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Prompt Engineering 求职高频面试题：开始刷题

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开篇介绍

Prompt Engineering（提示词工程）是指通过精心设计和优化输入给 AI 模型的文本（提示词），来引导模型产生期望输出的技术和方法。它不仅仅是简单地 "问 AI 问题"，而是一门需要理解模型特性、掌握语言技巧、运用创造性思维的综合学科。

从简单的问答到复杂的任务执行，从内容创作到代码生成，提示词的质量直接决定了 AI 输出的质量。一个好的提示词能让普通的大模型发挥超常能力，一个差的提示词则可能让最先进的模型也无法给出满意答案。

为什么要学 Prompt Engineering？

首先，提示词工程是使用 AI 的基础技能，可以应用到包括内容创作、代码生成、数据分析、问答系统、教育辅导、创意设计、商业分析、客服自动化等各个领域。无论你是开发者、产品经理、设计师还是内容创作者，掌握提示词工程都能显著提升你的 AI 使用效率。

其次，提示词工程师已经成为一个新兴职业。许多公司开始招聘专门的提示词工程师，负责优化 AI 应用的提示词，薪资待遇也相当可观。

学好 Prompt Engineering 有助于从事多个方向的工作：

了解 AI 大模型的基本概念和使用方法，为学习提示词工程打下基础。

大模型基础概念【必学】：

模型使用【必学】：

1）这个阶段主要是快速入门，理解 AI 大模型的基本概念。建议注册并使用几个主流的 AI 工具，如 ChatGPT、Claude、DeepSeek、通义千问等，体验不同模型的特点。

2）Token 是大模型的基本单位，要理解 Token 的概念。中文中 1 个汉字大约等于 1.5-2 个 Token，英文中 1 个单词大约等于 1-2 个 Token。上下文窗口决定了模型一次能处理多少内容，不同模型的上下文窗口大小不同。

3）关于 AI 大模型应用开发的详细学习，可以查看 AI 大模型应用开发学习路线，对 AI 有一个整体的了解。

4）可以使用鱼皮的 AI 导航网站发现和对比各种 AI 工具和模型。

掌握提示词编写的基本技巧，能够编写清晰有效的提示词。

提示词基本结构【必学】：

基本编写技巧【必学】：

常见模式【必学】：

1）提示词的核心是清晰和具体。要明确告诉 AI 你想要什么，而不是让 AI 猜测。比如不要说 “写一篇文章”，而要说 “写一篇 1000 字的关于 Python 学习的文章，包含学习路线、资源推荐和实战建议”。

2）提供上下文非常重要。AI 不知道你的背景和需求，要主动提供相关信息。比如 “我是一个零基础的编程学习者，想学习 Python 用于数据分析，请帮我制定学习计划”。

3）使用分隔符可以让提示词结构更清晰。比如使用三个引号 """ 或三个反引号 ``` 来分隔不同的部分。这样 AI 能更好地理解哪些是指令、哪些是数据。

4）指定输出格式能让 AI 的输出更符合预期。比如 “请用 JSON 格式输出”、“请用表格形式展示”、“请用 Markdown 格式” 等。

5）建议多实践，尝试不同的提示词写法，对比效果。可以从简单的任务开始，如让 AI 总结文章、翻译文本、解释概念等，逐步增加难度。