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掌控AI的“暗语”：Prompt核心结构化表达，解锁生产力的关键一步

在AI逐渐融入日常工作的今天，Prompt不再只是“指令”，而是人与智能系统之间的“语言协议”。掌握Prompt的结构化表达，不仅是提升AI响应质量的关键，更是重塑个人生产力边界的第一步。本文将拆解Prompt的核心构造，帮助你从“试探式使用”迈向“系统性掌控

几年前，当 Prompt Engineering 概念被提出来的时候，有个流行的观点：Prompt Engineering 不会存在很长时间，会随着 LLM 能力强大逐渐弱化。类比于搜索引擎刚出来的时候，有很多复杂的搜索技巧，比如使用星号作为通配符，其他特殊符

怎么像有人一夜之间给地球开了个创造模式，想创啥就创啥，就我连篇稿都创不出来是吧？

2025年还没过完，市面上的AI Agent产品已经大爆发到让人眼花缭乱——从能帮你写代码的、画画的，到能帮你订机票、做规划的，选择琳琅满目。

我之前手把手带大家做过一个开源的 AI 代码生成平台，也能生成完整的应用，但无论是生成速度还是效果都不如 Cursor 要好。

提示词是什么？很多人在接触 AI 大模型，最常见的就是对于自己描述的需求，AI 大模型的反馈却不尽人意。你说东，它却表达西。而所谓的描述需求，就是提示词 Prompt。而返回不尽人意，除了大模型能力的问题之外，很常见的是我们提出的诉求不清，不明确。

要让AI理解你的意图并产出高质量的结果，关键就在于提示词工程（Prompt Engineering）。

这几天，我的小红书被一个港科的项目刷屏了。它叫aivilization，一个住着两万多个 AI 的小镇。

最近Nano banana火了起来，朋友圈出现各种真人手办图，那就是Nano banana生成的，非常之逼真，以至于我以为是3D打印出来的。