大家好，我是技术老金。
提示词工程（Prompt Engineering）这四个字，你大概已经看腻了。
但我跟你说：90%的AI用户，根本不会写Prompt。
他们对着AI瞎聊，要么得到一堆废话，要么AI直接”幻觉”出一堆错误信息。
今天老金给你一份生产级Prompt编写指南——不是理论，是能直接拿去用的模板、框架、检查清单。
一、Prompt写的3个层次
Level 1：瞎聊型 ❌
"帮我写个代码" → AI给你一堆可能用可能没用的代码
Level 2：模板型 ⚠️
"写一个Python函数，输入列表，输出排序后的列表" → 能用，但不够好
Level 3：生产级 ✅
"写一个Python函数，输入列表，输出排序后的列表。要求：
- 时间复杂度O(n log n)
- 支持重复元素
- 包含类型注解
- 包含docstring和单元测试
- 边界情况：空列表、单元素、已排序、逆序"区别在哪？ Level 3 给AI明确了：任务、约束、输出格式、边界情况。
二、生产级Prompt的5个要素
一个完整的Prompt，应该包含这5部分：
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 角色 | AI扮演什么身份 | “你是一个资深Python工程师” |
| 任务 | 要做什么 | “写一个排序函数” |
| 约束 | 有什么限制 | “时间复杂度O(n log n)” |
| 输出格式 | 应该怎么输出 | “包含代码+注释+测试” |
| 上下文 | 额外背景信息 | “这是给一个10人团队用的工具” |
模板直接抄：
[角色]
你是一个[专家身份]，擅长[领域]。
[任务]
请完成以下任务：[具体任务描述]
[约束]
- 约束1
- 约束2
- 约束3
[输出格式]
- 格式要求1
- 格式要求2
[上下文]
[背景信息]三、10个高频场景的Prompt模板
场景1：代码生成
你是一个资深Python工程师。请写一个函数，实现以下功能：
功能描述：[描述]
要求：
1. 使用类型注解
2. 包含docstring
3. 处理边界情况：空输入、异常值
4. 时间复杂度不超过O(n²)
5. 附带3个单元测试用例
输出格式：先给代码，再给解释。场景2：代码审查
你是一个代码审查专家。请审查以下Python代码：
[粘贴代码]
审查维度：
1. 语法错误
2. 性能问题
3. 安全漏洞
4. 代码风格（PEP8）
5. 可读性
输出格式：按严重程度排序（高/中/低），每项给出具体修改建议。场景3：Bug排查
你是一个调试专家。以下代码运行出错：
错误信息：[粘贴错误信息]
代码：
[粘贴代码]
环境：Python 3.11 + Ubuntu 22.04
请：
1. 分析错误原因
2. 给出修复方案
3. 说明如何避免类似错误场景4：文档生成
你是一个技术文档工程师。以下是一个API接口：
接口名：[名称]
功能：[描述]
输入参数：[参数列表]
输出格式：[格式]
请生成：
1. 接口文档（Markdown格式）
2. 使用示例（3个场景）
3. 常见错误及处理方法场景5：架构设计
你是一个系统架构师。请设计一个[系统类型]，要求：
业务场景：[描述]
并发量：[QPS]
数据量：[日数据量]
技术约束：[限制条件]
请输出：
1. 系统架构图（文字描述）
2. 核心模块划分
3. 数据库设计
4. API设计
5. 部署方案场景6：学习辅导
你是一个[学科]老师。请解释以下概念：
概念：[概念名称]
我的理解：[学生目前的理解]
困惑点：[哪里不懂]
要求：
1. 用通俗的语言解释
2. 举一个生活中的例子
3. 给出3个练习题巩固场景7：文案写作
你是一个资深文案。请为以下产品写推广文案：
产品：[产品名称]
特点：[3个核心卖点]
目标用户：[用户画像]
平台：[发布平台]
要求：
1. 标题吸引眼球（≤20字）
2. 正文≤200字
3. 包含行动号召（CTA）
4. 语气符合目标用户场景8：数据分析
你是一个数据分析师。请分析以下数据：
数据描述：[描述]
分析目标：[想回答什么问题]
请输出：
1. 数据概况（均值/中位数/分布）
2. 关键发现（3-5个）
3. 建议行动（基于数据）
4. 注意事项（数据局限性）场景9：翻译
你是一个专业翻译。请将以下文本翻译成[目标语言]：
原文：[文本]
要求：
1. 保持专业术语准确
2. 符合目标语言习惯
3. 不逐字翻译，要意译
4. 标注无法直译的术语场景10：头脑风暴
你是一个创意顾问。请为以下项目想出创意方案：
项目：[项目描述]
目标：[要达到什么效果]
约束：[限制条件]
请给出：
1. 5个创意方向
2. 每个方向的优缺点
3. 推荐方案及理由四、避坑指南：Prompt常见的5个错误
错误1：太模糊
❌ “帮我写个AI”
✅ “用Python写一个基于OpenAI API的聊天机器人，支持多轮对话，保存历史记录”
错误2：一次性给太多
❌ 一次让AI写1000行代码
✅ 分步骤：先设计架构，再写模块，最后整合
错误3：不给示例
❌ “写一个好看的页面”
✅ “写一个登录页面，类似Apple官网的风格：白色背景、居中布局、圆角卡片”
错误4：忽略AI的局限
❌ “写一个完美的解决方案”
✅ “给出方案，并标注可能的改进方向”
错误5：不给反馈
❌ AI答错了也不说，直接又问
✅ “不对，需求是X不是Y，请重新回答”
五、进阶技巧：让AI听话的3个方法
方法1：思维链（Chain of Thought）
让AI一步步思考，而不是直接给答案：
请逐步思考以下问题：
1. 首先分析问题的关键点
2. 然后考虑可能的解决方案
3. 最后给出推荐方案及理由效果：复杂问题准确率提升40%+
方法2：Few-shot示例
给AI几个例子，让它模仿：
示例1：
输入：今天天气怎么样？
输出：查询天气API，返回实时数据
示例2：
输入：帮我写个Python脚本
输出：分析需求→设计函数→编写代码→测试
现在请处理：
输入：[新任务]方法3：自我审查
让AI检查自己的输出：
请完成以下任务，完成后请自我审查：
1. 检查是否有逻辑错误
2. 检查是否符合约束条件
3. 如有问题，给出修正方案六、行动清单
今天就能用起来的3件事：
- [ ] 把常用Prompt按上面5要素重构一遍
- [ ] 收藏10个场景模板，需要时直接改
- [ ] 下次AI答错了，用”思维链”让它重新思考
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正文完
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