用得不好,它会“开沟里去”。

Read more

免费试用已死,你应该换这招

免费试用已死,你应该换这招

长期以来,免费试用(Free Trial)被视为SaaS产品获客的标准配置。但随着行业竞争的加剧、AI工具的普及,以及用户对软件价值体验的期待日益提高,传统的免费试用策略正面临系统性失效。 越来越多的创业公司和市场领先者,正在主动放弃“7天试用”“无需信用卡”的传统打法,转而采用以“结果承诺(Outcome Guarantee)”为核心的产品定价与营销策略。这背后不仅是用户行为的改变,更是SaaS行业对价值交付逻辑的重构。

lock-1 By Leo Pang