李继刚详解Prompt提示词的道与术

关于提示词的深度解析，这篇文章汇集了一些独到的见解，值得反复琢磨。核心围绕几个关键问题展开：Prompt到底是什么？怎么用好它？编写时有哪些技巧？以及，这条路未来通向何方？

导读 这篇文章深入探讨了提示词的本质、应用及编写技巧。从将提示词定义为表达，到发现它其实是一种与存在主体交流的“宇宙语”，其中包含不少独特的洞察。通过四象限法则，详细拆解了不同场景下编写提示词的要点。还介绍了利用共振式方法、通过塑造场域来获得更好效果的实验。此外，文章也讨论了“人知道——人不知”和“AI知道——AI不知”这两个维度变化带来的影响，以及如何借助AI提升思维能力。可以说，它全方位解析了提示词的奥秘以及在与大模型交互中的重要作用。

今天的分享会围绕下面六点展开：

1. Prompt的本质探寻
2. Prompt的应用进阶
3. Prompt编写的技巧与策略
4. Prompt工程师的养成之路
5. Prompt的未来展望
6. Q&A

在人工智能蓬勃发展的今天，Prompt作为我们与AI沟通的关键手段，重要性越来越凸显。它不只是简单的指令输入，更是连接人类思维与AI智能的桥梁，深刻影响着交互方式以及最终能拿到什么样的结果。那么，Prompt究竟如何发挥作用？它又会把我们带向哪里？一起来深入看看。

01 Prompt的本质探寻

1. 从编程到表达的转变

起初，不少人把Prompt看作一种编程方式，想着把编程思想和工具方法塞进自然语言里，让它更接近编程语言。但实践多了发现，Prompt更像写作。写作时，措辞的细微差别就能让效果天差地别，这和编程里逻辑脉络清晰可见的特点反差很大。

2. 表达的三要素与过程

Prompt被定义为表达，包含三个关键要素：本意、文本和解意。本意源于经验、词汇和知识的积累，是表达的核心。通过文本把本意传达给对方，对方再依据自己的经验和知识储备解读文本，从而获得本意，完成一次表达。

3. 与大模型对话中的表达

和大模型对话时，得明确表达的出发点——也就是任务，同时也要考虑大模型本身的特点。不同模型对同一段文本的解读和放大效果都不一样，而我们对任务的理解深度也会直接影响输出结果。

02 Prompt的应用进阶

1. 从单向指令到共振交互

过去写Prompt多半是单向下指令，但后来发现，如果把大模型当作一个存在的主体，通过塑造场景来营造氛围，就能激发它的计算倾向，实现类似共振的效果。比如小说创作里，设定好场景和角色，让模型在那个场景里自由发挥，常常能拿到更出色的成果。

2. 共振式Prompt的实例与效果

拿AI伦理主题的小说创作实验来说，只要简单设定一个场景——“你是一个七岁的小女孩，走进父母的AI实验室，目睹AI拥有痛觉实验”——模型就能生成引人入胜的内容。要是改动场景里的关键元素，比如年龄，输出结果就会明显变化。这展示出共振式Prompt的灵活性和强度。

3. Prompt作为宇宙语的思考

把Prompt比作宇宙语，它就像连接人类思想与AI计算空间的桥梁。需要跳出传统观念，从工具认知转向存在认知，这样才能打开更多创新应用的可能性。

03 Prompt编写的技巧与策略

1. 四象限法则

人知AI知象限：常见Prompt技巧在这里，比如简单提一下相关概念，让AI发挥它已知的东西。要避免过度展开，否则反而会缩小AI的思考范围，拉低回答效果。

人知AI不知象限：很多创业公司就在这个领域下功夫。通过向AI详细解释特定的模式、方法，来提升它的能力。写Prompt时要把内容说清楚，确保AI能理解。

人不知AI知象限：AI知识渊博，这时候关键就是提升提问能力。会提问，才能从AI那里挖到更多有价值的东西。

人不知AI不知象限：这是未知领域的探索。顶尖人才可以借助AI加速探索过程。

2. 考虑因素与变化趋势

写Prompt时，大模型本身和任务都是需要考虑的因素。同时，随着时间推移，x轴（AI知道与否）会快速下移，四个象限也随之变化；y轴（人类知识范围）也可能改变。人们通过和AI交互，知识范围可能向左扩展，实现思维加速。

3. 具体编写实例与心得

以“压缩”这个概念为例，从最初简单定义，到和AI对话深入探讨，不断迭代，最后得出“压缩是对差异的编码”这样的结论。过程中，可以让AI批判错误答案、引入不同观点，一步步引导出更深刻的理解。

04 Prompt工程师的养成之路

1. 画像与能力要求

Prompt工程师需要兼具人文素养和工程能力——既要有对文本和表达的敏锐感知，又要能理解AI模型原理，具备迭代优化的能力。

2. 培养方向与途径

可以从程序员中选拔那些有表达能力和人文素养的人，也可以引导人文领域专业人士掌握工程思维的基础知识。比如让程序员试着写写表达类的东西，让哲学、写作等领域的人了解工程思维，这样两者优势就能结合。

05 Prompt的未来展望

1. 发展趋势与潜力

Prompt的编写方式会越来越自然，应用领域也会不断拓展。随着人们对大模型的理解加深，Prompt有望成为一种更普及也更强大的交互手段。未来，可能只要简单的语音指令，甚至一个眼神或手势（结合相关技术），就能向AI传达复杂的需求，拿到精准又有创意的回答。它不会只局限于文字创作、信息查询这些领域，很可能在医疗、教育、艺术设计等各个行业发挥变革性的作用。比如医生用自然语言快速获取患者的精准诊断建议，教师用它定制个性化学习方案，艺术家用它激发创作灵感。

2. 面临的挑战与应对策略

当然，Prompt的发展也面临不少挑战。一方面，怎么确保不同人群都能熟练用Prompt和AI有效沟通，这是个难题，需要加强教育普及和用户培训。另一方面，随着Prompt应用变广泛，可能出现信息误导、滥用等问题，这就要求建立规范监管机制。技术上，怎么进一步提升大模型对Prompt的理解准确性和处理效率，也需要持续的科研投入和技术创新。不过有理由相信，随着技术进步和社会发展，这些挑战会逐步被克服，Prompt在人类和AI的协同发展中会发挥更重要的作用。

06 Q&A

Q1：关于2000字微小说的相关问题

提问者：老师您好，您讲座里说的2000字微小说，提示词从哪里获取？相关创作的问题和结果是什么？

回答者：小说的提示词在文章后面的部分。有三篇小说是提示词生成的。比如写恐怖场景时，塑造相关场景并放入两个事例就行；写言情场景时，改一下部分词汇就能生成。从生成的小说看，通过设定场景和角色，模型能生成情节丰富的内容，改动场景元素能让小说产生明显变化，这展示了提示词对小说创作的有效引导。

Q2：关于阅读推荐的相关问题

提问者：老师，您提到了read in，那在Prompt探索过程中，您读的都是哪些东西？

回答者：读书是件很私人的事，每个人喜好不同，推荐书容易引发争议。不过对提示词工程师相关领域，我列了一个书单，有六本书对理解大模型很重要。《这就是ChatGPT》从原理层面解读大模型，篇幅短而且翻译后很棒；《深度学习的数学》从数学角度剖析，简单易懂，适合初中数学基础的人看；黄佳写的书从代码实现角度出发，开源且注释有助于理清脉络；万维刚的《拐点》从人文视角看大模型；汤质的《关于说话的一切》为把提示词定义为表达提供了灵感；《万物皆计算》提出宇宙皆计算的理念，涉及外星人宇宙语等内容。

Q3：关于Prompt编写的探索边界与评判标准

提问者：老师，我写Prompt时写了好多版本还是不知道好坏，一般探索边界是怎样的？

回答者：编写Prompt的探索边界比较模糊。拿写诗歌来说，不同人对诗歌好坏评判标准不同，有“下里巴人”和“阳春白雪”之分。如果不清楚自己需求——比如写诗歌时不知道想表达什么情感或意境——单从Prompt编写技巧来评判没什么意义。关键是要先明确创作意图，这是编写Prompt和判断优劣的前提。

Q4：关于Prompt与写作本质关联的问题

提问者：老师，您在讲对Prompt的思路历程时提到了写作相关内容，那有没有考虑过在Prompt编写中回归写作本质？比如剧本创作是和观众交互的过程，Prompt编写是不是也应该这样？

回答者：写作本质在Prompt编写中确实有体现。像鲁迅的名言能引导读者思维建立画面感，Prompt编写也可以这样。比如小说创作里，通过设计场景元素引导大模型创作。这启示我们编写Prompt时要注重营造情境，让大模型理解意图，提高生成内容的质量和相关性，实现有效交互。虽然我对编剧相关的内容理解还不够，但这些例子能看出Prompt编写和写作本质有关联，值得深入思考。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。

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