摘要：行了，咱说点实在的。谁还没经历过？你满怀期待地问ChatGPT、文心一言、或者随便哪个当红AI点啥，结果它要么回你一堆…呃，不知所云的玩意儿，要么就是一本正经地胡说八道。你试着换种问法，甚至（对着屏幕）咆哮，但它还是get不到你的点。那感觉，就像给一个只懂克林
行了，咱说点实在的。谁还没经历过？你满怀期待地问ChatGPT、文心一言、或者随便哪个当红AI点啥，结果它要么回你一堆…呃，不知所云的玩意儿，要么就是一本正经地胡说八道。你试着换种问法，甚至（对着屏幕）咆哮，但它还是get不到你的点。那感觉，就像给一个只懂克林贡语的人指路一样，心累。
后来我才发现，很多时候，问题不光在AI“笨”，也在咱自己 —— 咱就没把“话”问对！
最近，我搞到了一份谷歌内部流出的指南，作者是Lee Boonstra，标题特朴实——《Prompt Engineering》（提示词工程）。没啥花里胡哨的，就是深入浅出地讲，他们内部是怎么琢磨咱们喂给大模型（LLM）的那些指令（也就是“提示词”）的。看完之后，真有种“原来如此”的感觉，也解释了为啥我之前跟AI互动时老翻车。
所以，抛开那些吹上天的概念，咱就聊聊，根据谷歌这本“攻略”，想让AI靠谱地产出点有用玩意儿，到底啥是关键。
这也是我最初的疑问。指南里直击要害：大模型（LLM）本质上就是个超级能预测的机器。 你给它一段文字，它就疯狂预测下一个最可能出现的词是啥，然后接上，再预测下一个……如此循环往复。它并非真的理解，只是基于它“吃”进去的海量文本，极其擅长模仿模式。
你的提示词，就是这个预测链条的“起点”和“上下文环境”。 一个模糊的提示词，就像给了个错误百出的地图——AI可能瞎猫碰上死耗子，也可能跑到十万八千里外。
所谓的“提示词工程”，不是非要你懂代码（虽然懂点有好处）。它的核心是学习如何给这些强大但又一根筋的预测引擎，下达清晰、有效的指令。这直接决定了你是得到一份杰作，还是……嗯，你懂的。
好了，说点能上手的干货。这份指南拆解了好几种构建提示词的方法，从基础到进阶：
光有好词好句还不够，你还得会调这些“设置项”，它们直接影响输出风格：
Temperature (温度)： 可以理解为“创意阀门”。温度低 = 输出更保守、靠谱、贴近事实。温度高 = AI更“放飞自我”，更有创意但也可能胡言乱语。找到合适的“火候”很重要。Output Length (输出长度)： 字面意思，控制长短。但记住，限制长度不等于让AI更精炼，它只是到字数就停。Top-K / Top-P (核采样)： 另外两种控制随机性的方法，限制AI在预测下一个词时的“候选范围”。通常和温度配合使用。调试这些参数本身就是“工程”的一部分。有时候一个完美的提示词没起作用，可能就是温度设错了。
理论听了不少，那到底该怎么做？从指南里我提炼出这几条“金规铁律”：
✅ 例子为王 (Few-shot)： 再强调一遍，处理复杂任务时，给AI看“样板”效果拔群。这是指南里反复强调的点。力求清晰简洁： 如果你自己都觉得提示词绕，AI肯定更懵。少说废话，直奔主题。输出要求要具体： 别只说“写个报告”。要说“写一份500字左右的报告，总结关键发现，面向非技术读者，用要点列表形式呈现。”多用“指令”，少用“禁止”： 告诉AI“要怎样做”（比如“用正式语气写”）通常比告诉它“不要怎样做”（比如“别用俚语”）效果更好。正面引导为主。巧用变量 (自动化必备)： 如果要把提示词嵌入程序，用 {客户姓名} 这样的占位符比写死内容灵活得多。玩命测试、反复迭代： 没有万能公式。大胆尝试不同的措辞、风格、参数、甚至输出格式（比如要求输出JSON有时能倒逼结构化）。CoT技巧：温度归零是关键： 如果用思维链处理有唯一正确答案的任务（如数学计算），把温度（Temperature）设为0，能让它更倾向于选择最合乎逻辑的路径。⚠️ 【压轴！重中之重！】把你每次的尝试都给我记下来！(Document Everything!) 这可能是整个指南里最最最重要、但我自己也最容易忽略的一条建议。谷歌强烈建议你维护一个详细的提示词尝试记录：目标是啥？ 这次想让AI干嘛？提示词原文？ 原封不动复制下来！用了哪个模型/设置？ 温度、Top-K/P这些。AI回了啥？ 输出结果。效果咋样？ (行/不行/时好时坏)有啥心得/发现？ 备注一下。(找个笔记本或电子表格的图)为啥要这么麻烦？ 因为你绝对会忘！因为模型会更新！因为出问题时没记录根本没法排查！把它当成你的实验日志。以后你会感谢现在认真记录的自己。啃完谷歌这份内部指南，基本印证了大家的感受：想让AI出好活儿，不仅看AI本身有多牛，很大程度上取决于咱自己会不会跟它“好好说话”。
这玩意儿是个技术活，跟学任何技能一样。需要练习、需要实验、甚至需要点枯燥的记录工作。但回报也是实打实的——少点抓狂、效果好得多，而且感觉自己真是在跟一个强大的工具协作，而不是在碰运气。
所以，下次AI再给你整不会了，先别急着骂它。回头看看你的提示词：是不是能更清楚点？能不能给个例子？要不要让它“一步一步想”？
试试这些思路吧。没准儿，你和AI的关系就此“破冰”了呢。祝你好运！
来源：码农世界