本文探讨了 AI 大模型 Prompt 的核心作用与编写方法。通过分析天气预报案例，对比了非结构化指令与结构化协议的差异，强调了上下文、变量定义及返回格式的重要性。文章提出了包含角色、背景、任务、约束、格式及示例的通用 Prompt 框架，并介绍了思维链与迭代优化等进阶技巧，旨在帮助用户消除模型输出的随机性，提升 AI 使用的可控性与效率。
Prompt（提示词）是调用大语言模型能力的主要交互方式。在对话过程中，它AI 模型产生。理解 Prompt 的本质，有助于我们更高效地利用 AI 工具。
基于 Prompt 的作用，核心动作在于「指导」。这与传统编程不同：编程的动作是「编排」逻辑，要求使用者具备严密的逻辑性即可入门；而 Prompt 工程不仅要求有逻辑性，更要求使用者具备抽象问题的能力。换句话说：如果不能通过本质去思考问题，那又如何简洁高效地「指导」模型使用什么能力呢？
大模型本身并不包含人类生活中的常识、公理等约定俗成的信息。对于大模型而言，所有的返回内容都是它对海量数据学习后，形成的词联概率的组装结果。这意味着，如果缺乏明确的约束和协议，模型的输出具有随机性和不可控性。
假设需求是：输出广州市未来 10 天的天气预报，并展示每天应对天气的准备工作。
1. 未入门的 Prompt 写法 许多初学者会直接把需求原封不动地说给 AI 听，甚至加上一些假定前缀。
假如你是一个资深气象专家，请告诉我广州市未来 10 天的天气预报，并展示每天应对天气的准备工作。
这种写法的缺陷在于：
2. 结构化协议 Prompt 写法 为了控制输出，我们需要拟定一套完整的协议，告诉大模型：上下文是什么，目标数据有什么特性，按照什么样的方式生成，返回什么结构的内容。
# 角色设定
你是一位资深的气象数据分析专家。
# 任务目标
获取并分析广州市未来 10 天的天气预报数据，并提供针对性的生活建议。
# 上下文
用户需要知道广州市未来 10 天的详细天气情况，以便安排出行和生活。
# 数据特性
请从在线气象网站中获取最新的天气数据，确保数据的时效性。
# 变量定义
[Date]：日期时间，格式为 YYYY-MM-DD，例如 2024-05-28
[MaxTemp]：最高气温，单位为摄氏度，例如 28
[MinTemp]：最低气温，单位为摄氏度，例如 28
[Wet]：空气湿度，单位为%，例如 60
[RainProb]：降雨概率，单位为%，例如 30
[WindLevl]：风力等级，单位为级，例如 2
[WindDirt]：风力方向，单位为向，例如 东北向
[Warning]：天气提醒，根据气温、湿度、降雨概率维度给出合理提醒
# 返回格式
请遍历每一天的气候数据，严格按照如下 Markdown 表格格式返回，不要输出不相关的内容。
| 日期 | 最高气温 | 最低气温 | 空气湿度 | 降雨概率 | 风力等级 | 风力方向 | 天气提醒 |
| ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- |
| [Date] | [MaxTemp] | [MinTemp] | [Wet] | [RainProb] | [WindLevl] | [WindDirt] | [Warning] |
通过引入结构化协议，大模型的返回内容更具可控性，同时也更容易被程序解析或人工阅读。
要编写专业的 Prompt，建议遵循以下通用框架（类似 CO-STAR 或 BROKE 原则的变体）：
对于复杂问题，要求模型展示推理过程可以显著提高准确率。
很少有 Prompt 能一次完美。建立反馈循环至关重要。
Prompt 工程不仅仅是写一句话，而是设计一套人机交互的协议。通过明确上下文、定义数据结构、规范输出格式以及引入思维链机制，我们可以将大模型从一个'聊天机器人'转变为可靠的'生产力工具'。掌握这一技能，将在人工智能时代获得显著的竞争优势。
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