剖析提示词工程中的递归提示

递归提示：解码AI交互的本质，构建复杂推理链

递归提示的核心思想，正如示例所示，是将一个复杂任务分解为一系列更小、更易于管理、逻辑上前后关联的子任务。每个子任务由一个独立的提示来驱动，而前一个提示的输出（经过必要的解析和转换）则成为下一个提示的关键输入。这种方式，如同精密的齿轮传动，一步步将初始的模糊需求转化为精准、详尽、可操作的最终成果。

从认知科学与LLM原理看递归提示的“为什么”：

1. 模拟人类的认知分解 (Cognitive Decomposition): 人类在面对复杂问题时，本能地会将其分解。例如，写一篇论文，我们会先构思大纲，再撰写各章节，然后修改润色。递归提示正是模拟了这种认知过程，使得AI能够更有效地“思考”。
2. 聚焦LLM的注意力机制 (Attention Focus): LLM（尤其是基于Transformer架构的模型，如GPT系列）的注意力机制虽然强大，但在处理超长、超复杂的单一指令时，仍可能出现“注意力稀释”或“指令遗忘” (Lost in the Middle现象的部分原因)。将任务分解，每个提示都更短、更聚焦，能让模型在当前步骤中投入更集中的“计算资源”和“注意力”。
3. 逐步构建上下文 (Contextual Scaffolding): 每个提示的输出为后续提示提供了坚实的上下文基础。这就像建筑师先打地基，再建主体结构，然后进行内部装修。每一步都依赖于前一步的成果，使得最终输出的连贯性和深度得到保障。
4. 降低单次推理的认知负荷 (Reduced