AI时代学会提问（二）：1个工具 2个技巧
AI时代学会提问（二）：1个工具 2个技巧 关注 作者 关注 作者 关注 作者 关注 作者 2025/08/17 00:35书接上文，关于怎么用好AI，主要还是要学会提问。有时候可能并不是模型不行，而是你问的有问题，导致模型只能跟着你（错误的）的思路去生成，结果当然是食之无味弃之可惜。
提问=指令=提示词=prompt
其实都是一样的，有很多同学会问不就是输入的问题么？提示词就提示词，但是为什么叫提示词工程？
提示词作为大模型的核心输入指令，是直接影响模型的理解准确性和输出质量的。
优质的 Prompt 能显著提升大语言模型在逻辑推理、步骤分解等复杂任务上的表现。
随着模型能力不断提升，我们问的问题也越来越复杂，而问题本身的构造，从一开始的“把需求说明白”，转向在包含多步骤、多工具和多 Agent 协作的 Workflow 中进行系统优化。 爱壹帆免费版yfsp.app pgslotgacor a5game.app 小宝影院xiaobaotv.video
大语言模型的本质，是预测下一个 token 的概率模型。它接收一段文本，根据训练中学到的模式判断接下来最可能出现的 token。预测完成后，这个 token 会被添加到输入末尾，然后继续预测下一个。每一步输出都依赖于前面的上下文和已掌握的规律。 jogodotigrinhodemo a5game.app Cassinos a5game.app sugarrush1000demo a5game.app
因此，撰写 Prompt 的过程，就是在引导模型生成所需的 token 序列，让它按照你的预期一步步输出结果。 sweetbonanza1000demo a5game.app JogodoTigrinho a5game.app
提示词工程的目标，是设计能让模型输出准确结果的 Prompt。这通常需要反复调整，包括 Prompt 的长度、语言风格和结构等等等等...
今天主要是给大家分享一个工具+两个技巧，让你真正学会提示词工程是如何调优&迭代的！
一个工具：PromptPilot
Prompt调优是和AI打交道必备的技能，而传统的方式是去写一段prompt，然后投喂给AI生成，发现效果不好，再改一改重新投喂。但是有2个问题：
1、写好的Prompt如何进行资产管理
2、调优后的Prompt发现还没有上一版的好，但是忘了上一版怎么写的了 爱壹帆yfsp.app
包括我之前也写了很多Prompt，反反复复调整了几版，最终确定下来。如果说只用一个模型/工具还好，封装成智能体就行了。但是有时候也会切换工具，那就需要来回扒提示词。所以我之前的Prompt管理用的很笨的方法就是用备忘录：
过往沉淀的提示词从资产管理角度来说，也不失为一种办法，但是第二个问题还是很难解决。一个是你不断调整，发现之前的某个版本效果还不错，但是你找不回来又想不起来；一个是你想看看调优之后的效果和之前的哪个更好，只能2个都存下来并依次投喂给模型去测试。不是不行，而是麻烦。 华人影视xiaobaotv.video
后来也出现了很多Prompt调优的小工具或者是网站，上面基本都有用AI帮你生成提示词的功能，包括很多好心人给的提示词模板。但是体验下来，我还是觉得PromptPilot最好。
是字节旗下火山引擎推出的一个平台，同样能帮你生成一个优质提示词，但是最最关键的是Prompt版本管理能力，真的是完美解决我上面提到的两个问题！ fortunetigerdemográtis a5game.app
首页Prompt生成&调试
其实界面功能还是非常简单明了的，自然语言提出你的需求（你希望这个提示词执行什么任务），就可以给你生成一个： 小宝影院电影xiaobaotv.video
输入需求
生成结果生成之后，可以再进行优化、复制、验证
优化Prompt
自然语言修改
优化后的结果比如这种平台字数限制的规则，模型一般来说肯定是不知道的，一眼能看到优化点的就可以直接在这个地方给调试掉。但是如果你看不到优化点，你觉得已经足够好了，但还是要以结果为导向，这个时候就可以用验证这个功能了。
Prompt验证
验证有2个模式选择：评分模式和GSB比较模式
评分模式 slot a5game.app
评分模式点击生成模型回答可以AI生成变量内容，查看模型回答的效果：
模型回答模型回答的结果可以再进行改写或者是添加至评测集，而且可以进行批量评测，基于平台提供的评分档位进行批量打分。
GSB比较模式 tigrinhodemo a5game.app
GSB比较模式和评分模式差不多，不一样的是由2个模型进行输出，更多的是测模型和Prompt之间的适配。有时候一个好的Prompt搭载不同的底模，输出的质量也是不一样的。
输出的结果生成之后会弹出一个弹窗，通过GSB选择判断2个模型输出的结果质量，并借助评分和原因来反哺优化Prompt。
Prompt版本管理
而我们每次的优化，都可以在标题右边的icon进行版本管理，可以随时切换至之前所保存的任意一版的Prompt。这个是我认为最好用的一个功能点，可以对Prompt进行版本管理和切换。
PromptPilot中，每个「Prompt调优任务」是可以管理多个Prompt版本。不同版本的Prompt及其对应的评测集相互独立控制。每个调优任务的实现机制为：
- 帮助用户从「任务」生成「初始Prompt」；
- 调试「初始Prompt」，并形成评测数据集的种子「样本」；
- 基于种子「样本」，批量生成样本并构建「评测数据集」
- 平台以提高样本整体评分为目标，基于「评测数据集」，并结合特定算法，形成一个优化后的新版本Prompt。
其中，每一条样本包括提问、回答、评分结果。在不同任务场景、调优模式下，每一条样本的元素构成不尽相同。
这个平台上还有很多功能，这个就等大家去挖掘了，我就不一一展开演示了： 爱壹帆影视yfsp.app 小宝影院电影xiaobaotv.video
多轮对话：适用于需要与模型助手进行多轮次对话的任务。用户设置
系统Prompt并输入用户内容，模型以助手身份与之开展多轮交流。 足球比分 a5game.app视觉理解：适用于包含图片信息的任务。用户输入包含
变量（文本/图像）的Prompt，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。
说明 | ||
Prompt快速优化 | 在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户对当前Prompt整体不满意，使用AI一键改写。 | |
基于反馈优化 小宝影院在线视频xiaobaotv.video | 在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户对当前Prompt局部不满意，输入反馈引导AI进行优化。 slots a5game.app | |
构建用户提问 Caça-níqueis a5game.app | AI联网生成变量 plataformademo a5game.app slotsdemo a5game.app fortunetigerbônusgrátissemdepósito a5game.app | 在Prompt调优模块的调试流程中，用户需要模型访问互联网，生成更多样化的变量内容。 |
AI批量生成变量 | 在Prompt 调优模块的批量流程中，用户需要以种子样本为基础，批量生成数据集用于Prompt优化。 足球比分 a5game.app | |
生成模型回答 | 启用领域知识库 demo a5game.app | 在Prompt生成模块中，支持用户使用领域知识帮助Prompt优化迭代。 demo a5game.app |
模型工具调用 爱壹帆国际版 yfsp.app | 在Prompt调优模块中，用户需要大模型调用外部工具或函数进行回复，突破纯语言处理局限，实现与真实世界的交互和操作。 fortuneoxdemográtis a5game.app | |
优化理想回答 jogosdemopg a5game.app | 在Prompt调优模块中，用户没有明确的理想回答时，可参考AI生成内容，或进一步提供用户反馈、修改AI思考步骤以优化AI生成结果。 demotigrinho a5game.app | |
完成回答评分 pragmaticplay a5game.app | 选用GSB比较模式 | 在Prompt调优模块中，用户对于此任务没有理想回答或明确的评分标准，可选用GSB比较模式。 |
构建复杂评分标准 xiaobao xiaobaotv.video | 在Prompt 调优模块的批量流程中，平台支持一种领域特定语言 (DSL) ，以满足用户构建复杂评分标准的需求。例如，当模型输出为 JSON 格式且包含多个字段时，用户可针对不同字段分别设定评分规则，最终汇总得出总分。详情参见 评分 DSL。 爱亦凡yfsp.app | |
AI批量智能评分 fortunedragon demo a5game.app | 在Prompt 调优模块的批量流程中，用户需要以种子评分结果为基础，对模型回答进行批量AI智能评分。 ifun yfsp.app | |
模型设置 | 自定义模型 | 在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户可以使用第三方模型。当前仅支持独立站版本。 免费在线影院xiaobaotv.video pragmatic a5game.app 海外华人视频网xiaobaotv.video |
修改模型推理参数 寻秦记爱壹帆yfsp.app slotpix a5game.app aiyifan yfsp.app ifvodyfsp.app | 在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户可以调整模型推理参数（Temperature，Top P，参数含义见请求体）。当前仅支持火山方舟版本。 a5game a5game.app | |
开启免费模型精调 nba比分 a5game.app tigrinho gratis a5game.app 爱壹帆电影yfsp.app | 在Prompt调优模块的「智能优化」流程中，用户可以进一步勾选「免费智能精调」，以突破Prompt优化瓶颈，并在精调后的模型上执行优化后的Prompt推理。当前仅支持火山方舟版本。 一帆yfsp.app | |
其他 | 开启单样本调试模式 plataformademográtis a5game.app | 在Prompt调优模块的批量流程中，用户处理数据集时，需要对单个样本进行精细化调试。 |
两个技巧：逆向工程&人设法
工具是有了，但是好的Prompt一定不是AI跑出来了的，毕竟用AI生成的Prompt，本质上可能也是封装了一套System Prompt而已。所以今天不讲结构化，我们说说逆向工程和人设法。
逆向工程
逆向提示词工程（Reverse Prompt Engineering），简单来说，就是从一篇已经存在的、你很喜欢的文章，反向推导出生成这篇文章的“指令”。
就有点像你吃到一道特别好吃的菜，你想学什么做。那肯定不是直接问厨师一句“怎么做一道好吃的菜？”，而是直接问：“这道菜里到底放了什么调料，火候是多大，用了什么烹饪手法？”
当你把一段范文丢给AI，让它做逆向工程时，它会像一个顶级的文学评论家+数据分析师一样，去解构这段文字：
- 语气和风格： 是严肃的，还是幽默的？是正式的，还是口语化的？
- 用词和句式： 是喜欢用长句还是短句？是爱用专业术语还是大白话？
- 修辞手法： 有没有用比喻、排比、反问？
- 文章结构： 是总分总结构，还是时间线叙事？段落长短如何？
- 论证方式： 是靠数据说话，还是靠讲故事来打动人？
AI会把这些要素全部提炼出来，组合成一条全新的、详细的Prompt。这条Prompt，就是那份能复刻出同样风格文章的“菜谱”。
步骤很简单： iyftvyfsp.app 爱壹帆在线yfsp.app
1、找到你的“参考文本”： 找到一篇你特别喜欢的文章。可以是你老板写的邮件，可以是某个爆款公众号的推文，甚至可以是乔布斯的演讲稿。 slotdemo a5game.app
2、结合Prompt给模型：
请对下列{文本}进行逆向提示词工程，生成一个可以仿写这段文章的提示词。 要求: 1. 需提炼文章的语气，写作风格，用词，句式等各种写作方面的要素，你可以根据写作领域的专业知识，进行更多写作要素的分析。 2. 生成的提示词，是要发送给AI的，让它能以任意主题，写出与{文本}风格类似的文章。 文本 = {[这里粘贴你的范文]}
案例
直接用上面案例生成的小红书风格文案为参考文本。 爱一番yfsp.app
输入：
请对下列{文本}进行逆向提示词工程，生成一个可以仿写这段文章的提示词。
要求:
1. 需提炼文章的语气，写作风格，用词，句式等各种写作方面的要素，你可以根据写作领域的专业知识，进行更多写作要素的分析。
2. 生成的提示词，是要发送给AI的，让它能以任意主题，写出与{文本}风格类似的文章。
文本 = {宝子们👋，今天我去了一家超绝的咖啡馆☕！那里环境老好了，装修超有格调，温馨又舒适😍。我点了杯拿铁，奶泡细腻，咖啡香醇，味道棒极了👏。服务员态度也超亲切，让人浑身舒坦~强烈建议大家都去体验一波😘！}模型输出：
**写作要素分析：**
1. **语气**
- 轻松、活泼、亲切，像是在跟朋友分享小秘密。
- 带有较强的个人情绪色彩，感叹号频繁出现，强调兴奋和推荐的情绪。
2. **写作风格**
- 典型的“小红书/朋友圈分享文案”风格。
- 使用大量口语化表达，比如“宝子们”“超绝”“老好了”。
- 语句简短，感情直接，不拐弯抹角。
3. **用词特点**
- 大量夸张化、感叹式形容词（超绝、超有格调、棒极了）。
- 情绪化副词（强烈、老好、超亲切）。
- 使用网络流行语和俏皮昵称（宝子们、体验一波）。
- 用表情符号强化情绪（👋☕😍👏😘）。
4. **句式特点**
- 短句为主，断句明显，增强节奏感。
- 描述顺序按“整体感受 → 细节描写 → 总结推荐”。
- 经常用波浪线“~”作语气延伸。
5. **情绪表达**
- 强调“推荐”和“个人感受”，带动读者情绪。
- 生动的感官描写（视觉、味觉、触觉）。
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**AI 提示词（Prompt）**
你是一个生活方式博主，用轻松、活泼、亲切的语气写一篇短文，像是在和朋友分享你的新发现。要求：
- 主题可以自由选择，但必须是**强烈的正面个人体验**（如旅行、美食、购物、娱乐等）。
- 使用**大量口语化词汇**，适当加入**网络流行语、亲昵称呼**（如“宝子们”“姐妹”“小伙伴们”）。
- 模仿社交平台笔记风格，多用短句，感情直接外放。
- 善用**夸张和感叹式的形容词/副词**（如“超绝”“绝美”“老好了”“棒极了”）来强化情绪。
- 文中多用**表情符号**（emoji）来表达感受，例如：😍👏☕😘✨等。
- 写作结构参考：
1. 开头用亲昵称呼+问候切入；
2. 简述体验的场景；
3. 按感官描写细节（环境、外观、味道、服务、感受等）；
4. 用热情的语气强烈推荐给读者；
5. 结尾可以用“强烈建议大家…”或“快去冲！”等收尾。
- 语气要自然，不要像广告，更像真实生活的分享。 
我们再拿着这个“菜谱”再去生成一下试试：
生成的效果这个效果确实非常稳定，而且比我用那种结构化的小红书风格润色助手（结构化prompt）的效果要好得多。
掌握逆向分析技术的工程师一天内就能生成多种风格的写作机器人！！！（当然，这篇不是我生成的昂～）
人设法
这个技巧，听起来耳熟。不就是给模型指定一个角色嘛～ 小寶影院xiaobaotv.video
实则不然！ plataformademográtis a5game.app JogodoTigrinho a5game.app
我们以前的思路是什么？让AI扮演角色。“请你扮演一个xxx”。
但你想想，你让一个本质上是数据和算法的集合去“扮演”，它能演成啥样？它只能从海量数据里，找一个最大公约数的、最刻板印象的“角色”给你。所以，你得到的答案，自然也就平平无奇。 一帆视频yfsp.app iyf yfsp.app
而“人设法”的核心，恰恰相反：不是要AI当什么角色，而是要它把你当成什么角色。 爱一帆 yfsp.app
你想想，你在现实生活中跟人交流，是不是会下意识地根据对方的身份和认知水平，来调整你的说话方式？你跟一个5岁小孩解释“什么是互联网”，和跟一个计算机系博士生解释，用的词汇、举的例子、说话的深度，能一样吗？
AI也是一个道理。它的模型里，存储了人类社会海量的对话文本。这些文本里，本身就包含了各种各样的人设对话。有专家对新手的，有老板对员工的，有医生对病人的... 当你清晰地告诉AI“我是谁”、“我处于什么水平”、“我的目标是什么”的时候，你其实是在帮它做一个精准的“筛选”。
我们拿案例来做对比： pg a5game.app
比如我想了解社交营销，那定义角色的Prompt可能会是：
### 角色
你是一位专业的营销讲师
### 目标
在未来3个月内，不花一分钱广告费，将该品牌的Instagram粉丝做到1000人。
### 动作
为创始人提供一份超级详细、手把手、可以直接落地执行的社交媒体营销入门指南，具体说明第一周、第一个月应该做的事情，包括每天需要花费的时间、发布内容的类型，并给出几个帖子文案的例子。
### 要求
使用最通俗易懂的语言。
### 格式
无特殊格式要求，内容清晰、有条理即可。
生成的效果而用人设法的Prompt会变成：
请把我当成一个刚刚辞职创业、手头只有5000块启动资金的小品牌创始人。
我的品牌是做手工烘焙的，目标客户是20-35岁的女性。
我对社交媒体营销一窍不通，连什么是Reels和Shorts都分不太清。
我希望能得到一份超级详细、手把手、可以直接落地执行的入门指南，目标是在未来3个月内，不花一分钱广告费，把我的Instagram粉丝做到1000人。
请用最通俗易懂的语言告诉我，我第一周、第一个月应该具体做什么，每天需要花多长时间，发什么类型的内容，甚至可以给我几个帖子文案的例子。
生成的结果底模都是用的GPT-5，生成的质量相对来说应该都还不错，我个人更倾向于第二个，生成的内容更容易理解，尤其是一些名词确实不懂，还会给一个名词解释。
第二个提问，我给了AI一个极其具体的人设——我的角色、我的困境、我的资源、我的目标。AI不再需要去“扮演”一个空洞的讲师，而是直接进入了“辅导一个资源有限的创业小白”这个具体的场景。它给出的答案，不再是放之四海而皆准的“正确的废话”，而是一份可以立刻打印出来、贴在墙上执行的行动计划。
当然，这招也有翻车的时候。人设法和角色设定这两种都可以尝试尝试。 电影爱壹帆yfsp.app ifuntvyfsp.app 爱壹帆电影 yfsp.app
如果说逆向提示词，就是让模仿变得高效，那人设法是让你和AI的沟通变的精准。
“人设法”是精准打击，它通过定义“你是谁”，来让AI给出最适合你的答案。而“逆向提示词”是风格复刻，它能“偷”来任何你想要的文字风格，让你的内容生产力爆表！ 小寶影院电影xiaobaotv.video
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