形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。

近年来，随着 GPT-3、GPT-4 等大规模预训练语言模型的广泛应用，提示（Prompt）工程作为驱动模型输出质量的重要环节，受到了各界的高度关注。精心设计、管理与优化提示，不仅能够大幅提高生成文本的准确性和连贯性，还能降低开发和调试成本。下面提供基于【功能水平】【专业度】和【易用性】三个维度的排名列表（由高到低排列）。

注意：实际实施时需要根据具体模型架构建立可量化的评分体系和参数优化方法，建议先用模拟器测试不同参数组合的效果。参数化生成元Prompt。Best-of-N选择。

专业教育机构需要深刻理解这一转变，积极调整课程体系、教学方法和评估方式，培养学生强大的提示工程能力，使未来的专业人士能够在AI时代更好地发挥自身价值，迎接新的挑战和机遇。” 这句话深刻地揭示了在人工智能（AI）技术飞速发展的时代背景下，专业教育领域正在经历一场重要的范式转变。然而，随着以大型语言模型（LLMs）为代表的生成式AI技术的崛起，仅仅掌握知识已经远远不够，未来的专业人士不仅需要拥有扎实的专业知识，更需要能够有效地利用AI工具来提升效率、解决问题、创新突破。逐渐成为更核心、更关键的专业技能。

思维链 (CoT) 是一种提示技术，它引导语言模型逐步思考问题，模拟人类的思考过程。与直接给出答案不同，CoT 提示会让模型在给出最终答案之前，先展示一系列中间的推理步骤。就像一条链条一样，每个步骤都连接着前一步，最终导向答案。通过在提示词中加入引导推理的指令、可选的少样本示例和清晰的问题陈述，您可以有效地让 AI 以思维链的方式回答问题，从而提高其推理能力、可解释性和答案的质量。如果您想让模型学习更复杂的 CoT 模式，可以提供几个示例。“如果所有的猫都会喵喵叫，而咪咪是一只猫，那么咪咪会做什么？

【代码】引导AI使用思维树（Tree of Thought, ToT）的提示词模板。

分层结构是一种通过将复杂的信息和内容分解成不同层次的方式来组织和展示数据、论点或步骤的设计方法。在提示词工程中，分层结构的使用使得内容呈现更加清晰、逻辑更为严谨。通过明确的层级划分，可以帮助生成有条理的文档、报告、分析等，使每个层次的内容独立又有机连接，便于理解和使用。使用场景。

综合所有步骤，强调推理的严谨性。

明确预期的输出形式和质量。格式要求：技术报告、教程文章、详细指南等。内容深度：从基础理论到实际实现的全流程指导。字数限制：确保内容详尽且易于理解。语言风格：正式、技术性、清晰明了等。撰写高质量的提示词，尤其在词汇和知识储备有限的情况下，需要系统化的方法和策略。

撰写高质量的提示词，尤其在词汇和知识储备有限的情况下，需要系统化的方法和策略。通过明确目标与需求、结构化提示词设计、迭代优化与AI辅助反馈、高级提示词设计技巧、深入理解与应用专业术语，以及系统化学习与持续提升，您可以充分利用AI的强大能力，弥补词汇匮乏和知识不足的问题，撰写出专业、深入、系统、完整且具体的提示词，满足复杂的任务需求。持续的练习和优化，将帮助您不断提升提示词撰写的能力，实现更高水平的内容生成，充分发挥AI在内容创作中的辅助作用，从而达到最佳的工作效果。