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原文链接：https://baoyu.io/blog/why-people-struggle-with-prompt-engineering
原文作者：宝玉
AI时代，提示词工程是否已死？
许多人认为提示词工程（Prompt Engineering）已经过时了。他们觉得：“现在的模型太强大了，谁还需要提示词工程？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。但对于复杂任务，系统化的提示词工程依然是必需的。
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之旅。
大多数人面临的核心问题
他们无法评估当前输出与目标之间的差距，或者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：流程图展示了迭代过程 - 目标 → 想法 → 提示词 → 测试 → 评估 → 重复]
- 0. 目标 (GOAL)：明确成功的标准是什么
- 1. 想法 (IDEA)：头脑风暴你的方法（自己写、使用AI、套用模板）
- 2. 提示词 (PROMPT)：写下v1版本。不要过度思考，先尝试写出来。
- 3. 测试 (TEST)：运行它并获取结果。
- 4. 评估 (EVALUATE)：衡量结果与目标的差距。
如果结果不理想？就回到第1步。有时候你第一次就成功了，但有时可能需要10次以上的迭代。
一个真实的例子
当我构建一个YouTube字幕生成器时，我经历了15个以上的版本。AI总是在段落中间插入时间戳，破坏了可读性。直接的指令根本不起作用。
最终的突破点是：添加了一个少量示例（few-shot example），明确展示如何将长段落拆分成多个段落。问题立刻得到了解决。
优秀与平庸的提示词工程师有何区别？
区别不在于谁拥有最好的模板或最聪明的AI助手。
区别在于：
- 识别出输出与目标之间的具体差距的能力。
- 知道应该拉动哪个“杠杆”来缩小这个差距。
这就是为什么领域知识至关重要。一个不懂编程的人即使使用完美的模板来让AI编写代码，他们也无法评估输出是否正确，也无法诊断出需要修复的问题。
最好的提示词工程师不是模板收集者，他们是射手——测量、调整、再射击，直到命中靶心。
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