【AI】提示词学习：从“复制模板”到“自定义创作”的过渡技巧

 

提示词学习：从 “复制模板” 到 “自定义创作” 的过渡技巧

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1. 前言

在当前的 AI 应用场景中，提示词（Prompt）的质量直接影响 AI 生成内容的效果。无论是用 AI 写文章、做数据分析，还是设计图片，好的提示词都能让 AI 更精准地理解需求。

很多刚接触提示词的人，都会从 “复制模板” 开始。这种方式能快速上手，但要想让 AI 真正为自己的个性化需求服务，就必须过渡到 “自定义创作”。本文会详细讲解这个过渡过程中的关键技巧，帮助大家一步步提升提示词创作能力，适用于 优快云 平台上常见的技术文档生成、代码辅助编写、问题解决方案推导等场景。

2. 提示词学习的基础认知

2.1 什么是提示词模板

提示词模板是已经编写好的、具有固定结构和内容框架的提示词。它通常包含目标场景、核心需求、输出要求等基本要素。

比如在生成 Python 代码时，常见的模板可能是：“请编写一个【功能名称】的 Python 代码，要求包含【具体要求 1】、【具体要求 2】，代码需要有详细注释，并且能处理【可能出现的异常情况】”。

这种模板的优点很明显，新手不需要花费时间思考结构，只要替换掉括号里的内容，就能快速生成可用的提示词。

2.2 为什么要从 “复制模板” 开始

首先，降低入门门槛。对于完全不了解提示词逻辑的人来说，直接创作容易无从下手，模板能提供现成的思路和框架。

其次，提高初期效率。在对 AI 工具的能力还不熟悉时，用模板能快速得到相对合格的结果，避免反复修改却达不到预期的情况。

最后，帮助理解提示词结构。通过使用不同的模板，新手可以逐渐发现优秀提示词的共同特点，比如都会明确需求、设定输出格式、补充约束条件等，为后续自定义创作打下基础。

2.3 “复制模板” 的局限性

虽然模板有很多好处，但长期依赖模板会遇到明显的问题。

第一，无法满足个性化需求。模板是通用的，而实际使用中很多需求是特殊的。比如用 AI 生成技术文档时，模板可能只包含常见的章节，但如果需要加入特定领域的专业术语解释或自定义的章节结构，模板就无法满足。

第二，限制对 AI 能力的挖掘。不同的 AI 工具在不同领域有独特的能力，模板通常只用到基础功能。如果一直用模板，可能永远不知道 AI 还能处理更复杂的任务，比如根据代码自动生成测试用例并分析潜在 bug。

第三，容易出现 “同质化” 结果。很多人都在用相同的模板，导致 AI 生成的内容结构、表达方式都很相似，缺乏独特性。尤其是在技术分享、方案设计等场景中，同质化的内容很难体现个人的专业水平。

3. 从 “复制模板” 到 “自定义创作” 的过渡准备

3.1 积累模板使用经验

在过渡之前，需要先充分使用各类模板，并且做好记录和分析。

首先，收集不同场景的模板。比如在 优快云 常用的场景包括：代码生成、技术文章提纲撰写、问题排查思路梳理、API 文档解读等。针对每个场景，收集 3-5 个不同的模板，对比它们的结构差异。

其次，记录模板使用效果。每次使用模板后，记录下 AI 的输出结果是否满足需求。如果满足，分析模板中哪些部分起了关键作用；如果不满足，思考是模板的哪个环节缺失了信息，比如是否没有明确输出的详细程度，或者没有限定专业领域范围。

最后，总结模板的通用结构。经过多次使用和分析，提炼出不同场景下提示词的通用组成部分。比如技术文章提纲模板通常包含 “标题、核心主题、章节分布、每个章节的重点内容、目标读者”；代码生成模板通常包含 “功能描述、输入输出参数、技术栈要求、性能约束、注释要求”。

3.2 明确自身核心需求

自定义创作的核心是 “以需求为导向”，所以必须先清楚自己的具体需求。

第一步，拆解需求的核心目标。比如需求是 “用 AI 辅助解决 Python 代码运行报错的问题”，核心目标不是 “让 AI 写一段新代码”，而是 “让 AI 分析报错原因并给出修改方案”。

第二步，补充需求的细节信息。核心目标确定后，需要补充相关细节。比如上述报错问题，要补充的信息包括：报错的具体内容、代码的功能背景、使用的 Python 版本、是否用到特定的库（如 numpy、pandas）、代码的关键逻辑片段。

第三步，设定输出的具体要求。除了告诉 AI 要做什么，还要明确希望 AI 输出什么格式、什么程度的内容。比如要求 AI 先 “分析报错原因（分点说明）”，再 “给出修改后的完整代码（带注释）”，最后 “说明修改的关键步骤和原理”。

3.3 了解 AI 工具的能力边界

不同的 AI 工具（如 ChatGPT、通义千问、豆包等）在处理技术类需求时，能力有所不同。在自定义创作前，需要了解所用 AI 工具的优势和不足。

首先，测试 AI 对技术领域的熟悉程度。比如用相同的提示词让 AI 解释 “分布式系统的 CAP 理论”，看不同 AI 是否能准确说明三个指标的定义、相互关系以及实际应用中的取舍原则。如果某款 AI 在编程语言领域表现更好，那在代码相关的提示词创作中可以更侧重细节描述；如果在技术理论解读上更出色，那在文档撰写类提示词中可以增加深度要求。

其次，测试 AI 对复杂需求的处理能力。比如提出 “先分析一段 Java 代码的性能瓶颈，再给出优化方案，最后生成优化后的代码并对比优化前后的性能数据” 这样的多步骤需求，看 AI 是否能按顺序、完整地完成所有任务，还是会遗漏某个环节。

最后，记录 AI 的常见 “失误点”。比如有些 AI 在处理代码逻辑复杂的需求时，容易忽略异常处理；有些在生成技术文档时，会混淆相近的专业术语。了解这些失误点后，在自定义提示词中可以针对性地增加约束条件，比如 “代码必须包含所有可能的异常处理逻辑，并标注每个异常的处理原因”。

4. 过渡的核心技巧：拆解与重组

4.1 技巧一：拆解模板的组成模块

任何一个提示词模板，都可以拆分成多个独立的组成模块。通过拆解，能清楚知道每个模块的作用，为后续重组打下基础。

以 “技术文章提纲生成模板” 为例，完整模板可能是：“请为一篇关于【主题】的技术文章生成提纲，目标读者是【读者类型】，文章需要覆盖【核心内容 1】、【核心内容 2】、【核心内容 3】，提纲结构包括‘引言、正文、结论’三部分，每个正文章节需要明确重点讨论的问题。”

拆解这个模板，可以得到以下 6 个模块：

1. 目标场景模块：生成技术文章提纲

1. 核心主题模块：【主题】（需替换的内容）

1. 目标读者模块：【读者类型】（需替换的内容）

1. 内容范围模块：【核心内容 1】、【核心内容 2】、【核心内容 3】（需替换的内容）

1. 结构要求模块：包含 “引言、正文、结论” 三部分

1. 细节要求模块：每个正文章节明确重点讨论的问题

拆解完成后，需要分析每个模块的作用。比如 “目标读者模块” 的作用是让 AI 根据读者的知识水平调整内容深度 —— 如果读者是新手，提纲中会增加基础概念解释的章节；如果是资深开发者，会侧重高级技巧和实践经验的章节。

通过这种拆解，后续自定义创作时，就可以根据需求选择保留哪些模块、修改哪些模块、增加哪些模块。

4.2 技巧二：根据需求重组模块

重组模块是从 “复制” 到 “自定义” 的关键一步。重组不是简单地替换模板中的占位符，而是根据自身需求，对拆解后的模块进行调整、增删。

举个实际案例：假设需求是 “为一篇面向 Python 初学者的‘数据分析入门’技术文章生成提纲，文章需要结合 pandas 库的基础操作，并且包含 2 个实际案例（用模拟数据），提纲需要标注每个章节的预计字数”。

首先，回顾之前拆解的 “技术文章提纲生成模板” 的 6 个模块，然后根据当前需求进行重组：

1. 保留并修改 “目标场景模块”：生成面向 Python 初学者的 “数据分析入门” 技术文章提纲

1. 保留并明确 “核心主题模块”：Python 数据分析入门（基于 pandas 库）

1. 保留并明确 “目标读者模块”：Python 初学者（无数据分析基础）

1. 调整 “内容范围模块”：覆盖 pandas 库的安装、数据读取与查看、数据清洗基础操作、2 个实际案例（模拟数据分析场景）

1. 调整 “结构要求模块”：包含 “引言（介绍数据分析的意义）、pandas 基础（安装 + 核心概念）、数据操作实战（读取 + 查看 + 清洗）、案例分析（2 个案例）、总结与后续学习建议” 五部分

1. 增加新模块 “字数要求模块”：每个章节预计字数（引言 200 字、pandas 基础 500 字、数据操作实战 800 字、案例分析 1000 字、总结 200 字）

重组后的提示词就是：“请为一篇面向 Python 初学者（无数据分析基础）的‘Python 数据分析入门（基于 pandas 库）’技术文章生成提纲。文章需要覆盖 pandas 库的安装、数据读取与查看、数据清洗基础操作，以及 2 个结合模拟数据的实际案例。提纲结构需包含‘引言（介绍数据分析的意义）、pandas 基础（安装 + 核心概念）、数据操作实战（读取 + 查看 + 清洗）、案例分析（2 个案例）、总结与后续学习建议’五部分，并且标注每个章节的预计字数（引言 200 字、pandas 基础 500 字、数据操作实战 800 字、案例分析 1000 字、总结 200 字）。”

对比原模板，重组后的提示词更贴合具体需求，AI 生成的提纲也会更精准。

4.3 技巧三：补充 “约束条件” 模块

很多模板中缺乏 “约束条件” 模块，导致 AI 生成的内容虽然符合基本要求，但存在细节上的问题。在自定义创作时，补充这个模块能大幅提升输出质量。

“约束条件” 模块主要包含以下几类内容：

1. 避免出现的内容：比如 “提纲中不要包含过于复杂的数学公式”“代码中不要使用过时的函数”

1. 格式规范：比如 “提纲用分级列表展示（一级标题为章节名，二级标题为小节名）”“生成的代码需符合 PEP8 规范”

1. 专业度要求：比如 “技术概念的解释需准确，避免模糊表述”“方案设计需考虑实际项目中的可落地性”

举个例子，在 “生成 MySQL 数据库优化方案” 的提示词中，补充约束条件模块后的完整提示词是：“请针对一个日访问量 10 万次的电商网站 MySQL 数据库，生成优化方案。方案需要覆盖索引优化、SQL 语句优化、表结构优化三个方面。约束条件：1. 避免推荐需要大量硬件升级的方案（如更换服务器）；2. 方案中的每个优化点需附带具体操作步骤（如索引优化需说明创建哪种类型的索引、索引字段选择依据）；3. 涉及 SQL 语句优化时，需对比优化前后的执行效率（如执行时间、扫描行数）。”

加入约束条件后，AI 生成的方案会更符合实际需求，避免出现空泛、不切实际的内容。

5. 自定义创作的进阶方法

5.1 基于 “问题 - 解决方案” 框架构建提示词

在技术领域，很多需求本质上是 “解决某个问题”，比如 “解决 Java 程序内存泄漏问题”“解决前端页面加载缓慢问题”。针对这类需求，用 “问题 - 解决方案” 框架构建提示词，能让 AI 更清晰地理解需求，输出更有针对性的内容。

这个框架的核心结构包括：

1. 问题背景：说明问题发生的场景、环境。比如 “Java 程序运行在 Tomcat 9 服务器上，使用 JDK 11，程序主要功能是处理用户上传的文件并进行解析，内存泄漏问题在程序运行 24 小时后出现，表现为 JVM 堆内存占用率超过 90%，导致程序响应变慢”

1. 问题现象：详细描述问题的具体表现。比如 “内存泄漏的具体现象：通过 jstat 命令查看，老年代内存使用率持续上升，无法通过 GC 回收；程序日志中出现‘OutOfMemoryError: Java heap space’错误；部分文件解析任务执行超时”

1. 已尝试的方案（可选）：如果之前做过尝试，说明尝试的方案和结果，避免 AI 重复推荐无效方案。比如 “已尝试的方案：1. 增加 JVM 堆内存大小（从 2G 调整到 4G），但问题依然出现；2. 检查并关闭了未关闭的文件流，内存泄漏情况有所缓解，但未彻底解决”

1. 解决方案要求：明确希望 AI 输出的解决方案的内容、格式。比如 “解决方案要求：1. 分析可能导致内存泄漏的原因（至少列出 3 个）；2. 针对每个原因，给出具体的排查方法和解决步骤（如需要使用哪些工具、执行哪些命令、修改哪些代码）；3. 给出预防类似问题再次发生的建议（如代码审查要点、监控方案）”

用这个框架构建的提示词，逻辑清晰，信息完整，AI 能快速定位问题核心，生成更精准的解决方案。

5.2 利用 “多步骤引导” 提升输出逻辑性

对于复杂的需求，比如 “从需求分析到代码实现，完成一个简单的用户登录功能（基于 Spring Boot 框架）”，如果直接让 AI 生成内容，可能会出现逻辑混乱、步骤缺失的情况。此时，用 “多步骤引导” 的方法构建提示词，能让 AI 按顺序、有条理地完成任务。

“多步骤引导” 的关键是将复杂需求拆分成多个连续的步骤，明确每个步骤的目标和输出要求。以 “用户登录功能实现” 为例，提示词的结构可以是：

“请基于 Spring Boot 框架，完成简单用户登录功能的从需求分析到代码实现的全过程，按以下步骤执行：

步骤 1：需求分析。输出内容包括：登录功能的核心需求（如用户名密码登录、记住密码、登录失败提示）、非功能需求（如登录接口响应时间需小于 500ms、密码传输需加密）、用户表结构设计（字段名、字段类型、主键、约束条件）。

步骤 2：技术选型。基于步骤 1 的需求，确定所用的技术组件，包括：数据库（如 MySQL）、ORM 框架（如 MyBatis-Plus）、安全框架（如 Spring Security，可选）、密码加密方式（如 BCrypt），并说明每个组件的选择理由。

步骤 3：代码实现。按以下模块输出代码：3.1 实体类（User 类，对应步骤 1 设计的用户表结构）；3.2 Mapper 接口（定义用户查询方法，如根据用户名查询用户）；3.3 Service 层（包含登录逻辑处理，如密码验证、生成登录状态）；3.4 Controller 层（定义登录接口，处理 HTTP 请求，返回登录结果）；3.5 配置文件（数据库连接配置、服务器端口配置）。

步骤 4：测试方案。输出登录功能的测试用例，包括：正常登录（正确用户名密码）、登录失败（用户名不存在、密码错误）、特殊情况（用户名或密码为空、输入非法字符），每个测试用例需说明输入、预期输出。”

通过多步骤引导，AI 会按照设定的顺序逐步完成任务，输出的内容逻辑更清晰，步骤更完整，避免出现跳跃或遗漏。

5.3 结合 “示例参考” 降低 AI 理解成本

在某些需求中，由于涉及专业领域的特定格式或术语，仅用文字描述可能让 AI 理解不准确。此时，在提示词中加入 “示例参考”，能让 AI 更直观地理解需求，输出符合格式要求的内容。

“示例参考” 可以是以下几种形式：

1. 格式示例：如果需要 AI 生成特定格式的内容（如 API 文档、测试报告），给出格式示例。比如在 “生成 RESTful API 文档” 的提示词中，加入格式示例：“API 文档格式示例：

接口名称：用户查询接口

请求 URL：/api/user/get

请求方法：GET

请求参数：

• 参数名：userId，类型：String，是否必传：是，说明：用户唯一标识

• 参数名：userType，类型：Integer，是否必传：否，说明：用户类型（1 - 普通用户，2 - 管理员），默认值：1

响应数据：

{

"code": 200,

"message": "success",

"data": {

"userId": "123456",

"userName": "张三",

"userType": 1,

"createTime": "2024-01-01 10:00:00"

}

}”

1. 术语示例：如果涉及特定领域的术语，给出术语的正确用法示例。比如在 “生成机器学习模型评估报告” 的提示词中，加入术语示例：“术语使用示例：准确率（Accuracy）计算方式为‘正确预测的样本数 / 总样本数’；精确率（Precision）针对正样本，计算方式为‘真正例（TP）/（真正例（TP）+ 假正例（FP）’；召回率（Recall）针对正样本，计算方式为‘真正例（TP）/（真正例（TP）+ 假负例（FN））’。报告中所有评估指标的解释需参照此示例格式，避免出现术语混淆。”
2. 结果示例：如果对输出结果的风格、详略程度有特定要求，给出结果示例。比如在 “生成技术问题排查思路” 的提示词中，加入结果示例：“排查思路示例（以‘Python 脚本运行超时’为例）：
3. 1. 先检查脚本中是否存在死循环：查看循环条件是否合理，是否有跳出循环的逻辑，可在循环中加入打印日志的代码，观察循环执行次数。
4. 1. 再检查是否存在耗时操作：分析脚本中是否有大数据量处理、网络请求（如接口调用）等操作，用 time 模块统计各步骤执行时间，定位耗时环节。
5. 1. 最后检查运行环境资源：查看服务器 CPU、内存使用率，判断是否因资源不足导致脚本运行缓慢。

6. 后续排查思路需按照‘先定位表层问题，再深入底层原因’的逻辑，且每个排查步骤需说明具体操作方法。”

   通过加入示例参考，AI 能更准确地把握需求的细节要求，避免因理解偏差导致输出不符合预期的情况。

   6. 自定义创作的验证与优化

   6.1 如何验证提示词的有效性

   生成自定义提示词后，需要通过实际测试验证其有效性，确保 AI 输出的内容能满足需求。验证可按以下步骤进行：

   第一步，看输出是否符合核心需求。比如需求是 “生成 Python 数据可视化代码（用 matplotlib 库，展示销售数据的月度趋势）”，首先检查 AI 生成的代码是否使用了 matplotlib 库，是否能正确展示月度销售趋势，而不是其他类型的图表（如饼图、柱状图）。

   第二步，看输出是否满足细节要求。比如提示词中要求 “代码包含数据预处理步骤（处理缺失值、异常值）、图表美化（添加标题、坐标轴标签、图例）”，检查代码中是否有对应的逻辑，比如用 dropna () 处理缺失值、用 plt.title () 添加标题等。

   第三步，看输出是否符合约束条件。比如提示词中约束 “代码不要使用 pandas 库以外的数据处理工具”，检查代码中是否引入了其他库（如 numpy 单独用于数据处理，而非配合 pandas 使用）。

   如果以上三点都满足，说明提示词有效；如果有不满足的地方，需要分析原因并优化提示词。

   6.2 常见问题与优化方向

   在验证过程中，常会遇到一些问题，对应的优化方向如下：

   6.2.1 问题一：AI 输出内容偏离需求核心

   比如需求是 “分析 Java 代码中的线程安全问题”，但 AI 却输出了代码的功能解释，没有涉及线程安全。

   优化方向：在提示词中更明确地强调核心需求，可加入 “重点关注”“核心任务是” 等表述。比如修改为：“请分析以下 Java 代码，核心任务是找出其中的线程安全问题，包括可能出现的线程安全风险点、风险产生的原因，不需要对代码的整体功能进行详细解释。”

   6.2.2 问题二：AI 输出内容不够详细

   比如需求是 “生成 Redis 缓存穿透的解决方案”，但 AI 只列出了方案名称（如 “布隆过滤器”“空值缓存”），没有说明具体实现步骤。

   优化方向：在提示词中明确要求输出的详细程度，可加入 “每个方案需包含实现步骤、适用场景、优缺点” 等表述。比如修改为：“请生成 Redis 缓存穿透的解决方案，每个方案需包含：1. 具体实现步骤（如布隆过滤器需说明如何集成到项目中、参数如何设置）；2. 适用场景（如数据量大小、业务特点）；3. 优缺点分析（如开发成本、性能影响）。”

   6.2.3 问题三：AI 输出内容存在错误

   比如需求是 “生成 MySQL 分表分库的 SQL 语句”，但 AI 生成的语句中存在语法错误（如分表关键字使用错误）。

   优化方向：在提示词中加入 “正确性要求”，或提供示例参考。比如修改为：“请生成 MySQL 分表分库的 SQL 语句（基于 Range 分区方式，按‘create_time’字段分区），要求：1. SQL 语句语法正确，可直接在 MySQL 8.0 版本中执行；2. 给出分区表创建语句、数据插入示例、分区查询示例。参考示例：创建 Range 分区表的基础语法为‘CREATE TABLE 表名 (...) PARTITION BY RANGE (分区字段) (...)’。”

   6.3 建立提示词优化记录

   为了持续提升自定义创作能力，建议建立提示词优化记录，每次修改提示词后，记录以下内容：

7. 原始提示词：记录最初的提示词内容。
8. 问题现象：记录 AI 输出不符合需求的具体表现。
9. 优化思路：分析问题原因，确定优化的方向（如补充细节、明确核心需求）。
10. 优化后的提示词：记录修改后的提示词内容。
11. 优化效果：记录 AI 输出是否改善，改善的具体表现。

12. 通过长期记录，能逐渐总结出适合自己的提示词创作规律，比如在哪些场景下需要补充示例，哪些场景下需要强调约束条件，从而提高后续自定义创作的效率和质量。

    7. 不同技术场景的自定义提示词实战案例

    7.1 场景一：代码生成与优化（以 Python 为例）

    7.1.1 需求描述

    需要生成一个 Python 脚本，功能是读取 CSV 格式的用户数据文件，筛选出 “年龄大于 30 岁且所在城市为北京” 的用户，计算这些用户的平均收入，最后将筛选后的用户数据和平均收入结果保存到新的 CSV 文件中。要求代码符合 PEP8 规范，包含详细注释，并且能处理文件不存在、数据格式错误等异常情况。

    7.1.2 自定义提示词

    “请编写一个 Python 脚本，具体需求如下：

13. 功能：

14. 1.1 读取指定路径的 CSV 格式用户数据文件（文件包含字段：user_id、name、age、city、income）；

    1.2 筛选条件：年龄（age 字段）大于 30 岁，且所在城市（city 字段）为 “北京”；

    1.3 计算筛选后用户的平均收入（income 字段），保留 2 位小数；

    1.4 将筛选后的用户数据（保留所有原始字段）和平均收入结果保存到新的 CSV 文件中（新文件需包含 “筛选用户数据” 和 “平均收入” 两部分，平均收入单独占一行，标注 “平均收入：XXX”）。

15. 代码要求：

16. 2.1 符合 PEP8 规范（如缩进为 4 个空格、变量命名使用小写下划线风格）；

    2.2 包含详细注释（函数功能、关键步骤、异常处理逻辑需说明）；

    2.3 处理异常情况：文件不存在（FileNotFoundError）、数据格式错误（如 age 或 income 字段不是数字，ValueError）、CSV 文件字段缺失（KeyError），每种异常需捕获并输出友好的错误提示信息。

17. 输出内容：完整的 Python 代码，代码后需简要说明关键函数的作用。”

18. 7.1.3 提示词设计思路

    首先明确核心功能（数据读取、筛选、计算、保存），并列出每个功能的具体要求，避免 AI 遗漏步骤；其次针对代码规范和异常处理给出明确约束，确保代码可直接使用；最后要求代码后补充函数说明，方便理解代码逻辑。

    7.2 场景二：技术文档撰写（以 API 文档为例）

    7.2.1 需求描述

    需要为一个 “用户信息查询接口” 撰写 API 文档，该接口基于 RESTful 风格，支持通过用户 ID 查询用户的基本信息（用户名、年龄、城市、注册时间）。文档需包含接口基本信息、请求参数、响应数据、错误码、调用示例等部分，适合开发人员参考使用。

    7.2.2 自定义提示词

    “请为 “用户信息查询接口” 撰写 API 文档，文档需符合开发人员使用习惯，具体要求如下：

19. 接口基本信息：

20. 1.1 接口名称：用户信息查询接口；

    1.2 接口功能：通过用户唯一 ID（user_id）查询用户的基本信息；

    1.3 接口风格：RESTful；

    1.4 请求方法：GET；

    1.5 请求 URL：/api/v1/user/info；

    1.6 接口版本：v1；

    1.7 响应格式：JSON。

21. 请求参数：

22. 2.1 列出所有请求参数（包括路径参数、查询参数），每个参数需说明：参数名、参数类型、是否必传、参数位置（如 Query、Path）、示例值、参数说明；

    2.2 本接口仅需查询参数：user_id（用户唯一 ID）。

23. 响应数据：

24. 3.1 分 “成功响应” 和 “失败响应” 两部分；

    3.2 每种响应需列出：响应码（code）、响应信息（message）、响应数据（data，仅成功响应有）；

    3.3 响应数据（data）包含字段：user_id（字符串）、user_name（字符串）、age（整数）、city（字符串）、register_time（字符串，格式为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS”），每个字段需说明含义和示例值。

25. 错误码说明：

26. 4.1 列出接口可能返回的错误码，包括：400（参数错误，如 user_id 为空或格式错误）、404（用户不存在）、500（服务器内部错误）；

    4.2 每个错误码需说明：错误码、错误信息、解决方案。

27. 调用示例：

28. 5.1 给出 curl 命令调用示例；

    5.2 给出示例响应结果（成功响应和 404 失败响应各一个）。

29. 文档格式：使用分级标题和列表展示，结构清晰，便于开发人员快速查找所需信息。”

30. 7.2.3 提示词设计思路

    按照 API 文档的标准结构拆分需求，明确每个部分的具体内容和格式要求，确保文档信息完整；同时考虑开发人员的使用场景，加入错误码说明和调用示例，提升文档的实用性。

    7.3 场景三：问题排查与解决方案（以 Linux 服务器内存过高为例）

    7.3.1 需求描述

    Linux 服务器（CentOS 7 系统）出现内存使用率过高的问题（当前使用率超过 90%），需要生成详细的排查步骤和解决方案，包括如何定位占用内存过高的进程、分析内存占用原因、以及对应的解决措施（如优化进程、释放缓存等），步骤需具体可操作，适合运维人员执行。

    7.3.2 自定义提示词

    “请针对 CentOS 7 服务器内存使用率过高（当前使用率>90%）的问题，生成排查步骤和解决方案，具体要求如下：

31. 排查步骤：

32. 1.1 第一步：查看当前内存使用情况，需说明使用的命令（如 free、top）、命令参数、关键指标的含义（如 total、used、free、buff/cache），以及如何判断内存是否真的紧张（区分缓存占用和实际进程占用）；

    1.2 第二步：定位占用内存过高的进程，需说明使用的命令（如 top、ps）、排序方式（按内存使用率排序）、如何识别异常进程（如进程名异常、内存占用持续过高）；

    1.3 第三步：分析进程内存占用原因，需说明常见原因（如进程内存泄漏、配置参数不合理导致内存占用过大、程序 bug），以及初步判断方法（如查看进程运行日志、检查进程启动参数）。

33. 解决方案：

34. 2.1 针对 “缓存占用过高” 的情况，给出释放缓存的具体命令（需说明命令作用、执行注意事项，避免误操作影响业务）；

    2.2 针对 “异常进程占用内存” 的情况，给出处理步骤（如先停止进程、检查进程是否为必要服务、重启或优化进程）；

    2.3 针对 “进程内存泄漏” 的情况，给出初步处理建议（如临时重启进程缓解问题、记录进程信息以便后续开发人员排查 bug）；

    2.4 针对 “配置参数不合理” 的情况，举例说明常见的需要调整的参数（如 JVM 进程的堆内存参数 -Xmx、-Xms），以及调整方法。

35. 注意事项：

36. 3.1 列出执行操作前的检查项（如确认进程是否为业务核心进程、是否需要在非高峰时段操作）；

    3.2 提醒避免的危险操作（如强制杀死核心进程、随意修改系统配置文件）。

37. 输出要求：步骤按编号排列，每个步骤需包含 “操作命令”“命令说明”“预期结果”，确保运维人员能按步骤执行。”

38. 7.3.3 提示词设计思路

    按照 “排查 - 解决” 的逻辑拆分需求，每个步骤都强调 “具体可操作”，给出明确的命令和说明，避免模糊表述；同时加入注意事项，降低运维操作的风险，符合实际工作场景的需求。

    8. 提示词学习资源推荐

    8.1 官方文档与指南

39. OpenAI Prompt Engineering Guide：OpenAI 官方推出的提示词工程指南，包含基础提示词技巧、进阶方法（如思维链、少样本学习），以及针对不同任务（如代码生成、文本摘要）的示例，适合系统学习提示词逻辑。官方链接：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
40. 通义千问提示词工程文档：阿里通义千问的官方提示词文档，针对中文场景优化，包含技术类、创作类等不同场景的提示词示例，对国内用户更友好。官方链接：404错误页-阿里云帮助中心
41. 豆包提示词指南：字节跳动豆包的提示词使用指南，包含基础语法、场景化示例（如技术问题解答、代码辅助），文档结构清晰，适合新手入门。访问路径：豆包 APP / 网页端 - 帮助中心 - 提示词指南

42. 8.2 社区与论坛资源

43. Reddit r/PromptEngineering：国外知名的提示词工程社区，用户会分享各类场景的优质提示词、使用经验，以及对 AI 工具能力的测试结果，适合了解前沿的提示词技巧。链接：https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/
44. 优快云 提示词相关专栏：优快云 平台上有很多技术博主开设的提示词专栏，内容结合技术场景（如代码生成、文档撰写），示例更贴近开发人员需求，可直接搜索 “提示词工程”“AI 提示词技巧” 找到相关内容。
45. GitHub 提示词仓库：GitHub 上有大量开源的提示词仓库，如 “awesome-prompts”“promptbase”，包含不同领域、不同任务的提示词模板和自定义示例，可按场景筛选使用。推荐仓库：GitHub - f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT and other LLM tools better.

46. 8.3 实践工具推荐

47. PromptBase：一个提示词交易与分享平台，上面有很多专业人士编写的提示词，可按场景（如技术文档、代码优化）购买或参考，适合快速获取高质量的自定义提示词灵感。链接：PromptBase | Prompt Marketplace: Midjourney, ChatGPT, Veo, Gemini & more.
48. ChatGPT Prompt Builder：在线提示词构建工具，提供可视化的模块选择（如需求描述、输出格式、约束条件），用户只需填写内容即可生成结构化的提示词，适合新手使用。链接：Intuit ChatGPT Prompt Builder
49. 本地提示词管理工具（如 Promptfoo）：开源工具，支持本地存储、编辑、测试提示词，可对比不同提示词的输出效果，适合需要频繁使用提示词的用户管理自己的提示词库。GitHub 链接：

    9. 提示词学习的常见误区

    在从 “复制模板” 向 “自定义创作” 过渡的过程中，很多人会因为对提示词逻辑理解不深入，陷入一些常见误区，影响学习效果。了解这些误区并规避，能让学习过程更高效。

    9.1 误区一：过度追求 “复杂结构”

    有些学习者认为，自定义提示词的结构越复杂，效果越好。比如在生成代码的提示词中，加入大量无关的场景描述、冗余的约束条件，导致提示词篇幅过长，AI 反而难以抓住核心需求。

    例如，原本需求是 “生成一个计算两数之和的 Python 函数”，却写成：“请你作为一名资深 Python 开发工程师，拥有 10 年以上的编程经验，曾参与过大型项目的开发，现在需要你生成一个计算两数之和的 Python 函数。这个函数的应用场景可能是在数学计算类软件中，也可能用于数据处理场景，函数需要接收两个参数，这两个参数可能是整数，也可能是浮点数，函数要返回它们的和，并且函数名要符合 PEP8 规范，要有注释，注释要说明函数的作用、参数类型和返回值类型……”

    实际上，核心需求只需明确 “生成计算两数之和的 Python 函数，接收两个参数（整数 / 浮点数），返回和，函数名符合 PEP8 规范并带注释” 即可。过度复杂的结构不仅增加创作难度，还可能干扰 AI 对核心需求的判断。

    规避方法：自定义提示词时，遵循 “核心需求优先” 原则，先明确最关键的目标，再补充必要的细节和约束，避免加入无关信息。判断某部分内容是否必要的标准是：去掉这部分后，AI 是否还能生成符合需求的结果。如果能，就说明这部分内容可简化或删除。

    9.2 误区二：忽略 “需求与 AI 能力匹配”

    部分学习者在自定义提示词时，只关注自身需求，却忽略了所用 AI 工具的能力边界，导致需求无法实现。

    比如用擅长文本创作的 AI 工具，要求它 “生成一个能直接运行的、处理百万级数据的 Spark 代码”，由于该 AI 对 Spark 框架的底层逻辑、语法细节掌握不足，生成的代码可能存在语法错误或无法处理大规模数据的问题；再比如要求基础版 AI 工具 “分析复杂的机器学习模型（如 Transformer）的训练过程并优化参数”，由于基础版 AI 缺乏深度学习领域的专业知识，输出的内容可能流于表面，无法解决实际问题。

    规避方法：在创作提示词前，先通过简单测试了解 AI 工具的能力范围。比如想让 AI 处理某类技术任务，可先发送一个简单的相关需求（如 “解释 Spark 中 RDD 的概念”），根据 AI 的输出质量判断其在该领域的专业度。如果 AI 输出准确、详细，再逐步提出更复杂的需求；如果输出效果差，就需要调整需求（如降低复杂度）或更换更专业的 AI 工具。

    9.3 误区三：不做 “迭代优化”，一次创作即终点

    有些学习者认为，自定义提示词只需创作一次，即使 AI 输出不符合预期，也只是偶尔情况，不需要修改提示词。这种想法会导致无法提升提示词创作能力，也难以获得满意的结果。

    比如第一次创作的提示词是 “生成一个 Python 爬虫脚本，爬取某网站的新闻标题”，AI 生成的脚本没有处理反爬机制（如 User-Agent 设置、请求间隔控制），导致运行时被网站封禁。此时如果不优化提示词，后续再用该提示词生成脚本，问题依然存在；而如果根据问题优化提示词，加入 “脚本需设置 User-Agent 头、请求间隔 3 秒、处理 403 错误” 等约束，就能生成更可用的脚本。

    规避方法：将提示词创作视为 “迭代过程”，每次使用后都根据 AI 的输出效果进行优化。即使第一次生成的提示词能满足基本需求，也可以思考：是否能让输出更精准（如补充格式要求）、更详细（如增加步骤说明）？通过持续迭代，不仅能让提示词越来越贴合需求，还能逐渐掌握不同场景下的提示词创作规律。

    9.4 误区四：直接 “照搬他人的自定义提示词”

    看到他人分享的优质自定义提示词，有些学习者会直接照搬使用，却不理解提示词的设计逻辑，导致遇到类似需求时，依然无法自主创作。

    比如看到别人用 “请基于 Django 框架，按以下步骤生成用户注册功能：1. 设计用户表结构；2. 编写表单验证逻辑；3. 实现视图函数；4. 配置 URL 路由；5. 编写简单的前端页面” 这个提示词，能生成符合需求的内容，就直接保存该提示词，下次需要生成 “用户登录功能” 时，依然用这个提示词，只是替换 “注册” 为 “登录”，却忽略了 “登录功能” 与 “注册功能” 的步骤差异（如登录不需要表结构设计，需要身份验证逻辑），导致 AI 输出不符合需求。

    规避方法：看到优质自定义提示词时，不要只关注 “内容本身”，更要分析其 “设计思路”。比如思考：提示词为什么要按步骤设计？每个步骤的目标是什么？如果需求变化，哪些部分需要调整？通过理解设计逻辑，将他人的经验转化为自己的知识，才能在不同场景下自主创作提示词。

    10. 提示词自定义创作的长期提升策略

    从 “复制模板” 到 “自定义创作”，不仅是技巧的提升，更是能力的积累。想要长期提升提示词创作能力，需要建立系统的学习方法和实践习惯。

    10.1 建立 “场景化提示词库”

    随着使用场景的增多，自定义的提示词会越来越多。建立一个分类清晰的 “场景化提示词库”，既能方便后续复用，又能通过对比不同场景的提示词，总结创作规律。

    10.1.1 提示词库的分类方式

    可按照 “技术领域” 或 “任务类型” 进行分类，比如：

50. 按技术领域分：Python 开发、Java 开发、Linux 运维、数据库（MySQL/Redis）、机器学习、前端开发等；
51. 按任务类型分：代码生成、文档撰写（API 文档、技术方案）、问题排查、知识讲解、数据处理等。

52. 在每个大类下，还可细分小类。比如 “Python 开发” 大类下，可分为 “爬虫脚本生成”“数据分析代码”“Web 框架（Django/Flask）开发” 等小类。

    10.1.2 提示词库的内容记录

    每个提示词在入库时，需记录以下信息，方便后续查阅和优化：

53. 场景描述：说明该提示词对应的使用场景（如 “生成处理 CSV 数据的 Python 代码，包含数据清洗和统计功能”）；
54. 完整提示词：记录最终优化后的完整提示词内容；
55. 设计思路：说明提示词中关键模块的设计原因（如 “加入‘处理缺失值和异常值’的约束，是因为之前生成的代码未处理数据问题，导致运行报错”）；
56. 效果反馈：记录 AI 输出的效果（如 “生成的代码能正确处理缺失值，统计结果准确，但注释不够详细，下次需补充‘注释需覆盖每个函数的参数和返回值’的要求”）；
57. 适用 AI 工具：标注该提示词在哪个 AI 工具上效果最好（如 “ChatGPT 3.5”“通义千问”）。

58. 10.1.3 提示词库的管理工具

    可根据需求选择管理工具：

59. 简单需求：用 Excel 表格或 Notion 文档，按分类创建表格，记录上述信息，支持快速搜索和编辑；
60. 复杂需求：用专业的笔记工具（如 Obsidian）或本地数据库（如 SQLite），支持按标签筛选、关联不同场景的提示词，方便深度整理和分析。

61. 10.2 主动 “模拟不同场景” 进行实践

    提升提示词创作能力的核心是 “多实践”，但很多人只有在有实际需求时才会使用提示词，实践机会有限。主动模拟不同的技术场景进行创作，能快速积累经验。

    10.2.1 场景模拟的方法

    可从 “日常工作中常见的技术任务” 或 “学习过程中的知识点” 出发，设计模拟需求。比如：

62. 基于学习知识点：学习 “MySQL 索引” 后，模拟需求 “生成一篇讲解 MySQL 索引原理的技术文章，包含索引类型、适用场景、创建和删除索引的 SQL 语句示例，目标读者是 MySQL 初学者”；
63. 基于常见工作任务：模拟需求 “生成一个 Linux 系统下的 Shell 脚本，功能是定时备份 MySQL 数据库，备份文件保留 7 天，超过时间自动删除，脚本需包含日志记录功能”。

64. 10.2.2 实践后的总结

    每次模拟实践后，进行总结：

65. 本次提示词的优点：比如 “明确了目标读者，AI 生成的内容难度适中，符合初学者理解水平”；
66. 存在的不足：比如 “未说明文章的结构（如是否需要分章节），导致 AI 生成的内容结构混乱，下次需补充‘文章需包含 “索引原理”“索引类型”“使用示例”“注意事项” 四个章节’的要求”；
67. 可复用的经验：比如 “在生成技术文章的提示词中，明确‘目标读者’和‘文章结构’，能大幅提升输出质量，这个经验可应用到其他文档撰写场景”。

68. 10.3 关注 “技术与 AI 发展动态”，更新提示词逻辑

    AI 技术和各领域技术都在不断发展，新的 AI 工具会有新的能力，新的技术场景会有新的需求。关注发展动态，及时更新提示词的创作逻辑，才能让提示词始终保持有效性。

    10.3.1 关注 AI 工具的更新

    不同 AI 工具会定期更新功能，比如某 AI 工具新增了 “根据代码生成测试用例并进行单元测试” 的能力，某工具优化了对 “复杂数学公式推导” 的支持。关注这些更新后，可调整提示词，充分利用新功能。

    比如之前用该 AI 生成代码时，提示词中需要单独要求 “生成测试用例”，而在工具更新后，可简化提示词，直接要求 “生成代码并附带单元测试，测试用例需覆盖正常场景和异常场景”，AI 就能利用新功能完成任务，提升效率。

    10.3.2 关注技术领域的新需求

    随着技术发展，各领域会出现新的任务场景。比如大数据领域中，Flink 框架的应用越来越广泛，出现了 “生成 Flink 实时数据处理代码” 的需求；前端领域中，Vue 3 成为主流，需要 “生成基于 Vue 3 + Vite 的组件代码” 的提示词。

    及时了解这些新需求，创作对应的提示词，不仅能提升自身在新场景下的应用能力，还能让提示词库保持更新，适应技术发展。

    获取动态的渠道：可关注技术社区（如 优快云、GitHub、Stack Overflow）的热门话题，订阅 AI 工具的官方博客（如 OpenAI Blog、通义千问官方公众号），加入技术交流群，及时获取最新的技术动态和 AI 功能更新。

    11. 结合技术发展趋势的提示词创作方向

    未来，随着 AI 技术的深入发展和各领域技术的融合，提示词创作会出现一些新的趋势。提前了解这些趋势，能让提示词创作能力更具前瞻性。

    11.1 趋势一：“多工具协同” 的提示词创作

    未来，单一 AI 工具可能无法满足复杂的技术需求，需要多个 AI 工具协同工作。比如用 “代码生成 AI” 生成基础代码，用 “代码优化 AI” 优化代码性能，用 “测试 AI” 生成测试用例并执行测试。此时，提示词创作需要考虑 “如何让不同 AI 工具的输出衔接顺畅”。

    例如，为 “代码生成 AI” 设计的提示词，需要明确 “生成的代码需包含详细的函数注释和输入输出参数说明”，方便后续 “代码优化 AI” 快速理解代码逻辑；为 “代码优化 AI” 设计的提示词，需要要求 “优化后的代码保留原有的注释结构，并新增优化点说明”，方便 “测试 AI” 根据优化点设计针对性的测试用例。

    这种 “多工具协同” 的提示词，需要更注重 “输出格式的统一性” 和 “信息传递的完整性”，确保不同 AI 工具之间能高效配合。

    11.2 趋势二：“领域深度化” 的提示词创作

    随着 AI 在各技术领域的专业化，提示词创作会越来越 “深度化”，需要融入更多领域内的专业知识，才能让 AI 生成高质量的内容。

    比如在机器学习领域，未来的提示词可能需要包含 “模型选择依据（如根据数据量大小、特征维度选择 CNN 或 Transformer）”“损失函数的设计逻辑（如分类任务用交叉熵损失，回归任务用 MSE）”“训练策略（如学习率调度、正则化方法）” 等专业细节；在大数据领域，提示词可能需要包含 “数据分片策略（如按时间分区、按地域分区）”“资源配置（如 Spark 集群的 executor 数量、内存分配）”“容错机制（如任务失败重试策略）” 等内容。

    这要求提示词创作者不仅要掌握提示词的创作技巧，还要提升自身在特定技术领域的专业水平，才能设计出符合深度需求的提示词。

    11.3 趋势三：“动态交互型” 提示词创作

    当前的提示词大多是 “一次性输入，一次性输出”，未来可能会出现 “动态交互型” 提示词 —— 通过多轮对话，逐步引导 AI 完善输出结果。

    比如在生成复杂的技术方案时，第一步的提示词是 “概述某项目的技术方案框架，包含核心技术栈和整体架构”，根据 AI 的输出，第二步的提示词是 “针对架构中的‘数据存储层’，补充详细设计（如数据库选型理由、表结构设计原则、数据备份方案）”，第三步的提示词是 “针对‘数据存储层’的设计，分析可能存在的风险（如数据一致性问题、性能瓶颈）并给出解决方案”。

    这种 “动态交互型” 提示词，需要创作者具备 “分步拆解需求” 的能力，能根据 AI 的输出及时调整后续的提示方向，逐步细化需求，最终得到更全面、更深入的结果。