在人工智能(AI)飞速发展的今天,掌握与AI有效沟通的技能变得至关重要。许多人认为,使用AI仅仅是在聊天框中输入简单的指令,例如“写一封邮件”或“给我十个创意”。然而,真正的AI交互远不止于此。提示工程(Prompt Engineering)不仅仅是打字,而是关于如何在特定情境下,通过精心设计的提示,引导AI实现预期的结果。本文将深入探讨提示工程的真正含义,并提供实用的技巧,帮助你在AI时代脱颖而出。 在2025年,掌握提示工程将成为一种核心竞争力,它将决定你是否能驾驭AI,或被AI所管理。正如复制写作不仅仅是打字,而是说服的艺术;编程不仅仅是编码,而是架构的设计。提示工程同样不仅仅是输入指令,而是思考和设计。如果你不掌握这种新的“语言”,你可能会被那些精通提示工程的人远远甩在身后。 大多数人对待AI的方式,就像对待搜索引擎一样,简单地提问,然后寄希望于点击链接找到答案。或者,他们像与朋友聊天一样与AI互动,结果却往往不尽如人意,最终将责任归咎于AI。但真正的关键在于理解,如何像思考,而不仅仅是下命令,才能最大程度地发挥AI的潜力。本文将带你学习如何像AI一样思考,掌握在AI提示中制胜的关键。
提示工程不仅仅是打字,而是关于如何在特定情境下,通过精心设计的提示,引导AI实现预期的结果。
掌握提示工程将成为AI时代的核心竞争力,决定你是否能驾驭AI。
提示工程不仅仅是输入指令,而是思考和设计。
像科学家一样思考:将问题分解为基本原理,明确目标,并设计相应的输入。
善用提示链:通过逐步构建提示,引导AI完成复杂的任务。
与AI协同创造:将AI视为思考伙伴,共同探索解决方案。
很多人误以为提示工程(prompt engineering)仅仅是给ai下达指令,像“写一封邮件”或者“生成十个创意”。这种理解过于片面。真正的提示工程,是将人类的意图转化为机器可以理解和执行的指令,并以此来解锁ai的强大能力。这需要我们理解ai的工作方式,并学习如何有效地与它沟通。
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如果我们不能够有效的提示AI,那么将会在AI技术上落后。提示工程不是浏览,不是命令,是关于情境和结果
要成功地运用提示工程,我们需要掌握以下几个核心要素:
很多人使用prompt都把他们当成Google,提问 - 希望 - 周围点击, 或者像朋友聊天那样,结果并不好,然后开始怪罪AI。
提示工程(Prompt Engineering)并不是简单的打字,而是思维和架构的重塑。
要有效地进行提示工程,我们需要学习如何像AI一样思考,这意味着:
思维模型 (Thinking Model) 在这个过程中扮演着关键的角色。思维模型是一种简化现实的工具,它可以帮助我们更好地理解问题、分析信息和做出决策。通过运用不同的思维模型,我们可以从不同的角度审视问题,从而找到更有效的解决方案。
例如,第一性原理思考法 (First Principles Thinking),是一种从最基本的原理出发,推导出结论的思考方式。马斯克 (Elon Musk) 经常使用第一性原理来解决难题。运用第一性原理提示法,可以有效提高提示的效率。
运用思维模型可以帮助我们更好地:
因为如果不了解如何与AI交流,可能最终你会被AI管理。prompt的重要性在于,prompt不是代替你的大脑而是训练你的大脑。

一直以来都会担心AI会让人们停止思考,用AI代替大脑,失去优势。但是现在意识到AI并不能扼杀思考,而是将思考更好的暴露出来。
AI将我们的思考过程可视化、更清晰并且可以测试。懒惰和善于利用工具的区别在于是否能清晰的定义自己想要的东西,能够把原本混乱的东西通过自己的思考变得目标明确。
如果你掌握了更好的prompt方式,你就掌握了跟AI沟通的密码,这会让你的工作事半功倍,并且更有效率,产出更高质量的结果。
提示工程的真正价值:
掌握prompt,可以更好的
清晰的表达自己的想法,Prompt会成为人们的必备技能。
思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting) 是一种引导AI逐步推理,最终得出结论的技术。通过提供一系列相关的提示,我们可以帮助AI建立清晰的思维链,从而解决更复杂的问题。
例如,要让AI解决一道数学题,我们可以先提示AI:
通过这种方式,我们可以引导AI像人类一样进行思考,从而获得更可靠的答案。
元提示 (Meta-Prompting) 是一种更高级的提示工程技术,它利用AI来优化我们自身的提示。通过向AI提供关于提示目标、约束条件和评估标准的信息,我们可以让AI自动生成或改进我们的提示,从而获得更好的结果。
例如,我们可以向AI提供以下提示:
AI将根据这些信息,生成多个候选标题供我们选择。这种方法可以帮助我们快速找到最佳提示,并提高AI交互的效率。
下面给出Google Prompt EngineeringPrompt的使用的步骤:
在开始Prompt之前,清晰地定义你希望实现的任务。这可能包括:

利用思维模型对prompt进行润色。
使用框架(框架:任务 - 上下文 - 参考 - 评价 - 迭代 )。
Google Prompt Essentials 专业课程在 Coursera 平台提供。可以通过以下方式访问:
学习来自 Google AI 团队的专业知识,他们也在开发 Gemini 和 Google Workspace AI 等技术。
内容创作:快速生成文章、邮件、社交媒体帖子等各种类型的文本内容。

数据分析:利用AI分析数据,发现隐藏的模式和洞见。
问题解决:将复杂的问题分解为更小的子问题,并引导AI逐步解决。
创意生成:激发新的想法,探索新的解决方案。
代码生成:使用prompt生成代码。
什么是提示工程?
提示工程(Prompt Engineering)是指设计和优化自然语言提示(prompts)的过程,用于指导大型语言模型(LLMs)执行特定任务,并获得期望的输出结果。简单来说,就是教会AI如何理解你的需求,并高效地完成任务。
提示工程的价值是什么?
掌握提示工程,可以让你更有效地利用AI工具,提升工作效率、增强决策能力、拓展创新边界。在AI时代,提示工程将成为一种核心竞争力。提示工程是和智能沟通,是一种新语言,并且会变的越来越重要。正如prompt工程师这个岗位的兴起,就是佐证。
学习提示工程需要什么基础?
学习提示工程并不需要深厚的技术背景。你只需要具备基本的语言表达能力、逻辑思维能力和对AI工作原理的了解即可。当然,掌握一些编程知识会有所帮助,但并非必需。可以参加一些学习社群,在社群中讨论学习prompt的方法。
以上就是AI时代如何高效提问:掌握提示工程,解锁AI无限潜力的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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