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body_diff: "[{\"diffs\":[[1,\"<html>\\\r\\\n<head>\\\r\\\n  <title>别再只知道“请帮我写…”了，看看谷歌如何解构 Prompt Engineering (全是干货)</title>\\\r\\\n  <basefont face=\\\"微软雅黑\\\" size=\\\"2\\\" />\\\r\\\n  <meta http-equiv=\\\"Content-Type\\\" content=\\\"text/html;charset=utf-8\\\" />\\\r\\\n  <meta name=\\\"exporter-version\\\" content=\\\"YXBJ Windows/608924 (zh-CN, DDL); Windows/10.0.0 (Win64); EDAMVersion=V2;\\\"/>\\\r\\\n  <meta name=\\\"content-class\\\" content=\\\"yinxiang.peso.superNote\\\"/>\\\r\\\n  <meta name=\\\"application-data:yinxiang.noteLayout\\\" content=\\\"{\\\"lineSpace\\\":\\\"recommend\\\",\\\"paragraphSpace\\\":\\\"recommend\\\"}\\\"/>\\\r\\\n  <style>\\\r\\\n\\tbody, td {\\\r\\\n\\t  font-family: 微软雅黑;\\\r\\\n\\t  font-size: 12pt;\\\r\\\n\\t}\\\r\\\n  </style>\\\r\\\n</head>\\\r\\\n<body>\\\r\\\n<a name=\\\"39813\\\"></a>\\\r\\\n<h1>别再只知道“请帮我写…”了，看看谷歌如何解构 Prompt Engineering (全是干货)</h1>\\\r\\\n\\\r\\\n<div><span><div style=\\\"--en-blockquote:true;box-sizing: border-box; padding-left: 19px; padding-top: 6px; padding-bottom: 6px; border-left: 3px solid #b4c0cc; background-position: initial initial; background-repeat: initial initial; margin-top: 6px\\\"><div>原文链接: <a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s/PjfG2yC3563W5JQJSmolVw\\\"><span>https://mp.weixin.qq.com/s/PjfG2yC3563W5JQJSmolVw</span></a></div></div>\\\n  <div style=\\\"--en-clipped-content:article\\\"><div style=\\\"font-size: 16px; display:block; min-width: 100%; position: relative;\\\"> <div><div>Original RangerEx 草台AI\\\n 2025年04月10日 20:22 湖北</div><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:677px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></span></div><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:677px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">别再只知道“请帮我写…”了，看看谷歌如何解构 Prompt Engineering (全是干货)</span></strong></p><img src=\\\"别再只知道“请帮我写…”了，看看谷歌如何解构 Prompt Engineering (全是_files/640\\\" type=\\\"image/png\\\" data-filename=\\\"640\\\" style=\\\"--en-marks:%7B%22align%22%3A%22center%22%7D;color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:15px;\\\"/><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">网上充斥着各种 Prompt “最佳实践”指南，很多都流于表面。你可能已经看过不少，感觉就像食谱一样，告诉你加几勺这个、几勺那个。但今天，我们来点硬核的，看看搜索巨头谷歌内部是如何系统性地理解和实践 Prompt Engineering 的。这份来自 Google 的白皮书，扒开了 Prompt Engineering 的外壳，直指核心。准备好，这篇东西值得你收藏和反复琢磨。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">为什么 Prompt Engineering 这么重要？</span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">首先，得明白 LLM（大语言模型）到底是个啥。别被那些花哨的术语迷惑，</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">它的本质是一个预测引擎</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">。你给它一段文本，它就根据自己“见过”的海量数据，预测下一个最可能出现的词（或者说 token）是什么。它不断重复这个过程，把预测出来的词加到输入后面，继续预测下一个。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">你写的 Prompt，就是在给这个预测引擎设定初始状态，引导它走向你期望的预测序列</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">。这就像给一个极其聪明但缺乏具体目标的学徒布置任务。你说得越清楚、越巧妙，他完成得就越好。反之，模糊不清的指令只会得到平庸甚至错误的结果。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">所以，Prompt Engineering 不是什么魔法，</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">它是一门手艺，关乎如何精确、高效地引导这个预测引擎产出我们想要的东西</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">。人人都能写 Prompt，就像人人都能写几行代码，但要写出好 Prompt，写出能稳定解决问题的 Prompt，就需要理解其背后的机制并掌握一些技巧。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">控制 LLM 输出：那些你需要知道的“旋钮”</span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">直接和模型 API 或 Vertex AI 这样的平台打交道（而不是简单的聊天机器人），你会发现可以调整很多参数。这些参数就像是你控制 LLM 输出行为的旋钮：</span></p><ol style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:677px;display:block;text-align:left;\\\"><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">输出长度 (Max Tokens):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 这决定了模型最多生成多少内容。注意，它不是让模型变得更简洁，而是到字数上限就强行停止。设太短可能话没说完，设太长又可能增加成本和响应时间，甚至导致模型在完成任务后继续输出无意义的“填充词”。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">温度 (Temperature):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 控制输出的随机性。</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">低 T 值（比如接近 0）</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">，模型倾向于选择最可能的词，输出更稳定、确定，适合需要事实性、固定答案的任务。</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">高 T 值（比如接近 1）</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">，模型会考虑更多可能性，输出更多样、更“创意”，但也可能更离谱。T 值过高或过低都可能导致“重复循环”的 bug。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">Top-K &amp; Top-P:</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 这俩都是用来限制模型从概率最高的词中进行选择。</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">Top-K</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 是只考虑概率排名前 K 的词。</span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">Top-P</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> (Nucleus Sampling) 则是选择累积概率达到 P 的那些词。它们都能调整输出的多样性和随机性。通常你可以一起用，比如先按 Top-K 和 Top-P 筛选候选词，再用 Temperature 从中采样。</span></div></li></ol><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">关键在于，这些参数是相互影响的</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">。极端设置一个参数可能会让其他参数失效（比如 Temperature=0 时，Top-K/P 就无关紧要了）。没有万能的设置，你需要根据具体任务去实验和调整。想让结果稳定？试试低 T。想要创意？调高 T、K、P。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">核心 Prompting 技术：从入门到进阶的“招式”</span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">理解了基本原理和参数，接下来就是具体的 Prompting 技术了。这部分是真正的干货，掌握它们能显著提升你与 LLM 的协作效率：</span></p><ol style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:677px;display:block;text-align:left;\\\"><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">零样本 (Zero-shot):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 最简单直接的方式，直接描述任务或提问，不给任何范例。比如：“把这篇影评分类为正面、中性或负面：[影评文本]”。对于简单任务或能力强的模型有时足够了。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">少样本 (Few-shot / One-shot):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 这是提升效果的关键一招。</span></span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">给 LLM 一到几个示例，展示你期望的输入输出格式或模式</span></span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">。就像教小孩一样，光说不如做给他看。模型会模仿你的例子来完成任务。例子质量要高、要多样，甚至要考虑边缘情况。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">角色/系统/上下文提示 (Role/System/Contextual Prompting):</span></span></strong></li><ul style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:647px;display:block;text-align:left;\\\"><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">角色提示 (Role Prompting):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 让 LLM 扮演一个特定角色，比如“你现在是一位经验丰富的 Python 程序员”或“像一个 5 岁小孩解释黑洞”。这能有效设定输出的语气、风格和知识范围。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">系统提示 (System Prompting):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 给出更明确的指令或规则，比如“回答必须是 JSON 格式”、“语言风格要幽默”、“回答要尊重他人”。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">上下文提示 (Contextual Prompting):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 提供与当前任务相关的背景信息。比如在生成文章建议时，先告诉它“你在为 Niche 网站写关于 80 年代复古街机游戏的文章”。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">这三者经常结合使用，共同精确地指导模型。</span></span></div></li></ul><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">思维链 (Chain of Thought, CoT):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> </span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">这是让 LLM 处理复杂推理任务的利器</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">。与其直接要答案，不如让它“一步一步地思考”（&quot;Let's think step-by-step&quot;）。LLM 会先输出推理过程，再给出最终答案。这对于数学题、逻辑题等特别有效，能显著提高准确性。结合 Few-shot CoT 效果更佳。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">自洽性 (Self-consistency):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> CoT 的进阶版。对同一个问题，使用较高的 Temperature 生成多个不同的 CoT 推理路径，然后看哪个最终答案出现次数最多，就选哪个。类似“集体投票”，用多次采样来提升结果的稳定性和准确性，尤其是在推理路径不唯一的情况下。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">退一步提示 (Step-back Prompting):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 遇到复杂问题时，先不直接问，而是让 LLM 先思考一个与问题相关的、更泛化或更高层次的问题/原则，然后再把这个“退一步”得出的见解作为上下文，去解决原始的具体问题。这能激活模型更深层的知识，提升回答的洞察力。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">ReAct (Reason &amp; Act):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 让 LLM 不仅能思考，还能“行动”。这里的“行动”通常指调用外部工具，比如进行网络搜索、运行代码解释器等。LLM 会生成思考过程和下一步要执行的动作（如搜索某个关键词），执行动作后得到观察结果，再基于观察结果继续思考和行动，形成一个“思考-行动-观察”的循环，直到解决问题。这是构建更强大 Agent 的基础。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">代码提示 (Code Prompting):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> LLM 在编程方面也是一把好手。你可以让它：</span></div></li><ul style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:647px;display:block;text-align:left;\\\"><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">写代码:</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> “写一个 Python 脚本，读取文件夹下所有 .txt 文件，并在每个文件开头加上‘DRAFT_’前缀。”</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">解释代码:</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> “解释一下这段 Bash 脚本是做什么的？”</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">翻译代码:</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> “把这个 Bash 脚本翻译成 Python 代码。”</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">调试和审查代码:</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:601px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> “这段 Python 代码报错了 [错误信息]，帮我看看哪里错了，并给出修改建议。”</span></div></li></ul></ol><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">成为 Prompt 高手的最佳实践 (浓缩版)</span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">看了这么多技术，感觉信息量很大？别担心，记住以下几条核心原则，并在实践中不断运用和体会：</span></p><ul style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:677px;display:block;text-align:left;\\\"><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">示例为王 (Provide Examples):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\"> 少样本提示通常比零样本效果好得多。清晰的例子是最好的老师。</span></span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">简洁清晰 (Design with Simplicity):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> Prompt 语言要直接、明确，避免歧义和不必要的复杂性。如果你自己都觉得绕，LLM 很可能也会。多用动词明确指示。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">具体化输出要求 (Be Specific):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 不要只说“写个博客”，要说“写一个三段的博客，关于排名前 5 的游戏主机，风格要信息丰富且吸引人”。明确长度、格式、风格、内容要点。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">指令优于约束 (Instructions over Constraints):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> </span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">尽量告诉模型“要做什么”，而不是“不要做什么”</span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">。正面指令通常比一堆负面约束更有效、更灵活。当然，安全和固定格式约束有时是必要的。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\">控制输出格式 (Output Formats):</span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> 对于提取信息、分类、排序等任务，要求输出 JSON 或 XML 等结构化格式通常更稳定、更可靠，还能减少幻觉。注意处理可能的 JSON 截断问题。输入也可以用 Schema 规范化。</span></div></li><li style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:list-item;text-align:left;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">迭代与文档化 (Iterate &amp; Document):</span></span></strong><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:631px;display:block;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"> </span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">Prompt Engineering 是一个实验科学</span></span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">。你需要不断尝试、调整、评估结果。最最重要的一点：</span></span><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">详细记录你的每次尝试</span></span></strong><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 0, 0);background-color:rgb(234, 226, 96);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:left;\\\" title=\\\"Click to remove highlight\\\">（用了哪个模型、什么参数、完整 Prompt、输出结果、效果评估）。这不仅是为了方便回顾和调试，也是在不同模型版本间保持效果稳定的关键。推荐使用表格记录。</span></span></div></li></ul><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><strong style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 179, 138);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">结语</span></strong></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">谷歌这份白皮书，与其说是指南，不如说是一套思维框架和工具箱。它告诉我们，有效的 Prompt Engineering 并非一日之功，它需要你理解 LLM 的工作原理，掌握各种引导技巧，并通过大量的实践和迭代去打磨。</span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:15px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">这里的每一项技术、每一条最佳实践，都蕴含着提升 AI 协作效率的巨大潜力。把这篇文章收藏起来，时不时翻出来看看，结合你自己的场景去尝试。掌握这门手艺，无论你是想提升工作效率，还是探索新的 AI 应用和商业机会，都将受益匪浅。</span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">如果您想要让大模型写出优质的短篇小说，以及对其他内容感兴趣，也欢迎点击下面的链接，效果不错哦，很多朋友都说好。</span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">点击这里：<a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912423&amp;idx=1&amp;sn=10cbd573fe370d2f7646b4c5dd4f1fbf&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">超强写作提示词</span></a><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"> </span><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">以及</span><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"> </span><a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912567&amp;idx=1&amp;sn=60b8fa4cba0a29c76bd723d27b69a46e&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">最强写作指导</span></a></span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">效果如下</span></p><img src=\\\"别再只知道“请帮我写…”了，看看谷歌如何解构 Prompt Engineering (全是_files/640 [1]\\\" type=\\\"image/png\\\" data-filename=\\\"640\\\" style=\\\"--en-marks:%7B%22align%22%3A%22center%22%7D;color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;\\\"/><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912305&amp;idx=1&amp;sn=7001fe941c0d04389723772ba7f2b4a0&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">AI写作批改助手</span></a></span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912299&amp;idx=1&amp;sn=cc5ce6fcc379d17b0d06db82ce9d56a5&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">雪花写作法</span></a></span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912063&amp;idx=1&amp;sn=fb6c50a03587f0c8b9d8d55787e8edb8&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">prompt自动优化</span></a></span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(255, 255, 255);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><a href=\\\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE3ODkzMg==&amp;mid=2650912163&amp;idx=1&amp;sn=741181e46c1bd5624c7ca141f091f64e&amp;scene=21#wechat_redirect\\\" style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\" target=\\\"_blank\\\"><span style=\\\";color:rgb(0, 122, 170);background-color:rgba(0, 0, 0, 0);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\">一文读懂4种AI Agent设计模式</span></a></span></p><div style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:677px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></div><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></p><p style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:661px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgb(63, 63, 63);font-size:14px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></p><p style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:677px;display:block;text-align:justify;\\\"><span style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"><br style=\\\";color:rgba(0, 0, 0, 0.9);font-size:17px;width:auto;display:inline;text-align:justify;\\\"/></span></p></div></div></div>\\\n</span>\\\n</div></body></html>\\u0000\"]],\"start1\":0,\"start2\":0,\"length1\":0,\"length2\":44363}]"
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