下面的情景是不是有些似曾相识？

当满怀期待地给AI大模型下达指令，比如“帮我分析一下这周的股价走势”。

等待数十秒后，得到了一份空洞无物，只有数据罗列的通用模板，令人大失所望。

转念一想，不应该啊，之前看过的短视频里介绍AI都和点石成金一样：

有的人能用AI在朋友圈、小红书和微博上追逐时尚潮流生成爆款文案；

有的人能用AI生成胜过资深程序员编写的高质量代码；

有的人能让AI充当各领域内的行业专家，随随便便来一份分析报告都不在话下；

同样是AI，天差地别的结果。

不同的AI大模型之间能力存在差距，这是事实。

但造成这一差异的更为主要的原因在于，使用AI的方法，也就是提问的方式。

我们注意到，为了降低使用门槛，加速AI大模型应用普及，各大厂也在“提示词工程”上下大心思。PromptPilot，便是字节系的大模型提示词解决方案平台。

以其为样本，本文将就“提示词工程”与字节系的“提示词工厂”，一探究竟。

01

提示词的演进过程

人与AI沟通的媒介，即为提示词（Prompt）。

有人会问：“写Prompt不就是打字提问吗？”

非也，这是一门学问。

这门学问在AI诞生至今的短短几年内，已经经历了从“远古时代”到“现代”的飞速进化。

简单了解一下提示词的发展路径，或许能够帮助理解为什么我们需要更“工程化”的思维。

Stage.1 “魔法咒语”时代

这是最早期的阶段，但也是大多数人目前所处的阶段。

使用AI大模型和使用搜索引擎的方法并无两样，就像最初大家在使用GPT3.5时，只需要随意抛出问题，就可以把AI当作百科全书使用。

这个阶段的提示词特点也很鲜明，“一问一答，简单直接”。

当然，使用效果也有些靠运气。对于一些需要思考、推理或创意的任务，AI的回答时而惊艳，时而平庸。

Stage.2 “启蒙与引导”时代

此后，AI的发展速度远超人们的想象。

研究者和“高级玩家”们发现，AI就像一个孩子，直接下命令，它有时根本听不懂。

但如果给AI一些适当的提示和引导，有助于孩子的成长，最终得到更好的结果。

在这一阶段，诞生了两种里程碑式的AI使用方式：

一是示例学习：在向AI正式发文之前，先给出范例，让AI进行模仿；

二是思维链路：不是直接生成最终答案，而是像做中学数学题一样，必须把过程写清楚，最后给出解答。思维链路的出现，使AI在计算、推理和逻辑类任务中取得了巨大的飞跃。

因此，这时的AI ，虽然本质上只是一段早已编写好的程序，但它也可以被视为一个可以教导和启发的学生。

Stage.3 “系统化工程”时代

这是我们现在所处的时代。AI产品五花八门，其能力已经达到“逆天”的水平。

简单的小技巧已经无法有效驾驭AI，是时候设计出一套系统化、规范化且可复用的方法来更加有效地利用AI了。

因此，不论是LLM应用开发平台，还是各家厂商最新版本的AI大模型，如果让它们自动生成提示词，都已经不再是零散的指令，而是采用一个包含角色、背景、任务、规则、输出格式和限制等元素的结构化框架。

其目的也很简单，让AI的输出稳定、可控、易于复制。

02

提示词工程

“提示词工程”是什么？

AI给出的回答是：“一门设计和优化提示词的科学，旨在更有效地与大型语言模型进行沟通，从而引导它们生成更准确、更相关、更高质量的输出结果。”

如前文所述，提示词的重要性源于”Garbage In, Garbage Out”原则，AI模型的输出质量直接取决于输入提示词的质量。

优质的提示词，最重要的功能在于有效减少AI出现“幻觉”的概率，使其回答更加贴近现实和用户意图。

同时，提示词有助于发掘AI的“潜力”。相比简单的指令，提示词工程可以让AI实现更多功能，比如编写代码、市场分析、创意生成等更加复杂、更加抽象的任务。

此外，用户还可以对AI的回答添加格式、语气、长度等约束条件，灵活地调整答案的展现形式，同时节约调试时间。

对于编写提示词的方法，Gemini 2.5 Pro给出了名为R.O.L.E.S.的法则，这里选择构建工作流时使用的实例：

R - Role（角色）：你希望AI是谁？

这是AI使用者在编写提示词时最容易忽略的一步，因为我们常常上来就直接把问题抛给AI。通过赋予AI一个具体且专业的角色，能够激活它在该领域的知识库，使其回答更具深度和专业性。

例如：

# 角色

你是一个顶级的金融数据分析师，能够解析用户的请求，并为后续的数据库检索程序准备一份精确的数据需求清单。

O - Objective（目标）：你想完成什么核心任务？

用户需要清楚地告诉AI最终目的是什么。不要担心语言过于繁琐，AI“听不懂”的是短句，而不是长难句。任务越明确，AI的行动路径就越清晰。

例如：

# 核心任务

你的任务是分析用户关于“谷歌”（别称：Google）的指令"{{query}}"。你的最终输出不是直接回答用户的问题，而是列出为了回答这个问题，必须从我们的财务知识库中检索的**所有基础数据字段**。

L - Limit&Constraint（限制与约束）：有哪些规则必须遵守？

AI作为一个自由创作的作家，输出方式向来是不拘一格。要想获得准确的结果，就必须对其加以限制和约束，包括但不仅限于风格、语气、字数、禁止事项等等。

例如：

# 输出要求

- **严格遵循格式**: 严格输出由`键:值`对、逗号`,`和分号`;`组成的字符串。

- **纯净输出**: 不要包含任何前缀、解释、引号、空格或任何其他多余的文字。

- **空处理**: 如果指令与谷歌的财务或市场数据完全无关，输出NO_QUERY`。

E - Examples（示例）：有没有可以参考的例子？

如果用户的要求比较复杂或独特（比如某一个细分领域），那么提供给AI一个具体的例子会是比较高效的沟通方式，这有助于让AI迅速理解用户期望的格式和风格，而不是通过多轮对话让AI不断去尝试。

例如：

# 示例

* *用户说*: "谷歌的收入和市值是多少？"

* *你的思考*: 用户直接要“营业收入”和“市值”。这是基础指标。

* *最终输出*: 营业收入,市值

S - Steps（步骤）：完成任务需要分几步？

对于较为复杂的任务，就轮到之前提过的“思维链路”出场了。一次把任务灌输给AI通常得不到理想的结果，但如果能引导AI按照步骤思考和执行，就可以大幅提升输出结果的逻辑性和准确性。

例如：

# 步骤

首先判断用户指定的财务指标是否能够从给定的财报中直接获取；若不能获取，再根据计算公式获取相关指标；最后分析该指标的含义。

对于上面这套法则，还有一些需要注意的细节：

第一，提示词的编写并没有严格的规定，上面的五个部分可以按需修改；

第二，给出的例子中可能包含{}、**、<>等符号，这些符号也是提示词工程中的小技巧，每种符号都具有特定的功能，可以把一个纯自然语言的段落转变成一个类似于“程序”的指令集。

03

字节的“提示词工厂”

在明确提示词的编写流程后，就该思考这套方法的实用性了。

很明显，如果按部就班地完成每个步骤，工作量已经接近于写一篇作文。

换个角度来看，我们需要使用提示词让AI完成任务，而写提示词恰好就是一项任务。

因此，我们可以再偷个懒，干脆让AI把提示词也帮着写完得了。

字节在6月推出了一款名为PromptPilot的产品，是面向大模型应用的全链路优化平台。

平台介绍中提到，该产品不仅可以提供精准、专业、可持续迭代的提示词，还可以覆盖大模型开发从构想、开发部署到迭代优化的全过程。

该产品免费试用至2025年9月11日，链接：https://promptpilot.volcengine.com/home

眼见为实，下面我们来试用一下看看效果如何。

主界面UI看上去很简洁，功能主要有三个：Prompt生成、Prompt优化和视觉理解Solution。

由于本篇文章主要讨论提示词相关内容，因此只介绍前两个功能。

图：PromptPilot使用流程图

对于没有提示词编写经验的用户，可以直接在平台上生成结构化的提示词：

图：生成提示词界面

任务描述并不需要太复杂，只要表达清楚就好，也不必担心描述不够精细，后面还可以进行调整。

这是平台生成的初版提示词，虽然尚不完备，可能与用户的详细需求仍然存在差异，但其效果已经远比使用短句给AI下达命令要好。

接下来，需要验证这份提示词的效果究竟如何。点击“验证Prompt”进入调优环节：

图：选择调优模式

PromptPilot提供了两种调优模式，评分模式类似于“简答题”，需要用户填写分数、评价意见（可选）和理想回答（可选），GSB比较模式则类似于“选择题”，需要用户对答案进行比较，并给出Good、Same和Bad的判断。

提示词的重要性我们已经提过很多次，因此更推荐选择评分模式。

图：调优界面

选择评分模式进入调优界面后，需要进行几项设置：

首先，如果用户觉得提示词无法满足需求，可以使用“一键改写Prompt”。

然后，在提示词中可以看到熟悉的标识{{AI_NEWS}}，表示这里需要填入相关领域的AI新闻。点击“填写变量”，将新闻内容粘贴进去即可。

PromptPilot还提供了一项很贴心的服务：AI生成变量内容。

也就是说，如果我们并没有足够的新闻，就可以让AI现编一条。这个功能在不需要信息真实性的情况下能帮上大忙，快速构造数据集就靠它了。

不过，我们需要真实新闻才能发布文章，而有些聪明的模型可以识别出虚假的新闻，因此这里还是不要使用AI生成变量内容。

最后，在模型回答窗口中可以自由选择大模型版本，其中DeepSeek和豆包的部分版本免费。

这里，考虑尝试一下豆包的新模型：Doubao-Seed-1.6-Thinking，开启深度思考功能。

完成上述设置后，点击“保存并生成模型回答”，平台会调用选择的模型，按照给定的提示词开始编写文章。生成文章后，需要点击“添加至评测集”。

只靠一篇文章是无法衡量提示词质量的优劣的，因此我们需要更多的数据来进行评判。

图：评测数据集界面

与前面的操作相同，我们需要把新闻粘贴至评测数据集中的AI_NEWS一列。

点击“生成全部回答”，模型开始编写对应的文章。

评分同样可以由AI完成，点击“智能评分”-“AI评分标准”-“生成评分标准”即可获得一套较为详细的评分标准，用户可以在此基础上进行修改或是直接使用。

开启智能评分功能后，AI在文章编写文章后会自动生成评分及理由。需要注意的是，智能评分功能并不完善，经常出现全是满分的情况，而这样的评分对于调优Prompt没有意义。

当然，这个环节也可以由我们手动完成，主观的评阅意见能够使文章的风格更接近于理想中的状态。但新闻数量较多时，人工评阅的工作量还是有些过大。

这个时候，就又轮到“老朋友”工作流登场了。

既然PromptPilot是火山引擎的工具，而大模型我们又选择了豆包，因此工作流我们也选择字节系的Coze进行开发。

图：AI生成文章评分工作流

工作流的结构很简单，开始节点接收两个参数：news（原始新闻）和article（AI生成的文章）。

大模型节点用来进行评分，同样将上面两个参数作为输入，并开始编写提示词。

既然研究AI，当然提示词也要让AI来生成。需要注意的是，适当提高文章评分的区分度，有助于提示词的优化。

因此，我让AI生成了一份评分标准，并告知需要严格评判产生区分度，并生成了对应的结构化提示词。

图：AI评分提示词|

提示词编写完成后，大模型节点的模型同样选择豆包·1.6·深度思考·多模态。

现在，只需要运行工作流，把新闻原文和AI生成的文章粘贴进去就可以得到评分及打分理由，完成后粘贴到PromptPilot中即可。

最终，数据集包含36条新闻及对应文章，开始进行提示词的智能优化。

图：智能优化界面

可以看到，平台推荐的数据是50条以上并给出理想回答，但这并非必须。只有评分是必须项。

智能优化环节花费了约17分钟，迭代了28次，结果如下：

图：智能优化结果

这样，我们就得到了一份优化后的提示词，相比上一版提示词增加了更多任务描述和细节。

下拉该页面还可以看到根据新的提示词生成的文章，这里就不一一展示了。

但还请不要忘记，提示词工程并非到此而止，而是可以继续通过添加数据、评分和理想回答的方法进行下一轮优化，直到它能够完全满足需求。

至此，我们已经掌握了一套标准化的用于优化提示词的方法。

而事实上，这个过程就是我们常常提到的——强化学习。

04

结语

回到最初的问题：为什么同样的AI，在不同人手中会产生天壤之别？

答案正是提示词工程——与AI高效写作的艺术与科学。

它并非计算机行业的专利，而是未来人们需要具备的基础素养。

掌握它，意味着驾驭AI，拥有放大自身价值的能力。

然而，知易行难。“知道”结构化提示词的重要性，与“做到”在每次向AI提问时熟练运用，中间还存在一道不那么容易跨越的鸿沟。

坦诚地说，字节跳动当前版本PromptPilot远非完美，也绝非终点。

请不要指望它能一键生成满足所有精细化需求，同时还拥有绝佳效果的“神级”提示词。

在面对较为复杂或创新需求的任务时，我们会清楚地感受到它提供的框架仍然有所局限。

同时别忘了，它也有一定的使用门槛，需要我们花时间去学习、去配置、去适应。

但与此同时，这也揭示了PromptPilot的核心价值：它并非“答案机”，而是“思维矫正器”。

在学习和使用PromptPilot的过程中，它强行打破了我们用大白话随口一问的惯性。

它的结构化编辑器更像是一个“思维脚手架”，也许本身并不美观，但能保证搭建出的建筑地基稳固、结构完整。

而它的存在，能够帮助那些面对AI聊天框总是无从下手，或是因AI输出质量不佳而苦恼的用户，完整从0到1的初次跃迁。

它的目标用户，并非那些随手写出上百字的复杂指令的提示词工程师，而是每一个希望告别低效提问，着手建立系统化和结构化思维的“学生”。

最终，在熟练掌握思维模式后，我们可能不再使用PromptPilot，但已经具备了与AI高效对话的底层能力。

而这，正是AI时代真正的通行证。

(来源：新浪科技)