吴恩达提示词工程课：LLM 应用与提示词迭代写法

【吴恩达】2025年公认最好的【提示词工程】教程！大模型入门到进阶，一套全解决！Prompt Engineering-附带课件代码

提示词与对话视频教程· 入门· 1 小时 33 分· UP 主 吴恩达深度学习· 提示词工程 / LLM / OpenAI API

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来自 DeepLearning.AI 的提示词工程课，讲编写与迭代提示词的原则，演示借助 OpenAI API 练习调优，并延伸到自定义聊天机器人。课程偏应用开发视角，配课件与代码，适合想把提示词从会写推进到会调试的开发者。

这套教程讲什么

来自 DeepLearning.AI 的提示词工程课，讲编写与迭代提示词的原则，演示借助 OpenAI API 练习调优，并延伸到自定义聊天机器人。课程偏应用开发视角，配课件与代码，适合想把提示词从会写推进到会调试的开发者。

你会学到什么

  • 掌握提示词编写与迭代优化的开发实践
  • 用 OpenAI API 动手练习提示词调优
  • 了解构建自定义聊天机器人的方法

适合谁

想系统学提示词工程、并用于大模型应用开发的程序员。

学习建议

配合课件代码边看边跑，重点练「编写—观察—迭代」的循环。

常见问题

提示词工程只是把话说清楚吗？

不止，还包括任务拆解、给出示例、设定输出格式，以及基于结果反复迭代。

学提示词需要会调用 API 吗？

在对话框里也能练基础写法，但做批量评测和自动化时，API 会更方便。

关于「提示词与对话」这个方向

同一个模型，换一种提问方式，输出质量可以差好几档。提示词工程的核心不是背「咒语」，而是把任务交代清楚：给角色、给背景、给输入、给输出格式、给验收标准。本分类从最基础的指令写法讲起，逐步覆盖少样本示例、分步推理、约束输出为表格或 JSON，以及结果不满意时怎么定位是「需求没说清」还是「模型能力不够」。

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