LLM大模型：Prompt 万能框架

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原创最新推荐文章于 2026-05-07 09:03:15 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Prompt的万能公式和优化技巧随着LLM的发展，能给我们带来很多方便，但是又引出了一个新的问题就是我们该如何使用他们，我们怎么才能得到我们想到的信息。阅读详情

Prompt 万能框架

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在编写 Prompt 时，从0到1的编写出第一版 Prompt 往往是最难的，而基于已有 Prompt 利用各种技巧进行优化则相对简单。善于解决 “数理问题” 的我们在面对这样一个偏 “文理问题” 的任务时，就像小时候写作文一样难以提笔。如上图所示，为了解决这个问题，我们使用了一套 “万能模版”，把一个 Prompt 拆分成了 “立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求” 这四个部分，希望通过结构化的拆分完成这最困难的一步，无论面对什么任务，利用这个模版都可以得到一个“及格”的 Prompt。下面我就具体和大家阐述一下这个模版是如何得到的，为什么他是有效的。

对与 Prompt 的作用和定位已经在第一章中进行了详细的讨论，Prompt 的作用就是根据我们的问题调用模型的能力，我们要通过提问的方式，明确的让模型知道我们想要什么，我们的目标是什么，从这个基本思想出发，Prompt 应该包含以下几点：

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问题是什么： 首先你要告诉模型你的问题是什么，你的任务是什么，要尽量描述清楚你的需求。
你要做什么： 下面你需要告诉大模型具体要做什么，比如做一份攻略，写一段代码，对文章进行优化，等等。
有什么要求： 最后我们往往还需求对任务补充一些要求，比如按特定格式输出，规定长度限制，只输出某些内容，等等。

通这 3 部分的描述我们就把 “要大模型做什么” 描述清楚了，这个想法十分自然，即便不是大模型，而是希望其他人为你完成某项任务，往往也需要通过这 3 部分把问题描述清楚。由于这仅仅是第一版 Prompt，你不需要描述的过于详细，也不需要使用技巧，只需要用简练的语言把这几部分描述清晰即可。以下是几个示例：

例1：生成产品摘要 问题是什么：你的任务是帮我生成一个产品的简短摘要。你要做什么：我会给你产品的需求文档，及用户对产品的评价，请结合这些信息概括产品的功能及现状，为我生成一份产品摘要。有什么要求：请尽量概括产品的特点，并用轻松幽默的语言风格进行编写，摘要的字数不要超过50个字。

例2：生成代码注释 问题是什么：你的任务是帮我的代码生成注释。你要做什么：我有一段 python 代码，需要你对代码的内容进行分析，并为代码添加注释。有什么要求：请结合代码内容，尽量详细的补充注释，不要遗漏，每条注释请以 “comment:” 作为前缀。

例3：生成测试用例 问题是什么：你的任务是帮我设计一款产品的测试用例。

你要做什么：我会提供给你产品的需求文档，需要你结合需求的功能描述进行测试用例的编写。

有什么要求：请结合需求中功能的结构，对测试点进行梳理，并有层级的输出测试用例，请保证每一个功能的测试点没有遗漏。

以上是3个简单的示例，让大家更直观的感受这 3 部分的含义，在实际应用中这 3 部分的内容会比例子中复杂的多，此处仅仅为了说明框架的结构，实际内容没有参考价值，各部分内容的细化会在第三章中详细展开。

在描述清楚任务后，我们就需要调度模型的能力去完成我们的任务， 不同的任务需要用到不同的能力，这往往依赖认为的拆分。我们可以想像，当我们让一个小白帮我们完成一项任务时，我们需要对任务进行分解，并告诉他每一步需要怎么做，以此来让他完成一项复杂的任务。对于大模型而言，这当然也是试用的，甚至十分好用，这在第5章的 “CoT” 中还会再次提到。

你当然可以人为的完成这种拆分，再一条条的解释给大模型，但这种做法并不通用，每个领域都有自己独特的专项能力，每个任务都有自己的工作流程，因此这种方案并不适合放到一个通用的框架当中。好在大模型能力的调用还存在一条捷径，那就是“角色”，他就像大模型里自带一个“能力包”，可以很容易的对模型能力进行调用。 每一个角色，都对应着该角色包含的若干能力，我们可以通过设定角色，“提示”大模型使用该角色对应的能力，这与前文“Prompt 到底是什么” 中介绍的想法极其匹配，充分说明是“Prompt” 提示的作用，通过简单的“提示”调用出大模型预先训练的能力，这也就是“角色”如此有用的原因。

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由此我们就最终得到了我们的 “Prompt 模版”，通过这个统一的框架我们可以完成绝大多数 Prompt 初版的编写，让大家在面对各类任务时可以高效的完成从0到1的尝试，而不必陷入无从下笔的困境。

除了效果之外，对 Prompt 结构化的拆分也对 Prompt 管理提供了很大帮助，我们的 Prompt 库不再是大段的文本，而是拆分成了4张表“角色表”，“问题表”，“目标表”，“要求表”。通过这种方式我们可以很大的提升 Prompt 的灵活性，并通过动态组合4个元素的方式完成各类任务，这在面对复杂任务，或通过多模型解决问题时，会提供稳定有效的支撑。

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望