32.系统性讲解如何写好AI提示词 | Prompt Engineering

32.系统性讲解如何写好AI提示词 | Prompt Engineering

From 北京职女 by 田子鹅

August 4, 2025 · 53 min

About this episode

This episode provides a systematic guide on how to effectively write AI prompts and improve collaboration with AI models.

我们和大语言模型的协作模式还有优化的空间吗？AI从基础模型进化到高性能模型，又会如何影响提示词工程发展？AI除了可以帮我们解决工作/生活中的难题和dirty work，还能搞多模态的创作你知道吗？ 很多人都知道AI提示词很重要，但大多数人不是写不好，而是根本不知道还能这样写。因此我想尝试系统性地讲一讲“提示词工程”这件事——为什么它不是写几句话那么简单，为什么它值得被当成一个“工程问题”来对待，又为什么你总觉得AI不好用，其实只是你和它没建立起合适的协作方式。我会从一个实际AI使用者/创作者和AI业内人的角度，讲写提示词的结构方法、使用策略、还分享了少有人讨论的写指令的风格范式，以及一点通俗易懂的底层原理。如果你总觉得“AI没想象中那么强”，那这期可能就是为你做的~ 此篇教程不需要技术背景可以放心食用，听完就能上手。我还准备了10个实用提示词模板，放在评论区自取。如果你觉得这篇对你有帮助，欢迎评论转发分享给其他朋友。如果你也有很多用AI的感想，欢迎评论区交流~ - 00:32 我为什么想做这个教程？ 02:14 我计划怎么给大家“完善地”讲解提示词工程？ 04:54 我现在最常用的AI工具，以及我都用它们干什么？ 07:15 我从小到大最擅长的一件事：提需求 ——会提需求，你的人生就会变成爽文 Part0. 从“提问”开始讲 08:33 一切皆可问，你和AI之间的“合作关系”，更像是建立你自己语言习惯的过程 10:41 很多人在意图澄清方面都有巨大欠缺 ——Prompt工程的第一个关键变量，不是模型有多强，是你对所处任务的理解有多深 Part1.  Prompting 框架 13:05 Google官方课程「Prompting Essentials」 ——如何将一个模糊的需求拆解成多个具体的、可执行的步骤 1.1  Task（任务） 1.2  Context（上下文） 1.3  References（参考） 1.4  Evaluate（评估） 1.5  Iterate（迭代） Part2.  Prompting 范式 21:14 AI从基础模型进化到高性能模型，又会如何影响提示词工程发展？ 2.1  Lazy Prompting 22:51 吴恩达为什么说有时用懒提示反而更高效？ 26:10 适用于哪种模型？写懒提示居然还有个意想不到的“好处”？ 26:57 你可能会想知道的和「 大模型记忆力」 有关的3个底层机制 ——AI到底记不记得住我说过的话？能记住多少？ 29:08 什么是token？ 30:28 什么是Context Window（上下文窗口）？ 32:10 用deepseek推理模型写歌的一些离谱尝试 34:09 什么是session？ 2.2…

People in this episode

Host: 田子鹅

Topics covered

  • AI prompt engineering
  • collaboration with AI
  • multi-modal creation
  • prompting frameworks
  • AI model evolution
  • writing strategies

Keywords

  • AI prompts
  • prompt engineering
  • collaboration
  • multi-modal
  • writing strategies
  • AI tools
  • task decomposition

Mentioned in this episode

Organizations: Google

Products: GPT-4o, deepseek, Suno

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