# 无废话的Prompt Engineering指南

## 什么是真正的Prompt Engineering

- 定义：通过清晰的沟通，充分利用AI模型。
- 为什么是“Engineering”：它涉及系统性的实验、迭代和衡量结果。
- 核心技能：向一个知道很多内容但缺乏特定上下文的实体清晰地解释任务。

## 最大的误解

大多数人把提示Engineering搞得过于复杂。最有效的方法出乎意料的简单：将任务解释给一个刚加入你团队的新人。

## 什么造就一个优秀的Prompt Engineer

- 清晰的沟通：能够清楚地表达你想要的。
- 愿意迭代：发送数百个测试提示来优化你的方法。
- 前瞻性思维：预测不寻常的输入，并为它们提供模型指导。
- 仔细阅读输出：注意模型误解指令的地方。
- 尊重模型的能力：不要给模型发出不必要的“愚蠢”的指令。

## 实际有效的技巧

1. 明确上下文。
2. 提供具体的“输出”。
3. 向模型寻求帮助。
4. 使用示例策略。
5. 关注任务描述，而非“技巧”。

## 最被低估的提示工程建议

“最难的事情是将你大脑中所有你知道的、Claude不知道的东西梳理出来并写下来。这项能力能够识别并表述你的隐性知识，这是区分普通Prompt Engineer和优秀Prompt Engineer的关键。”
