提示词工程从入门到精通

仅仅把 AI 当作搜索工具，往往只能得到平庸的答案。本训练营将教你如何通过角色设定与结构化指令，赋予 AI 专家级的逻辑思维，无论是处理复杂任务还是创意写作，都能像资深提示工程师一样，一次性获得专业且符合上下文的输出。

你将学到什么

• 了解什么是提示工程以及为什么它对高效使用 AI 至关重要
• 掌握 ChatGPT 等大语言模型 (LLM) 的响应生成机制
• 运用核心提示类型：零样本 (Zero-shot)、少样本 (Few-shot)、思维链 (Chain-of-thought)、基于角色 (Role-based) 等
• 为各种任务编写清晰、结构化且上下文丰富的提示词
• 迭代、测试并精炼提示词，以提高准确性和性能
• 通过策略性提示技术识别并减少 AI 幻觉
• 应用元提示 (Meta Prompting)，在模型自身的帮助下设计更好的提示词
• 针对不同目标优化提示词 —— 摘要、内容生成、编程、问答等
• 遵循道德和负责任地使用 AI 系统的最佳实践

提示词工程从入门到精通章节概览

01 — 01 – 介绍 (5 个项目)

1. 001 课程内容
2. 002 课程信息
3. 003 演示幻灯片
4. 004 资源
5. 005 源码与代码文件

02 — 02 – 提示工程简介 (3 个项目)

1. 001 什么是提示工程
2. 002 为什么它在各行各业都很重要
3. 003 AI 的道德使用

03 — 03 – 提示类型 (9 个项目)

1. 001 零样本提示 (Zero-Shot Prompting)
2. 002 单样本提示 (One-Shot Prompting)
3. 003 少样本提示 (Few-Shot Prompting)
4. 004 思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting)
5. 005 迭代提示
6. 006 负面提示
7. 007 基于角色的提示
8. 008 混合提示
9. 009 练习

04 — 04 – 了解大语言模型 (3 个项目)

1. 001 LLM 如何利用 Token 生成回答
2. 002 什么是 Token
3. 003 流行的大语言模型

05 — 05 – 深入了解 LLM（高级-可选）(2 个项目)

1. 001 Transformers
2. 002 Transformers 与提示工程

06 — 06 – 编写有效的提示词 (3 个项目)

1. 001 清晰度与具体性
2. 002 上下文与背景
3. 003 练习

07 — 07 – 提示词调整与优化 (3 个项目)

1. 001 迭代提示
2. 002 提示词调整 – 图像生成
3. 003 提示词调整 – 文本生成

08 — 08 – 元提示 (4 个项目)

1. 001 什么是元提示 (Meta Prompting)
2. 002 元提示 – 文本生成
3. 003 元提示 – 代码生成
4. 004 元提示 – 图像生成

09 — 09 – AI 幻觉 (3 个项目)

1. 001 什么是 AI 幻觉
2. 002 减少幻觉的提示技术
3. 003 AI 幻觉示例与正确的提示方式

要求

• 本课程旨在面向所有人设计 —— 无需编程或 AI 背景。

描述

提示工程是 AI 时代最受追捧且永不过时的技能之一 —— 本课程将教你如何掌握它。

这门注重实战、不限工具的课程专为希望充分发挥 ChatGPT、Claude、Gemini 等大语言模型 (LLM) 潜力的专业人士、教育工作者、开发人员、分析师和创意人员而设计。你将学习如何通过编写结构化、具备上下文意识的提示词来与 AI 协作，从而生成准确、有用且安全的输出，而不是将其视为一个“黑匣子”。

课程从基础概念开始 —— 涵盖提示工程的定义、重要性，以及不同类型的提示（零样本、少样本、思维链、基于角色等）如何影响输出结果。你将对 LLM 如何生成语言、什么是“Token”以及为什么模型有时会产生幻觉或无法遵循指令建立起实践性的理解。

随后，我们将深入探讨设计有效提示词的实战策略。你将学习如何为模型提供适量的上下文，测试并调整你的提示词，甚至使用 元提示 (Meta Prompting) —— 即引导模型协助你设计更优质的提示词。每个概念都辅以教育、医疗、法律、营销、软件开发和数据科学等领域的实际案例与指导练习，确保学以致用。

您还将探索提示调优（prompt tuning）、混合提示（hybrid prompting）以及 AI 伦理使用等高级概念——包括如何减少偏见、避免有害内容并确保隐私。课程最后设有关于减少幻觉（hallucination reduction）的总结模块，您将学习如何通过编写提示词来减少错误或虚构的输出。

本课程无需编程背景，但具备技术背景的学习者可以选修关于模型架构（如 Transformers）和提示词优化技术的高级模块。

您将学到：

• 掌握提示工程的核心原则

• 理解 LLM 的工作原理及提示词结构的重要性

• 学习各类提示策略及其适用场景

• 掌握提示词的迭代、测试与优化方法，以提升模型表现

• 利用元提示（meta prompting）构建更优质的提示词模板

• 减少模型幻觉，引导模型确保事实准确性

• 掌握 AI 在现实应用中的伦理规范

• 学习针对不同模态（文本、代码、图像）的提示技巧

本课程适合人群：

• 想要自动化任务、改进工作流或构建 AI 集成工具的职场人士

• 设计个性化学习材料或 AI 辅助内容的教育工作者

• 寻求与 AI 进行创意协作的作家、营销人员及设计师

• 为技术工作寻求可靠、可重复提示词的开发人员与数据分析师

• 想要更安全、有效且有目的地使用 AI 的任何人

本课程适合人群

• 设计个性化内容、学习指南或 AI 驱动辅导的教育工作者
• 寻求自动化任务、提高生产力或改善与 AI 工具沟通的职场人士
• 旨在将提示词集成到工作流中的开发人员与数据分析师
• 将 LLM 用于知识管理、客户支持和运营的企业团队
• 想要将 AI 用于学习、研究、写作辅助或学术生产力的学生
• 任何对如何更清晰、有效且安全地与 AI 交流感到好奇的人