在大模型公司做 Prompter 是种怎样的体验
个人背景与转行契机
2014 年至 2019 年，我在安徽一所双非院校攻读城乡规划本科；2019 年至 2022 年，在南京一所 985 院校攻读城市规划硕士。毕业后，我曾在设计院从事城市设计工作，从 2022 年 7 月到 2023 年 7 月。2023 年 8 月至今，我任职于国内一家大模型公司，担任提示词工程师（Prompter）。
2022 年刚毕业时，怀揣着理想，对城市设计行业充满期许，幻想着能改变中国城市面貌。当时领导描绘的蓝图非常宏大：第一年沉淀画图成为小组长，第二年拓展技能成为项目经理，再成长几年成为项目负责人，拿着项目分成走向人生巅峰。然而现实往往是'你要沉淀'翻译过来就是'你要加班，要熬夜'。当时的字典里充满了'节后第一天送审'、'下班前发给我'这种词汇。我在小红书上分享设计方案，幻想着成为当红炸子鸡，结果成了被各种图纸 Deadline 炸得外焦里嫩的大炸鸡。
直到 2023 年 3 月 ChatGPT 横空出世。当时我为一个城市设计方案绞尽脑汁，PPT 里堆满了高大上实则毫无意义的词汇和设计说明。用完 ChatGPT 后发现，这些都不是问题了。这不仅是摸鱼神器，更是生产力的革命。认真学习多年的专业能力，居然不如一个 AI。于是，白天依旧画着永远不会实现的城市蓝图，晚上到点下班就偷偷跑，去自习室自学到深夜十一点多回家。
我还偷偷在公司最贵的电脑上部署了 Stable Diffusion 和本地大模型。领导有次问我干嘛，我拿出准备好的说辞：'大模型为了解放大家的生产力，可以带来更高的项目业绩。'但事后我也反思 SD 文生图应用于建筑设计行业的局限性，主要卡点在于可控性，大多数图片第一眼看上去还可以，但仔细一推敲，还是很缺乏专业性。
6 月份，我开始谋划跳槽。没有互联网经验？没关系，面试就是我的实习，把面试官当老师，把面试当免费课，靠着面试反馈来积累各类知识与经验。7 月份，攒够了经验，终于成功找到了一家大模型公司的工作。
岗位认知与工作内容
回顾当初的决策心路：选完赛道，便思考现阶段该选择什么职业，去参与这场革命呢？目标是大模型赛道，那时候想得比较直接，直接从招聘软件上过滤大模型初创公司和互联网公司的 HC，看看目标赛道的岗位有什么要求。
大体上分为三类：
- 算法类：偏向于研究大模型，提升大模型的性能；
- 开发类：偏向于应用大模型，封装大模型的能力至软件某项功能中；
- 产品类：偏向于应用大模型，把软件设计得更加满足用户需求。
先把不能选的排除吧，算法、开发、运维、数分等职位直接略过。别人的履历都是竞赛金牌、大厂实习、手撕代码；只学过概率论、高等数学都没学过的我瑟瑟发抖，实在是打不过，我直接略过了算法类和开发类岗位。那接下来，只能从产品类挑选。随着 ChatGPT 等大模型爆火，还有一类产品经理，即 Prompter，提示词工程师的岗位也越来越多。
什么是 Prompt 岗位？
具体来说：专门设计、优化和改进用于与大型语言模型互动的指令或问题。
日常工作是设计高效的提示词来引导大模型生成期望的输出；进阶工作，则是利用结合 Coze、Dify、清流等大模型低代码平台引导大模型生成期望的输出，这里会涉及到整体架构设计、代码能力、大模型能力边界等等；再往上，做的也更综合一些，把控客户需求、协调团队成员、产品沟通开发、推进项目进度等等。
也有同事会玩一些更酷的大模型，比如通过照片计算每餐的热量消耗、写爱恨情仇、恩怨纠葛，剪不断理还乱的长篇小说、大模型理财投资策略、大模型文字游戏等等潮流产品，做出的产品也非常酷炫。
Prompt Engineering 核心方法论
在实际工作中，掌握科学的提示词工程方法是关键。以下是几种常用的策略：
- 角色设定（Role Prompting）：明确告诉模型它扮演的角色，例如'你是一位资深城市规划师'，这样模型输出的语气和专业度会更符合预期。
