零样本提示
零样本提示是最基础的 Prompt 技术，直接向模型提出任务要求，不提供任何示例。模型依靠预训练知识理解任务并生成回答。适用于简单、明确的任务，是所有 Prompt 技术的起点。
系统掌握 Prompt 工程，从技巧到生产实践
面向 AI 应用开发者、Prompt Engineer 和技术团队负责人，系统讲解 Prompt 技术、设计模式、模型差异、测试评估和生产落地。
Prompt 技术库
少样本提示
通过在 Prompt 中提供少量输入-输出示例，引导模型理解任务模式和期望的输出格式。通常 2-5 个示例即可显著提升任务表现，是提升输出质量最直接有效的方法之一。
思维链
思维链提示通过要求模型展示推理过程来提升复杂任务的准确性。模型不再直接给出答案，而是逐步分析问题，每一步的推理为下一步提供基础。这种方法在数学、逻辑和多步骤推理任务中效果显著。
思维树
思维树是思维链的扩展，允许模型在推理过程中探索多条路径，评估每条路径的可行性，并选择最优解。类似于人类解决复杂问题时的发散思维和回溯策略，适用于需要创造性解决方案或存在多种可能性的问题。
System Prompt 设计
System Prompt 是定义 AI 助手行为、角色和约束的核心配置。良好的 System Prompt 设计能确保模型在整个对话中保持一致的行为模式，是构建 AI 应用的基础架构决策。
角色扮演提示
通过赋予模型特定角色身份，引导其以该角色的专业知识、语气和视角来回答问题。角色扮演能激活模型在预训练中学到的特定领域知识，提升回答的专业性和针对性。
模型 Prompt 差异
GPT-4o
GPT-4o 对结构化指令响应良好，偏好清晰的 Markdown 格式。支持 System/User/Assistant 三角色分离，System Prompt 的权重较高。对 JSON 模式有原生支持，适合需要结构化输出的场景。
Claude Opus
Claude 对自然语言指令理解能力强，不需要过度格式化。偏好 XML 标签来分隔不同内容区域。对长上下文的利用率高，200K 窗口内信息检索能力出色。重视安全和诚实，会主动表达不确定性。
Gemini Pro
Gemini 拥有超长上下文窗口（1M tokens），适合处理大量文档。对多模态输入（文本+图片+视频）支持良好。Prompt 风格偏向简洁直接，对过度复杂的指令可能表现不稳定。
进阶指南
Prompt 工程学习路线图
从零开始系统学习 Prompt Engineering 的完整路径，涵盖基础概念、核心技术、高级模式和生产实践四个阶段。
Prompt 常见错误 Top 10
开发者在 Prompt Engineering 中最常犯的 10 个错误，以及如何避免和修复它们。
如何选择合适的模型
根据任务类型、性能要求、成本预算和部署环境，系统化地选择最适合的 LLM 模型。