【AI应用开发第一课】07 Prompt 工程进阶：提升引导效果的“组合拳”

大家好，我是Tony Bai。

在上一讲中，我们掌握了 Prompt 工程的“基本功”——七大核心设计原则，并学会了如何用 Go 的 text/template 包进行工程化的 Prompt 构建。这让我们拥有了与 LLM 进行清晰、结构化沟通的能力。

然而，在面对更复杂、更精细、更具挑战性的任务时，仅仅依赖于清晰的指令有时是不够的。我们需要一套更高级的“组合拳”，来进一步激发 LLM OS 的潜力，引导它完成从“合格”到“卓越”的蜕变。

本讲，我们将深入 Prompt 工程的进阶领域，学习两种被业界反复验证、能显著提升 LLM 性能的强大技术：

• 少样本学习 (Few-Shot Learning)： 我们将学习如何通过“言传身教”，向 LLM 展示具体的示例来精确引导其输出的格式、风格和行为模式。

• 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)： 我们将探索如何引导 LLM“把思考过程写下来”，从而攻克需要多步骤推理的复杂任务。

此外，我们还会介绍一些如提供“退路”、利用模型自省等非常实用的引导技巧。掌握了这些“组合拳”，你将能更自信地驾驭 LLM，去解决那些仅靠基础 Prompt 难以完成的复杂问题。