#提示词工程简介

#提示词是什么？

提示词（prompt） 是你送给模型的全部输入：系统设定、用户问题、检索到的文档、对话历史、工具结果。模型不会「猜到你没写出来的成功标准」。OpenAI 把 prompting 说成既是技艺也是工程：同样的模型，合同写得清不清，输出质量差一截。

提示词工程 不是背咒语，而是把任务写成一份可复查的合同：谁在做、做什么、不能做什么、交什么格式。Anthropic 强调 清楚、直接；OpenAI 强调 角色放 system、任务与示例放 user，并把生产提示词 当代码一样进 Git、过 PR、带评估。

你以为的：  脑子里的意图  ──魔法──►  满意的输出
实际发生：  意图 → 写成合同 → 模型补全 → 你验收（或程序解析）

#为什么 Agent 时代还要学这个？

Cursor、Claude Code、LangChain、Dify 都会给模型一堆 工具。工具降低了「模型只能空口说话」的限制，但 没有降低对合同的要求：

本站 Agent 课默认你已经会写清楚任务。本课就是把那一层补上。详见 工具与 Agent。

flowchart LR
  I[意图] --> C[合同：角色/任务/约束/格式]
  C --> M[模型]
  M --> T{要工具?}
  T -->|是| E[工具结果当数据]
  E --> M
  T -->|否| O[按格式输出]
  O --> V[人审或自动评估]

#一份合同里通常有什么

四个核心构件在 四个构件；怎么切开长文本在 结构与分隔。

#本课教什么、不教什么

教：

• 把含糊指令改成可执行合同
• 用 XML / Markdown / 分隔符降低「指令和资料缠在一起」
• 用少量示例锁定格式与边界情况
• 用 schema 让下游代码吃得下
• 用金标题做回归，而不是只看一次「感觉还行」

不教：

• 越狱、绕过安全策略、提示注入的攻击步骤
• 用提示词去骗过审核或冒充他人
• 某个模型的「隐藏系统提示」或未公开技巧
• 用更长的套话代替更清楚的任务

厂商文档会更新；本课抓住 稳定的工程习惯。模型名以各产品页面为准，教程里只用常见占位（如 gpt-4.1-mini）。

#和「聊天随手问」的差别

随手问适合探索。要复用、要团队共用、要进 CI，就把提示词当成 会改变产品行为的源码：OpenAI 明确建议用模块保存、用类型参数填空、和功能同一 PR 评审。Dify 画布上的提示词框、Cursor 的规则、LangChain 的 system_prompt，都是这份源码的不同容器。

一句话：先写清合同，再选容器。

#下一步

• 四个构件
• 结构与分隔