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原文链接：https://baoyu.io/blog/why-people-struggle-with-prompt-engineering
原文作者：宝玉
很多人觉得提示工程（Prompt Engineering）已经过时了：”现在的模型这么强大，谁还需要提示工程？直接告诉AI你想要什么就行了！”
这只说对了一半。对于简单的任务，确实如此。但对于复杂的任务，系统化的提示工程依然必不可少。
🤔 到底什么是提示工程？
提示工程是一个过程——系统地设计、测试和优化提示词。它不是你在网上找到的那些静态模板，而是创造出这些模板的迭代旅程。
核心困境：无法评估与调整
大多数人在提示工程中遇到的核心问题是：
他们无法评估当前输出与期望目标之间的差距，或者不知道该如何调整。
真正的提示工程循环是这样的：
0. 目标 (GOAL): 定义成功的标准是什么。
1. 想法 (IDEA): 构思你的方法（自己写、使用AI、套用模板）。
2. 提示词 (PROMPT): 写出 v1 版本。不要想太多，先快速尝试。
3. 测试 (TEST): 运行并获取结果。
4. 评估 (EVALUATE): 衡量结果与目标的差距。
如果结果不理想？就循环回到第1步。有时你一次就成功了，但更多时候可能需要迭代10次以上。
举个真实例子：我在构建一个YouTube字幕生成器时，迭代了15个版本。AI总是在段落中间插入时间戳，破坏了可读性。直接的指令根本没用。
最终的突破是：添加了一个少样本（few-shot）示例，展示如何将长段落拆分成多个段落。问题瞬间解决了。
区分高手与普通用户的关键
优秀与平庸的提示工程师之间的区别，并不在于拥有最好的模板或最聪明的AI助手。
而在于：
- 识别出输出与目标之间的具体差距。
- 知道应该拉动哪根“杠杆”来缩小这个差距。
这就是为什么领域知识如此重要。一个非程序员即使使用完美的模板来让AI写代码，如果他无法评估输出是否正确或诊断出哪里需要修复，他依然会很吃力。
最优秀的提示工程师不是模板收集者，他们是“射手”——不断测量、调整、再射击，直到正中靶心。
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