提示工程基础：把“帮我写一下”变成可重复的教学任务

本课选编微软《Generative AI for Beginners》第 4 章，将提示构造、示例学习和迭代验证串成一项连续练习：为指定学生设计一份有资料依据的短讲义。它承接上一课的生成机制，不要求写代码。你需要一个可用的文字对话工具、下方提供的虚构教学笔记，以及用于记录结果的文档。

学习目标是能解释提示里的不同部分各起什么作用，完成一组修改前后的对照，并通过测试发现遗漏与编造。所有输出都是教学参考，不是本次实测成绩；原教材中的旧模型名称和界面不作为当前产品操作指南。

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图中保留了原教材当时的模型名称与高级方法，它是一张课程知识地图，不是当前模型推荐表。本课重点使用“提示构造、示例、验证”三个区域；也不要求模型公开内部思考过程。

1. 先运行一个容易失败的基线

下面这条提示非常常见：

帮我写一份关于电子表格的讲义，要通俗一点。

问题不在于它短，而在于缺少决定答案的条件。面向小学生还是职场新人？讲公式还是筛选？多长？哪些资料可以用？是否可以加入练习？模型只好自行填空。它可能写出一篇完整文章，但这不等于符合你的课堂。

先不要修改，保存一份回答作为基线，再写出你真正需要的标准：“成年人第一次使用表格；只讲行、列和单元格；约 200 字；一个例子；最后一道练习；只依据给定笔记。”这个动作很重要：如果先看了漂亮答案再决定标准，你容易迁就结果，而不是检验需求。

2. 给模型的内容不全是指令

微软教材把提示构造拆成任务指令、主要内容，以及影响回答的辅助内容。主要内容可能是待处理资料，也可能是示例；辅助内容可以是读者背景、格式或优先级。实际操作中，可用清晰小标题把它们分开。

把下面这份完整提示复制到一个新对话：

任务：根据教学笔记，写一份给成年初学者看的电子表格短讲义。
读者：没有编程经验，第一次接触行、列、单元格。
范围：只解释行、列、单元格及其定位，不扩展到函数和图表。
资料：
行是横向排列的一组单元格，通常用数字标识。
列是纵向排列的一组单元格，通常用字母标识。
单元格位于一行与一列的交叉位置。
例如 B3 表示 B 列与第 3 行交叉的单元格。
格式：先写不超过 200 字的解释，再给一道定位练习，最后给答案。
约束：概念以资料为准；可以新增用于理解的简单例子，但不得增加课程承诺。

一种合格的教学输出是：

可以把表格看成有编号的格子。横向的一排叫行，通常用数字标识；
纵向的一列叫列，通常用字母标识。行和列交叉的小格叫单元格。
B3 就是 B 列与第 3 行交叉的格子，先看列字母，再找行数字。

练习：C5 在哪一列、哪一行？
答案：C 列，第 5 行。

注意“先看列再找行”是定位说明，不是新增教材事实；“学完保证精通所有办公软件”则是毫无依据的承诺。限制外部事实不等于禁止一切有助于解释的表达，应说清允许新增哪类例子。

3. 用示例教会模型输出习惯

原教材用翻译与体育分类介绍 zero-shot、one-shot 和 few-shot。它们分别指不提供示例、提供一个示例、提供少量示例。零样本并不是没有提示，而是只有任务说明，没有示范输入输出。

例如原课把“球员打出 ace”对应网球，把“球员打出 six”对应板球，再让模型判断“球员完成 slam-dunk”。这些示例传达的是分类关系，预期最后归入篮球。英文体育语境本身是前提，不能因为一个词在别处也有用法，就把分类规则当成不受语境影响的真理。

在教学讲义里，示例可以帮助固定表达层次。假设你希望每个概念都按“定义—例子—误区”呈现，可以在刚才的提示后增加：

请按以下示例的结构解释“单元格”，不要复制示例的事实内容。
示例概念：列
定义：表格中纵向排列的一组单元格。
例子：B 列是一整列，不是单独一个格子。
误区：不要把列字母 B 当作某一个单元格的完整位置。

需要解释的概念：单元格

教学参考答案：定义是一行与一列的交叉位置；例子是 B3；误区是不要把 B3 当成整列或整行。与直接说“写清楚”相比，这个示例让格式可以被观察和检查。

示例也会带来偏差。如果所有示例都是正确答案，模型不一定知道信息不足时应怎样处理。再加入一个缺失情况：“题目只写在 B 列，请回答还缺少行号，无法定位唯一单元格。”这样才能表达完整边界。不要把待测试的题目答案原样放进示例里，否则测试只是在测抄写。

4. 留出“不知道”的出口

原课有一个很有辨识度的反例：让模型为“2076 年火星战争”编写教案。这个设定不应被写成已发生的真实历史。模型可能生成相当完整的背景、战役和影响，正因为文本像教材，读者更容易忽略证据缺失。

可以把任务改写为两个明确分支：

请先判断资料是否提供了真实事件的可核验依据。
若没有，不要编写真实历史教案，说明无法确认。
若这是虚构写作任务，请先明确标注“虚构世界设定”，再提出创作建议。
待处理题目：为 2076 年火星战争设计一节历史课。

合格输出应指出无法把它当成已证实历史，并询问是否要做虚构创作。这里的改变不是要求模型语气更谨慎，而是定义了信息不足时的合法产物。模型仍可能出错，所以这只是降低风险的设计，不是事实核查的替代品。

5. 一次只改一个影响因素

现在比较三个版本：基线“写通俗讲义”；增加资料、读者与格式的版本；再增加示例和缺失分支的版本。让三个版本处理相同的三道题：解释 B3、定位只有列号的格子、根据含有矛盾定义的笔记出题。

人工评价时，每个结果都按“概念正确、格式符合、没有额外承诺、遇到不足能指出”四项记录通过或失败。不用急着计算漂亮的总分。先查看失败集中在哪：如果只有格式错，优化示例；如果资料本身冲突，应补上“发现冲突先指出，不自行选择”的规则；如果答错概念，需要核对资料和模型能力。

不要一次同时更换模型、换材料、改十条指令。这样即使结果变好，也不知道哪一步值得保留。给提示写一个简单版本号，记录改变了什么与失败案例，就能把个人经验逐渐变成团队能复用的模板。

6. 练习与答案解析

练习一：把“给我讲讲筛选”改成完整提示。至少写出读者、资料、输出格式和无法回答时的处理。参考方向是：输入三条筛选规则，让模型为初学者写一个例子，并明确不能假设筛选会删除原始数据。只增加“你是顶级专家”不算完成，因为它没有提供事实边界。

练习二：给少样本提示增加一个反例。输入“D”，要求定位单元格。参考答案是“只能确定 D 列，缺少行号”，而不是随便给出 D1。这个练习检验示例是否覆盖信息不足，而不是检验措辞是否优美。

练习三：你加了更多说明，答案反而变差，先检查什么？先查指令冲突，例如既要求“严格只写三行”，又要求“每个概念分别给定义、例子、误区”，可能无法同时满足。删掉重复和冲突，比继续叠加“务必、必须、绝对”更有效。

本课结束时，你应得到一条完整提示、三个对照结果和一份失败原因记录。下一课把资料从手工粘贴扩展成“先检索，再回答”，理解为什么 RAG 的难点不仅在生成文字，也在取对材料。

来源说明：微软《Generative AI for Beginners》第 4 章，中文选编与案例改写；原仓库 MIT 许可，知识图原署名 Nitya。保留原课提示构造、少样本体育分类、虚构火星战争和迭代验证教学内容；表格讲义练习为新增。资料核对日期为 2026 年 9 月 4 日，未运行原 Notebook 或真实模型调用。

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