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笔记以 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 教程作为骨架，在此基础上添加内容。

Prompt Engineering 是通过有技巧地设计和优化对 AI 的指令（即“提示词”或“prompt”），让 AI 更好地理解需求，以获得更符合预期、更高质量的输出结果。

为什么需要 Prompt Engineering？

1. AI模型的能力有限

   大模型虽强大，但它们并不能“读心”。表达不清楚、描述不明确，AI理解和输出就会偏离你的需求。因此与 AI 对话的时候就需要更加明确地表达我们的问题，避免使用模糊或者有歧义的词语。

2. 提升输出质量

   精心设计的提示词能让AI输出更准确、更有创意、更符合你的意图。

3. 节省时间和成本

   好的提示词减少反复沟通和修改，提升效率，尤其在实际工作中非常重要。

4. 应对复杂任务

   有些任务需要多步推理、特定风格或格式，提示词工程可以拆解任务或约束AI的行为。

Prompt Engineering 的内容是什么？

提示词工程包括但不限于以下几个方面：

1. 明确需求

   想清楚你要什么，让AI也“明白”你的需求，比如说明题材、风格、格式、语气、范围等。

2. 结构化提示词

   学会用分点、分步骤、模板等方式组织提示词，让AI更好地“理解”你的指令。

3. 多轮对话与反馈

   通过不断调整和补充提示词（比如“请再详细一点”、“请用表格展示”）和AI互动，优化输出结果。

4. 约束与限制

   明确告诉AI哪些内容不能出现、输出要符合哪些规则等。

5. 利用上下文和示例

   给AI提供背景信息、输入示例、输出示例等，让AI“模仿”你的需求。

6. 分解复杂任务

   把大任务拆分成小任务，一步步引导AI完成。