谷歌提示工程 Prompt Engineering 白皮书PDF
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引言：为什么你需要关注这篇文章？
在 AI 辅助编程和应用开发的时代，"如何提问"（Prompting） 已经成为了和 "如何写代码" 同等重要的技能。
无论你是使用 MakeCoder 构建全栈应用，还是在日常工作中使用 ChatGPT/Claude，你是否遇到过这种情况：AI 给出的答案总是差点意思，不够精准，或者逻辑混乱？
近期，Google在全球顶级的数据科学社区 Kaggle 发布了一份权威的 《提示词工程白皮书》（Prompt Engineering Whitepaper）。这份指南深入浅出地剖析了与大语言模型（LLM）交互的核心逻辑。
为了帮大家节省时间，MakeCoder 团队为您提炼了这份白皮书中的核心精华，助您从“AI 用户”进阶为“AI 指挥官”。
核心精华：编写完美提示词的“两大支柱”
根据 Kaggle 的白皮书，优秀的提示词工程并非玄学，而是建立在两个核心原则之上：
结构化思维
一个高效的提示词通常包含以下四个要素（可以用 CRTF 框架记忆）：
- Capacity (角色设定)： 告诉 AI 它是谁。例如：“你是一位资深的 Python 后端架构师”。
- Request (具体任务)： 清晰地定义你要做什么。例如：“请帮我重构这段代码”。
- Task Context (背景信息)： 提供必要的上下文。例如：“这段代码将运行在高并发的服务器上，需要考虑内存优化”。
- Format (输出格式)： 指定你想要的输出形式。例如：“请以 Markdown 格式输出，并包含代码注释”。
迭代优化
白皮书强调，没有人能一次性写出完美的提示词。你需要像调试代码一样调试你的提示词：
- Zero-shot (零样本)： 直接问。
- Few-shot (少样本)： 给 AI 几个示例（Examples），让它模仿。这是提升准确率最有效的方法之一。
- Chain-of-Thought (思维链)： 要求 AI “一步步思考（Let's think step by step）”，这对于解决复杂的逻辑或编程问题至关重要。
实战对比：在 MakeCoder 中如何应用？
让我们看一个具体的编程场景，对比一下普通用户与提示词工程师的区别。
❌ 普通提示词：
“帮我写一个贪吃蛇游戏。”
✅ 优化后的提示词（基于白皮书原则）：
(角色) 你是一位精通 HTML5 和 JavaScript 的游戏开发者。 (背景) 我正在 MakeCoder 平台上为一个新手教程制作示例项目。 (任务) 请编写一个单文件的贪吃蛇游戏。 (约束) 代码必须包含详细的中文注释，每一行都要解释其作用。不使用第三方库，仅使用原生 Canvas API。 (思维链) 请先列出游戏的核心逻辑步骤，然后再给出完整的代码实现。
结果差异： 优化后的提示词不仅能生成代码，还能生成可维护、易理解、符合特定需求的高质量代码。
给开发者的 3 个速查建议
- 不要让 AI 猜： 模糊的指令 = 模糊的代码。尽可能明确输入和输出的限制条件。
- 给例子 (Give Examples)： 如果你想要特定的 JSON 结构或代码风格，给 AI 展示一个样本，效果比描述好十倍。
- 拆解任务： 遇到复杂需求（如构建整个电商后台），不要试图用一个提示词解决。将其拆解为“数据库设计”、“API 接口”、“前端展示”等子任务逐一击破。
结语与资源
掌握提示词工程，能让你在 MakeCoder 上的开发效率成倍提升。AI 是最强大的结对编程伙伴，而你的提示词就是控制它的“指令集”。
📥 阅读原文： 想深入了解底层原理？点击这里阅读 Kaggle 原始白皮书：Prompt Engineering Guide
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谷歌提示工程白皮书全文PDF
Google_Prompt Engineering_v7.pdf 6816989
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