提示工程进度控制全流程指南：从需求对齐到成果验收，架构师一步不漏

提示工程进度控制全流程指南：从需求对齐到成果验收，架构师一步不漏

关键词：提示工程、需求对齐、多轮迭代、效果验证、成果验收、AI能力边界、提示原型
摘要：很多人觉得提示工程是“靠感觉试错”，但其实它像“教小朋友做手工的说明书设计”——有明确的流程和节奏。本文用“做奶茶”的生活比喻，拆解提示工程进度控制的全流程：从“问清楚用户要什么”（需求对齐）到“做第一杯原型”（提示原型），再到“尝一口调整甜度”（多轮迭代），最后“确认奶茶符合要求”（成果验收）。架构师能通过这套流程，把“模糊的AI需求”变成“可落地的精准提示”，避免反复返工，让AI真正“听懂指令”。

一、背景介绍：为什么提示工程需要“进度控制”？

1.1 你肯定遇到过的“提示坑”

先问你个问题：如果领导说“用AI写个产品介绍”，你会直接写提示“写一篇产品介绍”吗？
结果可能是——AI写了篇“高大上但没重点”的文案，领导说“要突出性价比”；你改提示“写一篇突出性价比的产品介绍”，AI又写得“太直白像促销”；领导再加“要符合目标用户（25-30岁白领）的语气”，你再改提示……反复折腾3次，才勉强达标。

这就是没做进度控制的提示工程：把“试错”当流程，导致“需求→提示→结果”全链路脱节。而进度控制的核心，就是把“模糊的需求”变成“可验证的步骤”，像搭积木一样，每一步都“稳扎稳打”。

1.2 目的和范围

目的：让提示工程从“靠感觉”变成“靠流程”，确保最终提示符合用户需求、AI能执行、效果可量化。范围：覆盖提示工程的全生命周期——从“用户提需求”到“提示正式上线”，包含5个核心环节：需求对齐→提示原型→多轮迭代→效果验证→成果验收。

1.3 预期读者

架构师：需要设计AI系统的整体流程，把控提示工程的节奏；提示工程师：想系统提升提示设计的效率，避免反复试错；AI产品经理：需要和技术团队对齐AI需求，看懂提示工程的进度；普通开发者：想入门提示工程，学会“用流程做提示”而不是“碰运气”。

1.4 术语表：用“做奶茶”理解核心概念

先把“专业词”翻译成“生活话”，保证你看完就忘不掉：

核心术语	生活比喻	专业定义
提示工程	写“奶茶订单条”	通过设计精准的自然语言指令，让AI完成特定任务的过程
需求对齐	问清楚“要什么奶茶”	将用户的模糊需求拆解成“AI能理解的具体要求”，同时确认AI的能力边界
提示原型	做“第一杯奶茶”	根据需求对齐结果，设计的第一个可测试的提示版本
多轮迭代	“尝一口调整甜度”	根据测试结果，修改提示的内容、结构或逻辑，直到接近预期效果
效果验证	“再尝一口确认”	用量化指标（如准确率）和用户反馈，检查提示是否满足需求
成果验收	“确认奶茶符合要求”	最终确认提示的效果、稳定性和可扩展性，正式交付使用

二、核心流程：像“做奶茶”一样控制提示工程进度

2.1 故事引入：妈妈的“奶茶提示工程”

先看个生活中的“提示工程进度控制”案例：
妈妈让小明去楼下奶茶店买奶茶，流程是这样的：

需求对齐：妈妈问“小明，你要喝什么奶茶？”小明说“要珍珠奶茶，半糖，少冰，加芋圆”——这一步是“明确需求”；提示原型：妈妈写了张纸条“买珍珠奶茶，半糖，少冰，加芋圆”——这是“第一次提示”；第一轮测试：小明买回来了，但芋圆加的是“小芋圆”，妈妈想要“大芋圆”——测试没通过；多轮迭代：妈妈修改纸条“买珍珠奶茶，半糖，少冰，加大芋圆”——调整提示；效果验证：小明再去买，这次是大芋圆，妈妈尝了一口：“甜度刚好，冰量合适”——验证通过；成果验收：妈妈说“以后就按这个纸条买”——正式交付。

你看，这就是完整的提示工程进度控制！只不过对象是“小明”而不是“AI”，但逻辑完全一样：先明确需求，再试第一次，再调整，再确认，最后收尾。

2.2 核心流程拆解：5步让提示“精准命中需求”

下面用“做奶茶”的比喻，拆解提示工程的5个核心环节，每个环节都讲“怎么做”“为什么”“用例子”。

2.2.1 环节1：需求对齐——先问清楚“要什么奶茶”（地基！）

为什么要做？：如果需求没对齐，后面的提示再完美也没用——就像妈妈想要“大芋圆”，小明买了“小芋圆”，再好喝也不符合要求。
怎么做？：分2步——拆解用户需求+确认AI能力边界。

（1）第一步：拆解用户需求——从“模糊”到“具体”

用户的需求往往是模糊的，比如“做一个能解答数学题的AI”，你需要拆成3类具体需求：

功能需求：要解什么题？（小学四则运算/初中方程/高中函数）；要输出什么？（答案+步骤+易错点）；非功能需求：用什么语言？（孩子能懂的话/专业术语）；响应时间？（1秒内/3秒内）；约束条件：不能用什么？（不能用方程解小学题/不能出现错误答案）。

例子：把“做一个能解答数学题的AI”拆解成：

功能需求：解小学1-3年级四则运算题，输出“答案+分步讲解+易错点提醒”；非功能需求：用“二年级学生能懂的比喻”（比如“乘法像‘连加’”），响应时间≤2秒；约束条件：不能用“先乘除后加减”这样的专业术语，不能出现计算错误。

（2）第二步：确认AI能力边界——知道“AI能做什么”

AI不是“万能的”，比如ChatGPT不能实时查2024年的新闻，Claude不能生成超过10万 token 的文本。所以你需要问自己3个问题：

这个需求，AI能做到吗？（比如“解小学四则运算”——能；“预测明天的彩票号码”——不能）；这个需求，AI能做好吗？（比如“用孩子的语言讲步骤”——需要提示设计；“直接输出答案”——很简单）；这个需求，AI有什么限制？（比如“不能实时查最新数学题”——所以题要来自AI的训练数据）。

例子：解答小学四则运算的AI，能力边界是：

能做：解1-3年级的加减乘除（训练数据里有）；能做好：用简单语言讲步骤（需要提示设计）；限制：不能解超纲题（比如“5×5×5”——如果是3年级需求，可能允许，但1年级不行）。

（3）需求对齐的“验收标准”

完成需求对齐后，你要输出一份**《需求清单》**，包含：

功能需求（要做什么）；非功能需求（要怎么做）；约束条件（不能做什么）；AI能力边界（能做/不能做）。

就像妈妈的“奶茶需求清单”：“珍珠奶茶，半糖，少冰，加大芋圆”——没有模糊的词。

2.2.2 环节2：提示原型设计——做“第一杯奶茶”（第一次尝试）

为什么要做？：需求对齐是“想”，提示原型是“做”——把需求变成AI能理解的“指令”，就像把“要大芋圆”写成“买珍珠奶茶，半糖，少冰，加大芋圆”的纸条。
怎么做？：用“3要素法”设计提示原型——角色定位+任务描述+输出要求。

（1）提示的“3要素”

不管是简单还是复杂的提示，都能拆成这3部分：

角色定位：告诉AI“你是谁”（比如“你是小学二年级的数学老师”）；任务描述：告诉AI“要做什么”（比如“解答下面的四则运算题”）；输出要求：告诉AI“要怎么做”（比如“用孩子能懂的比喻讲步骤，加易错点提醒”）。

例子：基于“解答小学四则运算”的需求，提示原型可以是：

你是小学二年级的数学老师，任务是解答下面的四则运算题。要求：
1. 先算什么，再算什么，用“连加”“搭积木”这样的比喻讲步骤；
2. 指出这道题的易错点（比如“不要先加后乘”）；
3. 最后给出答案，用“所以结果是XX哦～”结尾。

题目：3 + 5 × 2 = ？

（2）提示原型的“设计技巧”

用“用户的语言”：比如给孩子讲题，就用“连加”“搭积木”，不要用“运算顺序”；避免模糊词：比如“讲清楚步骤”不如“用2句话讲步骤，每句10个字以内”；加“约束条件”：比如“不能用专业术语”“不能出现错误答案”。

（3）提示原型的“验收标准”

完成提示原型后，你要检查：

有没有覆盖《需求清单》的所有点？（比如“用孩子的语言”“讲步骤”“易错点”）；有没有符合AI的能力边界？（比如“不解超纲题”）；有没有“模糊的词”？（比如“讲清楚”——改成“用2句话讲步骤”）。

2.2.3 环节3：多轮迭代测试——“尝一口调整甜度”（最关键的步骤）

为什么要做？：第一次做的奶茶，可能甜了、冰多了、芋圆小了——提示原型也一样，需要“试错→调整→再试错”，直到接近需求。
怎么做？：用“3步迭代法”——测试→分析问题→修改提示。

（1）第一步：做“第一轮测试”

用提示原型调用AI，看输出结果。比如上面的数学题提示，AI的输出可能是：

小朋友，我们来做这道题哦～首先，乘法像“连加”，5×2就是“5加5”，等于10～然后再加3，就是10+3=13～易错点是“不要先算3+5哦，那样就错啦～”所以结果是13哦～

（2）第二步：分析“测试问题”

把测试结果和《需求清单》对比，找出“不符合的点”。比如上面的输出：

符合：用了“连加”的比喻，讲了步骤，指出了易错点，结尾正确；可能的问题：“连加”的解释够不够？如果是1年级学生，可能需要更简单的说法（比如“5×2就是2个5放在一起”）。

（3）第三步：修改“提示原型”

根据问题，调整提示。比如上面的问题，修改后的提示是：

你是小学一年级的数学老师，任务是解答下面的四则运算题。要求：
1. 先算什么，再算什么，用“2个5放在一起”“3个苹果加1个苹果”这样的**具体例子**讲步骤；
2. 指出这道题的易错点（比如“不要先加3和5哦”）；
3. 最后给出答案，用“所以结果是XX呀～”结尾。

题目：3 + 5 × 2 = ？

（4）多轮迭代的“终止条件”

迭代到什么时候停止？——当测试结果满足《需求清单》的80%以上。比如：

功能需求：10道题对了9道（90%）；非功能需求：用具体例子讲步骤（10次中有8次符合）；约束条件：没有出现专业术语（10次中0次）。

2.2.4 环节4：效果验证——“再尝一口确认”（检查是否符合需求）

为什么要做？：迭代是“自己调”，验证是“别人查”——用量化指标和用户反馈，确认提示真的符合需求，就像妈妈尝一口奶茶，确认“甜度刚好”。
怎么做？：用“2类验证方法”——量化指标验证+用户反馈验证。

（1）第一类：量化指标验证（用数字说话）

选几个可衡量的指标，计算提示的效果。比如解答数学题的提示，指标可以是：

准确率：做对的题数/总题数×100%（比如10道题对了9道，准确率90%）；步骤完整性：讲了所有步骤的题数/总题数×100%（比如10道题都讲了步骤，100%）；语言适配性：用孩子语言的题数/总题数×100%（比如10道题有8道用了“具体例子”，80%）。

公式：
准确率 = 正确响应数总响应数×100%frac{正确响应数}{总响应数} imes 100\%总响应数正确响应数​×100%
步骤完整性 = 完整讲步骤的响应数总响应数×100%frac{完整讲步骤的响应数}{总响应数} imes 100\%总响应数完整讲步骤的响应数​×100%

（2）第二类：用户反馈验证（用真实用户说话）

找目标用户（比如二年级学生、数学老师）看提示的输出，问3个问题：

能看懂吗？（比如“连加”的比喻能理解吗？）；符合需求吗？（比如“步骤讲清楚了吗？”）；有什么改进建议？（比如“能不能加个‘小提醒’，比如‘要先算乘法哦～’”）。

（3）效果验证的“验收标准”

完成验证后，你要输出一份**《效果报告》**，包含：

量化指标的结果（比如准确率95%，步骤完整性100%）；用户反馈的总结（比如“80%的学生能看懂步骤”）；是否通过验证（比如“符合需求，可以进入成果验收”）。

2.2.5 环节5：成果验收——“确认奶茶符合要求”（收尾）

为什么要做？：效果验证是“检查”，成果验收是“最终确认”——确保提示不仅符合需求，还能稳定运行“可扩展”。
怎么做？：用“3项验收标准”——效果达标+稳定运行+可扩展。

（1）第一项：效果达标

确认《效果报告》中的指标都满足需求，比如：

准确率≥95%；用户满意度≥9分（10分制）；没有违反约束条件（比如“没有用专业术语”）。

（2）第二项：稳定运行

测试提示的稳定性——比如用100道题测试，看AI的输出是否一致：

有没有“偶尔出错”的情况？（比如第1题做对，第50题做错）；响应时间是否稳定？（比如都≤2秒）。

（3）第三项：可扩展

确认提示是否能应对未来的需求变化，比如：

如果要加“解应用题”的需求，提示能不能修改？（比如把“四则运算题”改成“应用题”，保持“角色定位+任务描述+输出要求”的结构）；如果要换AI模型（比如从ChatGPT换成Claude），提示能不能兼容？（比如不用模型专属的指令，比如“<|FunctionCallBegin|>”）。

（4）成果验收的“交付物”

完成验收后，你要输出：

最终提示：经过迭代和验证的提示文本；《提示使用手册》：包含提示的用途、使用方法、注意事项（比如“不要输入超纲题”）；《维护计划》：未来如何迭代（比如“每季度收集用户反馈，调整一次提示”）。

2.3 核心流程的“文本示意图”

把上面的5个环节按顺序排列，就是提示工程进度控制的全流程：

需求对齐 → 提示原型设计 → 第一轮测试 → 分析问题 → 迭代修改 → 多轮测试 → 效果验证 → 成果验收

2.4 核心流程的“Mermaid流程图”

用Mermaid画出来，更直观：

三、项目实战：用Python实现“数学题提示工程”全流程

3.1 开发环境搭建

安装Python（3.8+）；安装OpenAI库：
pip install openai；获取OpenAI API密钥（在OpenAI官网注册获取）。

3.2 源代码实现：从需求对齐到成果验收

（1）第一步：需求对齐——定义《需求清单》

# 需求清单：解答小学1-3年级四则运算题
requirements = {
    "功能需求": "解小学1-3年级四则运算题，输出答案+分步讲解+易错点提醒",
    "非功能需求": "用二年级学生能懂的比喻（比如“连加”“搭积木”），每步讲解不超过20字",
    "约束条件": "不能用“先乘除后加减”这样的专业术语，不能出现计算错误",
    "AI能力边界": "能解1-3年级的加减乘除（最多3位数），不能解超纲题（比如“5×5×5”）"
}

（2）第二步：提示原型设计——用“3要素法”写提示

def create_prompt_prototype(question):
    prompt = f"""你是小学二年级的数学老师，任务是解答下面的四则运算题。要求：
1. 用“连加”“搭积木”这样的比喻讲步骤，每步不超过20字；
2. 指出易错点（比如“不要先加后乘”）；
3. 最后用“所以结果是XX哦～”结尾。

题目：{question}
"""
    return prompt

（3）第三步：多轮迭代测试——测试并修改提示

import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = "你的API密钥"

# 测试问题
test_questions = [
    "3 + 5 × 2 = ?",
    "10 - 2 × 3 = ?",
    "4 × 4 + 2 = ?"
]

# 第一轮测试：用原型提示
for q in test_questions:
    prompt = create_prompt_prototype(q)
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    print(f"问题：{q}")
    print(f"AI输出：{response.choices[0].message.content}
")

# 分析结果：比如“10 - 2 × 3 = ?”的输出可能是：
# “小朋友，先算2×3是“2加2加2”，等于6～然后用10减6，就是4～易错点是“不要先算10-2哦～”所以结果是4哦～”
# 没问题，但如果输出用了“运算顺序”，就需要迭代修改提示，比如把“用比喻”改成“必须用‘连加’‘搭积木’这样的具体例子，不能用‘运算顺序’”。

（4）第四步：效果验证——计算量化指标

# 模拟测试结果（10道题）
test_results = [
    {"question": "3+5×2", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "10-2×3", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "4×4+2", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "6÷2+1", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": False},  # 用了专业术语
    {"question": "5+3×4", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "8-4×2", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "2×5+3", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "9÷3+2", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": False},  # 用了专业术语
    {"question": "7-2×3", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
    {"question": "1×6+4", "correct": True, "steps_complete": True, "language_ok": True},
]

# 计算量化指标
total = len(test_results)
correct_count = sum(1 for r in test_results if r["correct"])
steps_complete_count = sum(1 for r in test_results if r["steps_complete"])
language_ok_count = sum(1 for r in test_results if r["language_ok"])

accuracy = (correct_count / total) * 100
steps_completeness = (steps_complete_count / total) * 100
language_adaptability = (language_ok_count / total) * 100

print(f"准确率：{accuracy}%")  # 100%
print(f"步骤完整性：{steps_completeness}%")  # 100%
print(f"语言适配性：{language_adaptability}%")  # 80%

# 分析：语言适配性只有80%，因为有2道题用了专业术语，需要迭代修改提示，比如加“必须用‘连加’‘搭积木’这样的具体例子，不能用‘运算顺序’‘除法’这样的专业词”。

（5）第五步：成果验收——输出最终提示

# 迭代后的最终提示
def create_final_prompt(question):
    prompt = f"""你是小学二年级的数学老师，任务是解答下面的四则运算题。要求：
1. 用“连加”“搭积木”这样的具体例子讲步骤，每步不超过20字，**不能用专业术语**（比如“运算顺序”“除法”）；
2. 指出易错点（比如“不要先加后乘”）；
3. 最后用“所以结果是XX哦～”结尾。

题目：{question}
"""
    return prompt

# 测试最终提示：比如“9÷3+2=？”
final_prompt = create_final_prompt("9÷3+2=？")
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
)
print(f"最终输出：{response.choices[0].message.content}")
# 输出可能是：“小朋友，先算9÷3哦～就像“把9个苹果分成3份，每份3个”～等于3～然后加2，就是3+2=5～易错点是“不要先算3+2哦～”所以结果是5哦～”
# 符合需求！

四、实际应用场景：不同领域的提示工程进度控制

提示工程不是“数学题专属”，所有需要AI理解指令的场景都能用这套流程。下面举3个常见场景：

4.1 场景1：客服AI的提示工程

需求对齐：解答“快递查询”的问题，要求“用亲切的语气，2句话内讲清楚”，约束条件“不能说‘我不知道’”。
提示原型：“你是亲切的客服小姐姐，任务是解答快递查询的问题。要求：1. 用‘亲～’开头；2. 2句话内讲清楚；3. 不能说‘我不知道’。问题：我的快递到哪了？”
迭代：如果AI输出“亲～请提供你的快递单号，我帮你查～”——符合需求；如果输出“亲～你的快递在运输中，请耐心等待～”——没有要单号，需要迭代加“请提供快递单号”。
验证：用100个用户问题测试，看是否“亲切”“2句话内”“没说不知道”。
验收：确认准确率≥90%，用户满意度≥9分。

4.2 场景2：代码生成AI的提示工程

需求对齐：生成“符合PEP8规范的Python代码”，要求“加注释”，约束条件“不能用‘eval()’函数”。
提示原型：“你是资深Python工程师，任务是生成符合PEP8规范的Python代码。要求：1. 加函数注释和行注释；2. 不用‘eval()’函数。需求：写一个计算斐波那契数列的函数。”
迭代：如果AI输出的代码用了“eval()”，需要迭代加“禁止用‘eval()’函数”；如果没有加注释，需要迭代加“每函数加 docstring，每步加行注释”。
验证：用flake8检查代码规范，看是否有“eval()”，看注释是否完整。
验收：确认代码规范≥95分，没有“eval()”，注释完整。

4.3 场景3：教育AI的提示工程

需求对齐：讲“牛顿第一定律”，要求“用‘推箱子’的比喻”，约束条件“不能用‘惯性’这样的专业术语”。
提示原型：“你是初中物理老师，任务是讲牛顿第一定律。要求：1. 用‘推箱子’的比喻；2. 不用‘惯性’这样的专业术语；3. 3句话内讲清楚。问题：什么是牛顿第一定律？”
迭代：如果AI输出“推箱子时，你不用力，箱子就会停下来～”——符合需求；如果输出“物体保持静止或匀速直线运动的状态，直到外力改变它～”——用了专业术语，需要迭代加“必须用‘推箱子’的比喻”。
验证：让10个初中生看输出，问“能听懂吗？”“比喻能理解吗？”。
验收：确认80%以上学生能听懂，没有专业术语。

五、工具和资源推荐：让进度控制更高效

5.1 提示设计工具

OpenAI Prompt Engineering Guide：OpenAI官方的提示设计指南，包含大量例子和技巧（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）；Anthropic Claude Prompt Builder：Claude的提示设计工具，支持实时预览提示效果（https://www.anthropic.com/product）；LangChain PromptTemplate：用代码生成提示的工具，支持“变量替换”（比如把“{question}”换成具体问题）（https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/）。

5.2 测试和验证工具

PromptLayer：记录和分析提示的测试结果，支持“对比不同提示的效果”（https://promptlayer.com/）；Hugging Face Evaluate：量化指标计算工具，支持“准确率”“召回率”等（https://huggingface.co/docs/evaluate/index）；SurveyMonkey：收集用户反馈的工具，支持“设计问卷”“统计结果”（https://www.surveymonkey.com/）。

5.3 学习资源

书籍：《Prompt Engineering for Generative AI》（作者：David Chalmers）——系统讲解提示工程的流程和技巧；课程：Coursera的《Generative AI for Everyone》——包含提示工程的基础内容；博客：OpenAI的Blog（https://openai.com/blog/）——最新的提示工程案例和技巧。

六、未来发展趋势与挑战

6.1 未来趋势

自动化提示工程：用AI生成提示（比如“用GPT-4生成解答数学题的提示”），减少人工试错；多模态提示：结合文字、图片、语音设计提示（比如“用图片+文字提示AI生成‘推箱子’的牛顿第一定律讲解”）；实时自适应提示：根据用户反馈实时调整提示（比如“用户说‘听不懂比喻’，提示自动加‘更简单的例子’”）。

6.2 面临的挑战

AI能力的不确定性：不同AI模型对同一提示的响应不同（比如ChatGPT和Claude对“亲切语气”的理解不同）；需求的动态变化：用户后来加了“解应用题”的需求，提示需要重新迭代；量化评估的难度：“语气亲切”“比喻恰当”这样的非功能需求，很难用数字量化（比如“亲切”怎么算？）。

七、总结：学到了什么？

用“做奶茶”的比喻再总结一遍核心流程：

需求对齐：先问清楚“要什么奶茶”（明确需求）；提示原型：做“第一杯奶茶”（第一次尝试）；迭代：尝一口调整甜度（试错→修改）；验证：再尝一口确认（检查是否符合需求）；验收：确认奶茶符合要求（收尾）。

提示工程不是“靠感觉”，而是“靠流程”——架构师的任务，就是把这套流程“落地”，让AI真正“听懂指令”。

八、思考题：动动小脑筋

如果你要设计一个给老人用的天气提示AI，需求对齐时要注意什么？（提示：老人可能不喜欢“降水概率”这样的专业词，要换成“会不会下雨”）；如果提示测试时AI总是用专业术语，你会怎么迭代？（提示：在提示里加“必须用‘连加’‘推箱子’这样的具体例子，不能用专业术语”）；成果验收时，除了准确率，还能加什么指标？（提示：“响应时间”“用户满意度”“可扩展性”）；如果需求变化了（比如要加“解应用题”的需求），你会怎么调整流程？（提示：回到“需求对齐”，修改《需求清单》，再迭代提示）。

九、附录：常见问题与解答

Q1：提示工程一定要写很长的提示吗？

A：不是，要“精准”而不是“长”。比如“买无糖牛奶”比“买牛奶”好，但不用写“买冷藏柜里的、生产日期在一周内的、配料表只有生牛乳的无糖纯牛奶”——如果需求没那么细的话。

Q2：多轮迭代要做多少次？

A：直到效果验证通过，比如准确率达到95%以上，用户满意度超过9分。一般3-5次迭代就能达标。

Q3：提示工程需要懂代码吗？

A：不需要，但懂代码能更高效（比如用Python调用API测试提示）。即使不懂代码，也能用水滴石穿的流程做好提示工程。

Q4：成果验收后，还需要维护吗？

A：需要，因为用户需求会变（比如要加“解应用题”），AI模型会更新（比如ChatGPT升级到GPT-5）。建议每季度收集一次用户反馈，调整一次提示。

十、扩展阅读 & 参考资料

《Prompt Engineering for Generative AI》——David Chalmers；OpenAI Prompt Engineering Guide：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering；《Generative AI for Everyone》——Coursera课程；Hugging Face Evaluate文档：https://huggingface.co/docs/evaluate/index。

最后：提示工程的进度控制，本质是“把模糊的需求变成可落地的流程”——就像妈妈教小明买奶茶，每一步都“问清楚、做一遍、调一下、确认好”。架构师只要掌握这套流程，就能让AI从“不听话的小朋友”变成“能帮你做事的小帮手”。
下次做提示工程时，先想想“做奶茶”的流程——你会发现，一切都变简单了！