在AI驱动的产品时代，提示词（Prompt）正成为产品经理与人工智能沟通的“新语言”。这篇文章深入解析了提示词工程的核心价值：它不仅影响AI功能的实现效果，更直接决定了用户体验与商业成败。

为什么产品经理或者任何需要和AI合作的人都要懂提示词工程？

欢迎来到这篇专为产品经理、业务人员以及所有需要与AI协作的伙伴们准备的提示词工程学习笔记。

在AI驱动的今天，大语言模型（LLM）正成为许多产品的“大脑”。而提示词（Prompt），就是我们与这个“大脑”沟通、指挥它工作的语言。

过去，产品经理通过产品需求文档（PRD）与工程师沟通；现在和未来，我们则需要通过提示词与AI对话。

一个精心设计的提示词，能直接决定AI功能的好坏、用户体验的优劣，甚至商业目标的成败。它不再只是工程师的专属技能，而是每个产品人、业务人都需要掌握的核心能力。

掌握它，你才能真正地“设计”AI，而不仅仅是“规划”AI。

这一系列的笔记将带你从零开始，系统地学习提示词工程，让你不仅理解原理，更能动手写出稳定、高效、可维护的“生产级”提示词，真正驾驭AI，创造出有价值的产品。

与AI沟通：旧挑战与新麻烦

生成式AI是一项颠覆性的技术，但我们对它的能力和“脾气”还知之甚少。尽管我们用最灵活、开放的自然语言和它交流，但它的“思考”方式对我们来说仍像一个黑箱。

因此，和AI打交道时，我们既会遇到类似和人类沟通的老问题，比如如何消除歧义、创造语境、提供清晰的上下文；也会面临新麻烦：那个与我们对话的“东西”，理解语言的逻辑方式可能和我们完全不同。

“哄”AI的艺术：提示词工程的三点心得

提示词工程（PromptEngineering）是一个不平凡的过程。它不像传统的编程那样精确，更像是一门“哄劝”和“引导”的艺术。根据以往的实践，有三点心得至关重要：

1.心态转变：从“命令”到“哄劝”

我们必须认识到，与AI打交道和给计算机编码指令是两回事。大模型对提示词中的细节极为敏感，有时一词之差，结果可能谬以千里。我们需要像一位循循善诱的引导者，而不是发号施令的指挥官。

2.换位思考：理解AI的“逻辑”

当AI给出不理想的回答时，有效的纠正方式是尝试代入它的“思维模式”，去帮它解释为什么会犯错。理解了它犯错的原因，我们更能“对症下药”，精准地优化提示词。

3.协作共创：不可或缺的两种角色

提示词工程需要至少两种角色的紧密协作：

提示词工程师（如产品经理）：他们懂提示技术，知道如何巧妙地“哄”模型，引导它给出我们期望的结果。

领域专家（如业务专家）：他们真正理解业务场景，能定义什么是“好的结果”，以及为什么需要这样的结果。

写在最后：保持谦逊，持续实践

请记住，提示词工程和整个生成式AI领域都非常新，没有放之四海而皆准的金科玉律。一个在模型A上效果绝佳的技巧，换到模型B或另一个问题上，可能就失效了。

因此，给初学者的建议是：

聚焦问题：首先要真正理解和搞清楚你想解决的业务问题，而不是只盯着技巧和输入、输出。并确保你用的数据和评估标准能够真实地反映这个问题，最好从最简单的方法开始。

保持怀疑：不要迷信任何未经你亲手验证的“最佳实践”，并对所有关于“某个方法效果很好”的说法保持怀疑。

实践出真知：提示词工程归根到底是一门实践学科，尽管学习了许多的技巧和框架，但最终我们每个人都需要在自己在具体场景中找到最佳实践。

现在，让我们开始吧！

学习目标

学完这系列笔记，你将不用在寻找任何提示词教程，能够实现：

系统理解提示词工程的核心概念与工作流程。

熟练掌握设计与优化生产级提示词的框架和技巧。

动手撰写结构化、可预测的高质量提示词。

建立能力对提示词进行评测、迭代和版本管理。

瑞迪智驱：公司与行业内众多领先企业始终保持着密切的技术交流和商务沟通证券日报网讯瑞迪智驱9月19日在互动平台回答投资者提问时表示，公司与行业内众多领先企业始终保持着密切的技术交流和商务沟通。公司坚信，凭借研发和技术积累、规模化的智能制造、严格的质量管理体系，能够为下游客户提供有竞争力的解决方案，客户合作情况请以公司公开披露信息为准