今天给大家介绍的示词设计 AI 设计范式是 ：提示词工程（Prompt Engineering） 。
提示词工程是工程个原 AI 交互设计中的核心范式 ，是掌握则够指为了让人工智能模型（如大语言模型）生成符合预期的输出，而对输入的何做好提示词（Prompt）进行设计 、优化和调整的示词设计一系列方法和技巧 。
提示词工程（Prompt Engineering）的工程个原目的是 ：
通过系统化的设计 AI 模型的交互指令（即“提示词”） ，引导 AI 生成符合用户预期的掌握则够高质量内容输出 ，执行有效的何做好操作。
其本质是示词设计 ：
将人类的需求转化为 AI 模型可以理解的“语言指令” ，并通过迭代与调整实现精准控制 。工程个原
在使用语言模型进行文本生成时 ，掌握则够提示词可以包括主题 、何做好风格 、示词设计字数限制 、工程个原特定的关键词或示例等信息 ，以指导模型生成满足用户需求的文本 。
有效的提示词工程可以提高模型输出的准确性 、相关性和实用性 ，挖掘模型的更多潜力，适应不同的应用场景和任务需求 。同时，提示词工程也需要不断地试验和调整 ，以找到最佳的提示方式 ，从而获得满意的结果 。
提示词的核心构成要素有以下四点 ：
1. 指令（Instruction）
也即明确的任务描述，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章” 。
2. 上下文（Context）
是指提供与指令有关的背景信息与约束条件 ，例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。”
3. 示例（Examples）
是指你对所给出的指令或者是对 AI 给出的输出内容的参考样例 ，帮助 AI 模型理解输出内容的格式和质量 。例如 ：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例）”
4. 输出形式（Format）
是指给模型明确定义输出内容的结构与格式 ，如要求的字数 、段落结构 、成果形式等。例如：
“写一篇关于养育新生儿的文章 ，以一位全职宝妈的视角 ，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐 。可以模仿作家 XXX 的文笔 ，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例） ，全文 300 字左右 ，并根据文字生成一些母子之间互动的图片 。“
通过上文对提示词核心要素的分析 ，我们可以发现 ，如果提示词工程能够做到清晰明确 ，提供足够的细节和背景信息 ，让模型能准确理解意图 ，那么用户与 AI 模型之间的沟通会更加顺畅、更符合预期。因此设计师在设计与之相关的交互时 ，可以遵循以下几点原则和策略 ：
1. 清晰准确
你可以试试以下几个设计策略 ：
① 结构式引导 ：对于复杂任务 ，可以引导用户将其拆解为多个步骤或子任务 ，按照“第一步 、第二步 、第三步…”逐步引导用户安排模型完成任务 ：
豆包对于用户发送图片后的指令引导
② 举例式引导：提示用户采用更多限定性的描述 ，比如输出的格式 、数量 、风格等方面 ，或提示用户可以使用相同类型的案例进行描述及输入参考 。 ：
通义千问的指令中心案例参考
你既可以试着把它们直接作为提示或教程 ，设计在输入框所在的界面附近，也可以把它们融入到模型给出的反馈中 ，用于和用户的对话交流里 ，比如让模型询问用户 ：“是否可以告需要我你想要生成的图片具体的风格是什么 ？如果能有一两张示例图就更好啦！”
2. 实时反馈
实时反馈在任何形式的交互设计中都很重要 ，对于提示词工程来说可以试试 ：
① 思考过程呈现 ：将思考过程以进度条或者文字的形式进行呈现 ，让用户直观地感受到“AI 正在处理任务”的状态 ：
通义千问对于用户问题的分析过程
② 渐进式内容呈现：并非让模型将结论内容整体显示在屏幕上 ，而是逐字逐句仿照人类输入文字信息一样呈现反馈内容 ，强调交互的真实性：
通义千问逐字逐句呈现相关答案
3. 迭代优化
通过反复调整或不断测试不同的提示词 ，根据模型输出结果进行优化调整 ，以获得更理想的效果：
① 收集反馈：收集用户对于模型输出结果的评价和反馈，比如增加快捷评价功能等 ：
通义千问收集用户负反馈
② 问题延展 ：引导用户在对话的过程中持续不断地询问相同内容和主题的问题 ，让用户能够快速修改问题内容 ，为对话内容进行延展、补充和调整 ：
通义千问对于用户问题的延展引导
4. 边缘场景覆盖
让模型通过对大量的数据分析后记录异常输入（如空值 、格式错误）或极端场景的情况 ，自动根据约束条件或默认处理机制规避风险 。
提示词工程的应用场景很广泛 ，正向着多模态（文本+图像+语音）与自动优化演进 ，如：
当然 ，提示词工程也面临诸多挑战 ，最主要的一点是需要平衡指令明确性与灵活性 ，避免过度限制用户给出的描述内容和模型创造力 。大量的用户数据被收集和分析 ，提示词工程正从“经验驱动”转向“工程化范式”，成为 AI 系统精准性与可控性的关键 。
作者 ：长弓小子
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