提示词工程全套教程:模板、优化、评估与 AI 编程

Prompt提示词工程视频教程(Prompt技巧 Prompt应用 Prompt绘画 Prompt-AI编程)

提示词与对话视频教程· 深入· 3 小时 28 分· UP 主 IT营大地· 提示词工程 / Prompt模板 / AI编程

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一套覆盖较全的提示词工程视频课,内容包含生成文与生成图两类提示词技巧,以及提示词优化、模板沉淀、效果评估和微调方法,并延伸到 AI 编程方向。课程按专题分集组织,还关联大模型原生应用开发实战,适合想从零散技巧走向体系化提示词方法的学习者。

这套教程讲什么

一套覆盖较全的提示词工程视频课,内容包含生成文与生成图两类提示词技巧,以及提示词优化、模板沉淀、效果评估和微调方法,并延伸到 AI 编程方向。课程按专题分集组织,还关联大模型原生应用开发实战,适合想从零散技巧走向体系化提示词方法的学习者。

你会学到什么

  • 区分生成文与生成图两类提示词写法
  • 用模板与优化方法稳定提示词输出
  • 了解提示词评估、微调与 AI 编程延伸

适合谁

想体系化掌握提示词方法、并了解工程化评估的进阶学习者。

学习建议

按专题分集看,先把模板和优化两节用在自己常用的任务上。

常见问题

提示词模板有必要自己积累吗?

有,把验证有效的结构固化成模板,能减少重复试错,也方便团队复用。

怎么判断一条提示词改好了没有?

准备一组固定测试用例,对比修改前后的准确率、格式符合度和稳定性,比凭感觉更可靠。

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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