摘要：
大模型时代的核心技能不只“会聊天”，而是用自然语言精确驱动系统完成复杂任务。本文给出一张技能地图：提示词工程如何连接 RAG、多模态、微调与智能体，并给出选择策略。 一、先建立全局观：提示词工程是“统一的人机接口” 无论你在做检索增强、图文理解、领域适配还是自动化执行，最终都要把意图表达成系统可执行 阅读全文
posted @ 2026-01-13 17:13
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摘要：
复杂任务失败的根源，常常不是模型不行，而是“一步到位”不成立。本文给出可落地的拆分方法、多轮调用策略，并补齐智能体场景下必须重视的安全边界。 一、复杂任务的第一原则：不要指望“一次调用做完一切” 当任务包含“理解→规划→执行→校验→再执行”，单轮提示词很容易遗漏约束或中途跑偏。更稳的做法是拆成多轮： 阅读全文
posted @ 2026-01-13 17:05
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摘要：
构化提示词的关键不是“好看”，而是边界清晰、可被系统消费。本文解释 Markdown、XML、JSON 三种结构化方式的适用场景，并给出更稳的输出控制方法。 一、结构化的意义：先解决“边界不清”，再谈“表达优雅” 大模型最怕的是混淆：把材料当指令、把示例当要求、把后续文本当优先级更高的命令。结构化的 阅读全文
posted @ 2026-01-13 16:43
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摘要：
提示词工程的进阶路径不是背技巧，而是从简单到复杂的“表达升级”。本文给出零基础可执行的学习路线与写法框架，让你用自然语言更精确地驱动AI完成复杂任务。 一、先建立一个判断：你写的不是“问题”，而是“任务指令” 很多提示词失败，并不是模型不聪明，而是你给的输入更像闲聊。把输入改成任务指令，至少要包含两 阅读全文
posted @ 2026-01-13 16:32
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摘要：
提示词工程不是“写一句咒语”，而是一套让大模型输出更稳定、更可控、更可复用的方法。本文用工程视角拆解提示词工程的目标、常见误区与可落地的写法框架。 一、提示词工程的本质：把“沟通”写成“规格说明书” 很多人使用大模型时最困扰的是：同样的问题，结果忽好忽坏。提示词工程真正解决的不是“能不能生成”，而是 阅读全文
posted @ 2026-01-13 16:22
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摘要：
你在对话框里输入一句话，对你来说是语言；对模型来说，必须先变成数字。理解 Token 与 Embedding，等于理解了大模型的“输入层”。这一步越清楚，你越能看懂后面的 Transformer、BERT、GPT 以及各种工程实践。 一、Token：把连续文本变成离散序列 模型不会直接“读”句子 阅读全文
posted @ 2026-01-13 16:11
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