提示工程
提示词是AI领域中一个关键的概念，它指的是在AI模型执行任务时，为了引导模型产生特定输出而提供的一段文字或数据，是与AI模型进行交互的一种方式，通过设计合理的提示词，人们可以更加精确地控制AI模型的输出，简单来说就是用户与AI对话的文本，本质上是用户给AI的一个问题或指令。
提示工程（Prompt Engineering）是指通过优化和设计提示词，来最大化AI输出的效果，以便更有效地利用大型语言模型（LLM）来处理各种应用场景和研究领域。它不仅仅是简单提问，而是要考虑如何将问题分解、如何设置上下文，以及如何提供细节背景等。核心目标是找到最优提示词，让AI能够最大限度地理解任务，并输出符合预期的内容。即，学会设计出“最聪明的提问”，以便AI能够聪明地回应你。
随着通用大模型的日益成熟，用户可能已无需严格遵循模板来构思提示词，AI工具能够深入理解用户需求，并进行自主解析与细化。然而，深入理解提示词的核心逻辑依然不可或缺。这也解释了为何“提示工程师”等新兴职业正在当代职场中悄然兴起。
提示词CO-STAR框架
在向AI提问前，可以通过下述技巧获得更符合要求的回答，包括：
提供富含细节的背景信息（例：请帮我写一个发生在中世纪欧洲的奇幻故事，主要角色是一位年轻的女巫和她的龙伙伴，他们正在寻找能够拯救王国的神秘水晶）；
明确任务和要求，避免模糊不清的提问（例：帮我写一篇300字的智能手表产品简介，重点突出功能和使用场景，面向技术小白）；
学会角色扮演（例：假设你是一名初中老师，向一群从未接触过AI提示词的初中生们用通俗的语言、生动的实例解释AI提示词的基本概念）；
分解复杂问题
问题拆分：将一个大问题分解成几个小问题或子任务，这样可以逐一解决，避免一次性处理过多信息。
明确步骤：对于每个子问题，明确需要解决的步骤或需要考虑的因素。
优先级排序：如果问题有多个方面，确定哪些是最重要的，哪些可以稍后处理。
要求逐步解释，索要出处和引用（文献调研）
步骤可以拆分成提炼主题、检查有没有遗漏的主题、基于每个主题列要点，再基于上面的生成总结
（例：我正在计划一次长途旅行，需要考虑的因素包括预算、目的地选择、行程规划和行李打包。请帮我逐一分析这些因素，并标明出处，让我们一步步思考。）
确定约束条件和输出格式
约束条件：字数限制、内容范围、面向受众、设定边界、指定规则
输出格式：格式（列表、报告、论文）、结构、风格等
（例：用x个段落、100/3000个字总结所学课程的相关内容；列出影响大学生就业的5个主要因素，并对每个因素进行简要解释；模仿《百年孤独》开头的风格，写一段200字的关于xx的对话）
常用的提示词一步步思考（Thinking step-by-step)
请在回答前安静的思考（Please think quietly before answering）
详细说明
假设我没有专业背景
回答前先核实一下事实
避免使用行话
提供引文或来源
从xx角度分析
赞成和反对。。。
1.提示词相关视频资源
2.AI提示词资源与工具
PromptPilot：字节跳动旗下火山引擎推出的AI提示词优化工具，协助输出高质量的提示词；