Prompt 工程入门：五个实用原则

引言

Prompt 工程是与大语言模型高效协作的关键技能。好的 Prompt 能显著提升输出质量，减少反复调试的时间。以下五个原则来自日常实践，简单实用。

1. 明确角色

告诉模型「你是谁」，让它进入合适的知识框架与表达风格。

你是一位资深 Python 后端工程师，擅长 FastAPI 与异步编程。
请用简洁、专业的语言回答以下问题。

2. 提供上下文

背景信息越充分，模型越能理解你的真实需求，避免泛泛而谈。

背景：我们正在开发一个 REST API，使用 FastAPI + PostgreSQL。
问题：如何设计分页接口，支持 cursor 与 offset 两种模式？
约束：需考虑性能与前端兼容性。

3. 指定格式

明确要求输出结构，便于程序解析或人工阅读。

请按以下 JSON 格式输出，不要包含其他说明文字：
{
  "summary": "一句话总结",
  "steps": ["步骤1", "步骤2"],
  "risks": ["风险点"]
}

4. Few-shot 示例

给出 1～2 个输入输出示例，模型会更快对齐你的期望。

示例 1：
输入：将「你好世界」翻译为英文
输出：Hello World

示例 2：
输入：将「人工智能」翻译为英文
输出：Artificial Intelligence

现在请翻译：大语言模型

5. 分步拆解

复杂任务拆成多步，每步聚焦一个子目标，整体成功率更高。

请分三步完成：
1. 分析用户需求，列出关键功能点
2. 设计 API 接口与数据模型
3. 给出核心代码示例（Python）

小结

Prompt 工程没有银弹，但遵循「角色、上下文、格式、示例、分步」这五个原则，能覆盖大多数日常场景。建议在项目中建立 Prompt 模板库，持续迭代优化。