为何许多人在使用模板和AI辅助后，依然难以掌握提示词工程？

📢 转载信息

原文链接：https://baoyu.io/blog/why-people-struggle-with-prompt-engineering

原文作者：宝玉

---

AI时代，提示词工程真的“过时”了吗？

许多人认为提示词工程（Prompt Engineering）已经过时了：“现在的模型这么强大，谁还需要提示词工程？直接告诉AI你想要什么就行了！”

这种看法只对了一半。对于简单的任务，确实如此。但对于复杂任务，系统化的提示词工程仍然是必要的。

💡 什么是真正的提示词工程？

提示词工程是一个过程——系统地设计、测试和优化提示词。它不是指你在网上找到的那些静态模板，而是创造这些模板的迭代旅程。

核心难题：无法有效评估和调整

大多数人面临的核心问题是：他们无法评估当前输出与目标的差距，也不知道如何进行调整。

以下是真正的提示词工程循环：

[图片说明：展示迭代过程的流程图 - 目标 → 想法 → 提示词 → 测试 → 评估 → 重复]

1. 0. 目标 (GOAL): 明确成功的标准是什么。
2. 1. 想法 (IDEA): 构思你的方法（自己编写、使用AI、改编模板）。
3. 2. 提示词 (PROMPT): 编写V1版本。不要过度思考，先快速尝试。
4. 3. 测试 (TEST): 运行并获取结果。
5. 4. 评估 (EVALUATE): 衡量结果与目标的差距。

如果结果不理想？那就回到第1步循环。有时你一次就成功了，但有时可能需要10次甚至更多的迭代。

实战案例：字幕生成器的优化之路

例如，在我构建一个YouTube字幕生成器时，我经历了15个以上的版本。AI总是将时间戳插入段落中间，严重破坏了可读性。直接的指令根本不起作用。

突破点在于：我添加了一个“少样本（few-shot）”示例，展示了如何将过长的片段拆分成多个自然段落。问题瞬间得到解决。

区分优秀与平庸提示词工程师的关键

区分优秀和普通的提示词工程师的不是拥有最好的模板或最聪明的AI助手。

而是取决于：

• 识别输出与目标之间具体差距的能力。
• 知道应该拉动哪个“控制杆”来缩小这个差距。

这就是为什么领域知识如此重要。一个非程序员使用AI来编写代码，即使拥有完美的模板也会遇到困难——因为他们无法评估输出是否正确，也无法诊断出需要修复的问题。

顶尖的提示词工程师不是模板收集者，他们是那些不断测量、调整、再射击，直到命中靶心的人。

---

---

🚀 想要体验更好更全面的AI调用？

欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，小白也可以简单操作。

青云聚合API官网https://api.qingyuntop.top

支持全球最新300+模型：https://api.qingyuntop.top/pricing

详细的调用教程及文档：https://api.qingyuntop.top/about