课程简介

理解核心原理： 掌握大型语言模型的工作原理及提示词工程的根本逻辑。
掌握系统方法： 学习并应用结构化的提示词构建框架，告别“盲目尝试”。
精通实战技巧： 通过大量练习，掌握内容生成、逻辑推理、代码编程、信息处理等核心场景的提示词设计。
建立评估思维： 学会如何科学地评估和迭代优化提示词，以达到最佳效果。
解决实际问题： 能够将所学技能应用于日常工作，提升效率与创造力。

目标收益

培训对象

产品经理、运营人员、市场人员、开发者、数据分析师、研究者及任何希望利用LLM提升工作效率的专业人士。

课程内容

第一天：基础构建与核心技能实战
主题：从“对话”到“工程”——掌握与AI协作的科学方法
上午(09:00-12:00)
模块一：开宗明义 - 提示词工程导论与基础
1. 破冰： 为什么提示词是“新的编程语言”？
2. 核心概念： LLM的工作原理（预测下一个词）、Token、温度、Top-p等关键参数解析。
3. 常见误区： 为什么你的提示词效果不好？（指令模糊、缺乏上下文、目标不明确）
4. 实战框架引入：CRISPE 或 RTF 框架：
- CRISPE: Capacity & Role, Insight, Statement, Personality, Experiment。
- RTF: Role, Task, Format。
实战练习1：
- 对比“写一份报告”与一个结构化的提示词，直观感受差异。
- 调整“温度”参数，生成创意文案和事实摘要，观察不同。
模块二：基石打造 - 角色扮演与任务定义
1. 角色的力量： 如何通过角色设定（如“资深架构师”、“挑剔的美食评论家”）激发模型的专业潜力。
2. 任务清晰化： 使用动词（分析、总结、生成、翻译、改写）精确描述任务。
3. 上下文管理： 如何提供恰到好处的背景信息，避免信息过载或不足。
4. 格式化输出： 明确指定输出格式（Markdown、JSON、HTML表格、纯文本列表）。
实战练习2：
- 设计一个提示词，让AI扮演“小学科学老师”，向10岁孩子解释“光合作用”。
- 给定一段混乱的会议纪要，要求AI提取“关键决策”、“待办事项”和“责任人”，并以表格形式输出。
下午(13:30-17:30)
模块三：思维链与复杂推理
1. 零样本与少样本提示： 何时以及如何提供示例来引导模型。
2. 思维链技术： 使用“让我们一步步思考”等指令，引导模型展示推理过程，提升复杂问题解答的准确性。
3. 分解复杂任务： 将宏大、模糊的任务拆解为具体、可执行的子任务序列。
实战练习3：
- 提供一个逻辑谜题，对比使用和不使用“思维链”提示时，模型答案的正确率。
- 将“为公司设计一个社交媒体营销策略”的任务，分解为多个步骤，并让AI分步完成。
模块四：信息处理与内容创作实战
1. 摘要与提炼： 针对长文档、多篇文章进行关键信息提取和总结。
2. 扩写与润色： 根据核心观点生成完整文章、邮件或报告。
3. 风格转换与模仿： 改变文本的风格、语气和受众。
实战练习4：
- 给定一篇长新闻稿，要求生成3个不同长度和侧重点的摘要（用于微博、公众号、内部汇报）。
- 提供一段技术性描述，让AI将其改写成面向普通消费者的营销文案。
第一天小结 回顾与答疑
总结第一天核心技能：角色、任务、格式、思维链、分解。布置课后思考题。
第二天：高级技巧与综合项目实战
主题：从“技巧”到“艺术”——构建可靠、高效的高级应用
上午(09:00-12:00)
模块五：编程与结构化数据实战
1. 代码生成与解释： 编写特定功能的代码片段、编写单元测试、解释复杂代码。
2. SQL查询生成： 根据自然语言描述和数据库Schema，生成准确的SQL查询语句。
3. 数据清洗与转换： 处理非结构化文本数据，将其转换为JSON、CSV等结构化格式。
实战练习5：
- 描述一个功能（如“用Python从API获取天气数据并解析”），让AI生成代码。
- 提供一个产品需求描述和数据库表结构，让AI生成查询特定数据的SQL。
模块六：提示词模式与高级技术
1. 自洽性： 让模型生成多个答案并投票选择最佳方案，提高可靠性。
2. 自动提示词优化： 介绍让模型自我反思和优化提示词的方法。
3. 对抗性提示： 如何设计提示词以避免模型产生偏见或拒绝回答（负责任AI初探）。
实战练习6：
- 对一个数学问题，使用“自洽性”技术，让AI生成5个答案并选出最一致的。
- 给定一个效果不佳的提示词，让AI分析问题并提出3个改进版本。
下午(13:30-16:30)
模块七：综合项目实战工作坊
分组项目： 学员将被分成小组，选择一个真实场景进行提示词设计挑战。
可选项目主题：
- 智能邮件助手： 根据邮件上下文，自动生成专业得体的回复。
- 个性化学习伙伴： 设计一个能根据用户知识水平调整解释深度的Q&A系统。
- 市场报告生成器： 给定几个关键词，自动生成一份包含市场分析、竞争对手和趋势预测的简报框架。
- 代码审查助手： 设计提示词让AI对提供的代码进行安全性和最佳实践审查。
实战练习7：
- 小组协作，运用前两天所学所有知识，设计、测试并迭代一套完整的提示词解决方案。
- 准备最终的项目展示。
模块八：项目展示、评估与迭代
1. 小组展示： 每个小组展示其项目成果和提示词设计思路。
2. 科学评估： 如何建立评估标准（相关性、流畅度、准确性、有用性）来评判提示词效果。
3. 迭代循环： 建立“构建-测试-分析-优化”的持续改进流程。
16:30-17:00 课程总结与未来展望
1. 核心知识回顾： 串讲两天所学全部技能点。
2. 工具与资源： 推荐Prompt IDE、AIPRM、LangChain等实用工具和继续学习的社区资源。
3. 未来趋势： 智能体、多模态提示词等前沿方向简介。
4. 答疑与颁发证书。