#AI提示词（Prompt）的设计 #高效使用AI工具

#良好的提示词设计能力能帮助你与 AI 更顺畅地沟通，减少误解和返工，提升整体沟通效率

文章内容概要：

​ AI提示词Prompt设计编程场景示例：

​ 优势： 提供明确的上下文（错误类型、输入数据、代码片段），帮助 AI 快速定位问题并提供准确解决方案。

​ x 模糊指令(反例)：”我的代码运行报错了，怎么办？“

​ √ 准确指令(正例)：”执行以下Python代码时出现IndexError: out of index，输入数据为[2,4,6,8]，请分析原因并提供修复方案“

​ x 模糊指令：“你是一个资深Python程序员，帮我写一段排序程序代码”

​ √ 准确指令：“要求使用Python编写一段快速排序算法，要求代码性能极致，跟上代码注释，并提供示例输入和输出”

一、问题与背景

什么是 AI 提示词？

AI 提示词Prompt 是指用户提供给人工智能系统的指令或问题，用于引导AI生成特定类型的响应。本质上，它是人与AI之间的交互媒介，通过文字描述明确任务需求、格式约束或创作方向

在软件开发领域，AI提示词常用于：

  1. 控制输出类型：例如"用Python写一个快速排序算法"
  2. 调整代码风格：例如"用ES6语法重构这段回调地狱代码"
  3. 补充上下文：例如"（需求文档如下）请根据该文档生成数据库ER图"
  4. 异常处理：例如"解释这个Java空指针异常的可能原因"

如下是一段较为规范的 AI 提示词设置:

在这里插入图片描述

AI按需输出结果：

在这里插入图片描述

提示词具备以下基本特点：
清晰明确：给出清晰直白的指令，助力 AI 精准把握用户需求。
结构合理：设计具有结构化的提示词，能大幅提高 AI 生成结果的质量和实用性。
灵活可变：用户能够依据具体需求，随时对提示词进行调整，从而达成不同的输出效果。

二、原因分析及目的

掌握AI提示词Prompt设计的原因？

通过优化提示词，可以减少与 AI 反复沟通、调整的试错过程。明确的提示词能一次性精准表达需求，避免因误解而产生的反复修改，大幅提升工作效率。可提高 AI 的理解能力，还能显著提升生成内容的质量和效率

具体来说，有以下几个好处：

  1. 提高准确性

    日常工作示例：

    • x 模糊指令：“起草回复客户投诉的电子邮件并提供解决方案”

    • √ 准确指令：“你的任务是起草一封回复客户投诉的电子邮件，客户投诉内容：xx，使用诚恳、专业且友好的语气，提供解决方案”

    编程场景示例：

    • x 模糊指令：“你是一个资深Python程序员，帮我写一段排序程序代码”
    • √ 准确指令：“要求使用Python编写一段快速排序算法，要求代码性能极致，跟上代码注释，并提供示例输入和输出”

  2. 缩减时间成本

    编程场景示例：

    • x 模糊指令：“帮我优化一下代码”
    • √ 准确指令：“优化一下TypeScripts代码，要求简化代码，依赖按需加载，提取公共逻辑和变量，提高代码性能”

  3. 代码质量提升

    编程场景示例：

    • x 模糊指令：“帮我写一个用户管理功能”
    • √ 准确指令：“使用TypeScripts、React Hooks代码实现用户管理功能，单独写一个函数式组件，要求角色分为管理员/普通用户，管理员有增、删、改功能，且管理具有此页面access权限，其他用户无权限”

  4. 沟通效率提升

    编程场景示例：

    • x 模糊指令：“帮我看下这段代码是否存在安全漏洞和bug”
    • √ 准确指令：“以下代码在执行时出现堆栈溢出异常，请以资深 Java 开发工程师的身份进行分析，并给出具体原因和修复建议”

  5. 理解更具深度

    • 在设计提示词时，用户需要明确任务背景、技术细节、期望目标，这一过程能帮助用户深入分析问题，理清思路

    学习提示词设计不仅是高效使用 AI 工具的必备技能，更是一种能够提升个人结构化表达和问题分析能力的重要方法。通过掌握提示词设计技巧，你可以更好地发挥 AI 的潜力，提升工作效率和产出质量，最终实现人机协作的最优效果

在这里插入图片描述

要素（Element）定义（Definition）示例（Example）
1. 指令 （Instruction）明确要求 AI 执行的具体任务，是提示词的核心部分。"编写一个 Java 函数实现快速排序。
“实现一个 TypeScripts 组件用于表单验证。”
2. 上下文 （Content）提供背景信息以辅助 AI 理解任务需求，包括技术栈、问题描述或业务场景等。技术栈：“使用 Antd 框架开发前端组件。”
问题描述：“当前代码在递归调用时出现堆栈溢出错误。”
业务场景：“这是一个电商平台购物车功能的优化需求。”
3. 输入数据 （Input Data）提供具体需要处理的信息，包括代码片段、错误日志、接口文档或设计需求等。代码片段：粘贴存在问题的代码段落。
错误日志：完整的报错信息或调试数据。
接口文档：API 参数说明或设计需求文档。
4. 角色 （Role）定义 AI 扮演的角色或专业领域，帮助 AI 从专业视角理解并回应问题。“假设你是一位资深全栈工程师。”
“以代码审查专家的身份分析以下代码。”
“作为一名资深数据分析师，解释以下数据的趋势。”
5. 输出格式 （Output Format）明确期望 AI 输出的响应结构或具体格式要求，如代码规范、文档格式或交互逻辑等。代码规范：“代码需符合 PEP8 标准，并附带详细注释。”
文档格式：“以 富文本 格式输出，包含清晰的标题和列表。”
交互逻辑：“生成包含组件结构、样式和交互的完整 React 代码。”
6. 期望 （Expectation）表达对输出结果的额外要求或质量标准，如性能优化、质量保证或风格约束等。性能优化：“降低算法的时间复杂度至 O。”
质量要求：“代码需通过单元测试，并提供测试用例。”
风格约束：“使用函数式编程风格编写代码。”

三、Prompt解决方案

综合运用以上Prompt六个要素，设计出高效、结构化的提示词：

编程场景实战案例

【指令（Instruction）】
请为我写一个提供 API接口供开发者调用的平台。

【上下文（Content）】

  • 技术选型：

    前端
    Ant Design Pro
    React
    Ant Design Procomponents
    Umi
    Umi Request(Axios 的封装)
    后端
    Java Spring Boot
    Spring Boot Starter(SDK开发)
    Dubbo(RPC)
    Nacos
    Spring Cloud Gateway(网关、限流、日志实现)

  • 问题描述：

    用户可以注册登录，开通接口调用权限。用户可以浏览接口并调用，且每次调用会进行统计。管理员可以发布接口、下线接口、接入接口，以及可视化接口的调用情况、数据。项目侧重于后端，包含较多的编程技巧和架构设计层面的知识。

  • 业务场景：做一个 API 接口平台，需提升用户交互体验。

  • 其他要求:
    1.防止攻击(安全性)
    2.不能随便调用(限制、开通)
    3.统计调用次数
    4.计费
    5.流量保护

    6.API接入

【输入数据（Input Data）】

  • 现有代码仓库链接：https://gitee.com/wubaidev

  • 数据库表设计示例：

    -- 接口信息
create table if not exists wubai.`interface_info`
(
    `id` bigint not null auto_increment comment '主键' primary key,
    `name` varchar(256) not null comment '名称',
    `description` varchar(256) null comment '描述',
    `url` varchar(512) not null comment '接口地址',
    `requestHeader` text null comment '请求头',
    `responseHeader` text null comment '响应头',
    `status` int default 0 not null comment '接口状态（0-关闭，1-开启）',
    `method` varchar(256) not null comment '请求类型',
    `userId` bigint not null comment '创建人',
    `createTime` datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
    `updateTime` datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间',
    `isDelete` tinyint default 0 not null comment '是否删除(0-未删, 1-已删)'
    ) comment '接口信息';

【角色（Role）】
请以资深前端架构师的身份完成本次任务。
【输出格式（Output Format）】

  • 前后端项目代码分开输出。

  • 使用函数组件和React Hooks实现，符合TypeScripts最佳实践。

  • 输出代码需符合ESLint规范，附带详细的注释说明。

  • 使用Markdown格式提供完整的代码和使用说明文档。

【期望（Expectation）】

  • 组件实现需考虑性能优化，避免不必要的渲染。
  • 提供单元测试代码示例，确保组件的可靠性。
AI 编程Prompt提示词设计原则

设计细则

设计提示词时，应遵循以下三个基本原则：

  1. 分步拆解原则（Divide-and-Conquer）

    对于复杂需求，将问题拆解为多个清晰明确的子任务，逐步拆解推进，很多伙伴在面对复杂需求时，无从下手，其实是需求过得不够仔细。

    初级提问（反例）：

    请帮我用Python写一个爬虫脚本

    优化提问（正例）：

    第一步：明确需求与工具

    我需要用Python爬取CSDN热榜文章数据，请推荐适合的库，并说明推荐理由。

    第二步：基础代码框架

    根据我选择的库，给出一个基础代码框架，包含请求发送、数据解析和数据保存功能。

    第三步：完善代码细节

    请在基础框架中添加反爬虫机制（如随机请求头、IP代理）及异常处理。

    优势： 逐步引导 AI 理解需求，降低沟通成本，提升代码质量。

  2. 精准描述原则（Clarity & Completeness）

    提供清晰、完整、具体的上下文信息。

    错误示例（反例）：

    我的代码运行报错了，怎么办？

    优化示例（正例）：

    执行以下Python代码时出现`IndexError: out of index`，输入数据为[2,4,6,8]，请分析原因并提供修复方案：  
def get_thround_element(arr):
    return arr[2]

    优势： 提供明确的上下文（错误类型、输入数据、代码片段），帮助 AI 快速定位问题并提供准确解决方案。

  3. 知识对齐原则（Knowledge Alignment）

    明确告知 AI 所使用的技术栈、语言、框架及版本，避免技术不匹配导致的额外沟通成本。同时，可提供官方文档链接、技术文章或代码仓库地址等参考资源，以帮助 AI 更准确地理解需求背景和技术设计细节，细化问题。

    示例（正例）：

    使用React 18开发一个高级表达组件，要求兼容TypeScript 5.0，并使用Ant Design 4.22.0作为UI库。
参考资源：
React官方文档：https://react.dev/
Ant Design组件库文档：https://ant.design/components/

    优势：

    • 降低沟通成本，确保 AI 输出的代码与现有项目技术栈无缝对接。
    • 提供权威、精准的参考信息，帮助 AI 更好地理解需求背景，快速定位技术要点，提升生成结果的质量和准确性。

总结：

通过以上Prompt提示词设计原则和场景案例识别并规避这些误区，你可以更高效地掌握 AI 编程技能，并在实际项目中快速应用所学知识，可以更高效地完成编程任务，同时提高代码的质量和适用性。
🥇个人主页：500佰
欢迎留言

# 人工智能 # java
Logo
松山湖开发者村综合服务平台

助力广东及东莞地区开发者，代码托管、在线学习与竞赛、技术交流与分享、资源共享、职业发展，成为松山湖开发者首选的工作与学习平台

更多推荐

cover

【SpringBoot】实现登录功能

avatar 松山湖开发者村综合服务平台
cover

解锁AI未来：大模型编程与提示工程实战指南

avatar 松山湖开发者村综合服务平台
cover

探索通义万相 2.1：借助蓝耘智算平台开启 AI 创作新旅程

avatar 松山湖开发者村综合服务平台