Prompt 没有“第一发就中”的，关键是学会迭代！

在用大语言模型开发应用时，很多人一开始都会碰到一个问题：
写出来的 Prompt 不一定马上就能完美运行。

没关系，这其实很正常。就像调机器学习模型一样，我们也需要对 Prompt 不断地“试一试、改一改”，通过反复迭代，才能找到真正合适的那一版。

那要怎么做呢？很简单，其实就像你平时写代码调模型的流程一样：

1. 有了个任务点子；

2. 写一版初始 Prompt；

3. 跑一下，看看效果；

4. 不理想？分析问题，找原因；

5. 再改 Prompt，再试一次；

6. 如此反复优化，直到结果 OK。

是不是很眼熟？这跟“写代码—调bug—改逻辑—再运行”的流程几乎一模一样！

---

举个例子：

你要做一个“总结文本”的功能，第一版 Prompt 可能就一句话：

“请总结以下内容。”

模型可能回你一大堆不着边的话，还不如不总结。

于是你开始想：

• 是不是没给上下文？

• 是不是格式不清楚？

• 是不是没说清要怎么总结、总结多长？

你就改 Prompt，加点结构、补点说明，加上格式要求，再跑一次。

每次跑出来的结果，其实都是一次反馈。

这些反馈能帮你一步步找到：

• 哪种表达更清晰？

• 哪种顺序更靠谱？

• 哪种格式更容易让模型明白你要干嘛？

---

小结一下：

Prompt 工程 ≠ 一锤定音，更多时候它像是“不断打磨”的过程。

而且相比训练深度学习模型那种“改一个参数要等几个小时”的痛苦，Prompt 优化其实要轻量很多，改一下立刻就能看结果，反馈非常快。

所以别怕试错，关键是：

• 大胆试：不怕第一版效果差；

• 认真看：分析哪里没说清楚；

• 持续改：一次不行就再来一次。

有了这种“迭代心态”，你会发现自己很快就能写出又准又稳的 Prompt！