05 Prompt工程的终极形态

- 创始人/工程师手写prompt
- 存在代码里或配置文件
- 每次优化都要改代码
- 靠经验调试

❌ 扩展性差: 每个场景要写新prompt
❌ 维护成本高: 改一个影响一片
❌ 优化慢: 靠人工试错
❌ 无法个性化: 所有用户用同一个prompt

# 典型的手工prompt
prompt = """
你是一个专业的文案助手。
请根据以下信息生成小红书种草文:
产品: {product}
特点: {features}
要求: 轻松活泼,口语化,吸引人点击
"""

- Prompt模板化
- 根据场景动态组装
- 有一定的变量替换
- 有基础的质量控制

✅ 可复用: 模块化设计
✅ 可维护: 集中管理
✅ 可测试: A/B test不同模板

❌ 仍然靠人工设计
❌ 无法自适应用户
❌ 优化周期长

# 模板化prompt
class PromptTemplate:
    base = "你是{role}"
    task = "请{action}"
    context = "基于以下信息:{context}"
    constraint = "要求:{requirements}"
    output = "输出格式:{format}"

# 动态组装
def build_prompt(role, action, context, requirements, format):
    return f"{base}\n{task}\n{context}\n{constraint}\n{output}"

- Prompt自动生成
- 根据用户行为优化
- 根据效果反馈迭代
- 个性化定制

✅ 自动化: 从数据中学习最优prompt
✅ 个性化: 每个用户/场景有不同的prompt
✅ 自优化: 持续迭代,越用越好
✅ 规模化: 支撑百万用户,千万场景

1. 分析场景
   输入: 用户目标、行业、内容类型
   输出: 场景画像

2. 生成prompt
   输入: 场景画像
   输出: 初始prompt(由AI生成)

3. 测试验证
   输入: 初始prompt
   输出: 生成结果质量评分

4. 迭代优化
   输入: 质量评分
   输出: 优化后的prompt

5. 上线部署
   输入: 最优prompt
   输出: 生产环境使用

# 不写具体prompt,而是定义"目标"
class ProductCopyWriter(dspy.Module):
    def __init__(self):
        self.generate = dspy.ChainOfThought("product, features -> copy")

    def forward(self, product, features):
        return self.generate(product=product, features=features)

# DSPy会自动优化内部的prompt
# 无需人工编写

用户使用
  ↓
收集反馈(点击/修改/接受率)
  ↓
评估prompt效果
  ↓
生成新的prompt变体
  ↓
A/B测试
  ↓
保留最优版本
  ↓
回到用户使用

质量指标:
  - 用户接受率(一次生成就满意)
  - 修改率(需要改多少)
  - 重新生成率(不满意重新生成)

效率指标:
  - Token消耗(成本)
  - 响应时间(体验)
  - 成功率(第一次就对)

业务指标:
  - 转化率(付费)
  - 留存率(持续使用)
  - NPS(推荐意愿)

Notion不会告诉你他们的prompt,
但你可以感觉到:

  - 用得越多,生成的内容越符合你的风格
  - 在不同workspace,生成的内容风格不同
  - 他们的prompt在持续优化(每月都有改进)

这背后是数据驱动的自动优化,
而不是工程师手写。

根据用户历史行为:
  - 语言风格偏好(正式/轻松)
  - 内容长度偏好(简短/详细)
  - 领域背景(技术/商业/艺术)

生成个性化的prompt

根据使用场景:
  - 时间(早上/晚上,工作日/周末)
  - 设备(手机/电脑)
  - 上下文(写什么主题)

调整prompt策略

根据实时反馈:
  - 如果用户总是要求"简短",自动调整
  - 如果用户总是要求"专业",自动调整
  - 如果用户总是修改某个部分,自动学习

# 伪代码示例
class PersonalizedPromptEngine:
    def generate_prompt(self, user_id, context):
        # 1. 获取用户画像
        user_profile = self.get_user_profile(user_id)

        # 2. 分析历史偏好
        preferences = self.analyze_history(user_id)

        # 3. 动态生成prompt
        base_prompt = self.get_base_prompt(context)
        personalized_prompt = self.customize(
            base_prompt,
            user_profile,
            preferences
        )

        return personalized_prompt

单一prompt的局限:
  ❌ 任务太复杂,一次完成质量差
  ❌ 无法处理多步骤任务
  ❌ 错误会累积

Prompt chain的优势:
  ✅ 任务拆解,每步聚焦
  ✅ 中间结果可验证
  ✅ 易于调试和优化

Step 1: 理解需求
  Prompt: "分析用户输入,提取关键信息"
  输出: {主题, 目标受众, 风格, 长度}

Step 2: 内容规划
  Prompt: "基于{输出1},设计文章结构"
  输出: {标题, 大纲, 每部分要点}

Step 3: 内容生成
  Prompt: "基于{输出2},生成正文"
  输出: {完整文章}

Step 4: 质量检查
  Prompt: "检查{输出3}是否符合要求"
  输出: {问题列表}

Step 5: 优化改写
  Prompt: "基于{输出4},优化文章"
  输出: {最终版本}

每一步都可以单独优化,
整体质量远超单次生成。

                  用户请求
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │   场景识别模块      │
          │  (识别用户意图)     │
          └─────────────────────┘
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │  Prompt生成引擎     │
          │ (自动生成最优prompt)│
          └─────────────────────┘
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │   个性化引擎        │
          │ (根据用户调整prompt)│
          └─────────────────────┘
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │   执行引擎          │
          │  (调用LLM生成内容) │
          └─────────────────────┘
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │   质量评估模块      │
          │  (评估生成质量)     │
          └─────────────────────┘
                      ↓
          ┌─────────────────────┐
          │   反馈学习模块      │
          │ (优化prompt策略)    │
          └─────────────────────┘

没有用户数据时:
  - 用专家经验设计初始prompt
  - 用合成数据测试
  - 找种子用户试用

有初始用户后:
  - 记录所有交互数据
  - 记录用户修改行为
  - 记录满意度反馈

数据达到阈值后(如1000次交互):
  - 分析高质量结果的prompt特征
  - 生成新prompt变体
  - A/B测试验证效果
  - 自动替换为更优版本

单用户数据达到阈值后(如100次交互):
  - 分析用户偏好
  - 生成个性化prompt
  - 持续优化个人模型

方法A: 遗传算法
  - 生成多个prompt变体
  - 测试效果
  - 保留最优的
  - 变异+交叉产生新变体
  - 重复迭代

方法B: 强化学习
  - Prompt作为策略
  - 用户满意度作为奖励
  - 通过RL优化prompt

方法C: LLM自我优化
  - 让LLM分析失败案例
  - 让LLM提出优化建议
  - 让LLM生成新prompt
  - 测试并选择最优

自动评估指标:
  - 语义相似度(生成内容与期望的相似度)
  - 格式正确性(是否符合要求)
  - 创意性(与训练数据的差异度)
  - 一致性(多次生成的稳定性)

人工评估指标:
  - 用户接受率
  - 用户修改量
  - 用户留存率

混合评估:
  - 自动评估筛选
  - 人工评估最终判断

Prompt版本控制:
  - 每次修改记录版本
  - 可回滚到历史版本
  - A/B测试不同版本
  - 保留最优版本历史

就像代码的git,
prompt也需要版本管理。

- 创始人手写50+模板
- 存在数据库
- 用户选择模板,填空

- 用户只需描述需求
- 系统自动选择最优prompt策略
- 根据用户历史调整风格
- 持续A/B测试优化

结果:
  - 用户满意度提升40%
  - 首次生成满意率从30%提升到70%

1. 收集所有用户修改行为
2. 分析"好"的输出的共同特征
3. 反向推导最优prompt
4. 自动更新prompt库

当你在写代码时,Copilot不是用固定prompt,
而是实时分析:

  - 你当前文件的代码风格
  - 你项目的技术栈
  - 你最近的提交记录
  - 你的编程习惯(缩进、命名风格)

动态生成最适合你的prompt。

同样一个功能,
  - 给新手的建议是详细的、有注释的
  - 给专家的建议是简洁的、高级的

这是prompt个性化的最佳实践。

用户需要学习复杂的prompt语法:
  - 权重调整(--w 0.5)
  - 风格参数(--style anime)
  - 质量参数(--q 2)

问题: 学习成本高,新用户流失

简化prompt:
  - 用户用自然语言描述即可
  - 系统自动理解意图
  - 自动添加最优参数

结果: 新用户留存率提升50%+

Midjourney分析了百万级用户的prompt:
  - 哪些prompt生成了高赞图片?
  - 哪些参数组合效果最好?
  - 用户通常会怎么修改prompt?

用这些数据训练了"prompt理解模型",
自动把简单描述转化为最优prompt。

没有完美的prompt,只有持续优化的系统。

停止追求一次性的完美,
开始构建持续改进的机制。

Prompt工程不应该是人工活,
应该是系统自动完成的。

如果你需要"Prompt工程师",
说明你的系统还不够智能。

正确做法:
  - 早期: 人工设计初始prompt
  - 中期: 建立自动优化系统
  - 后期: 系统自主进化,人只负责监督

Prompt不是护城河,
数据飞轮才是。

即使别人抄走你的prompt,
没有你的用户数据,
没有你的优化系统,
也做不出同样的效果。

真正的护城河是:
  - 用户行为数据
  - 自动优化系统
  - 持续迭代能力

错。

即使是GPT-5,
  - 好prompt和坏prompt的差距仍然巨大
  - 个性化prompt和通用prompt的差距仍然明显

模型能力是上限,
Prompt质量决定你能达到多接近上限。

整理现有的prompt:
  - 场景分类
  - 效果评估
  - 版本管理

工具: 用Notion/Airtable建立prompt库

对每个prompt,记录:
  - 使用次数
  - 用户接受率
  - 平均修改次数
  - 用户满意度

找到最优和最差的prompt

选择高频场景:
  - 设计2-3个prompt变体
  - 随机分配给用户
  - 对比效果数据
  - 保留最优版本

每周迭代一次

把固定prompt改成可配置的:
  - 识别可变部分
  - 抽象成变量
  - 根据场景动态组装

减少重复代码

1. 定义核心场景(不超过5个)
2. 为每个场景设计初始prompt
3. 建立效果评估指标
4. 搭建A/B测试框架

1. 上线MVP
2. 记录所有交互数据:
   - 用户输入
   - 生成结果
   - 用户操作(接受/修改/重新生成)
3. 分析数据,找规律

1. 分析高质量结果的特征
2. 设计prompt变体
3. A/B测试
4. 自动选择最优版本
5. 重复以上步骤

1. 分析单用户的偏好
2. 生成个性化prompt
3. 对比通用版本效果
4. 逐步推广个性化

1. Prompt模板引擎
   - 模板存储(数据库)
   - 变量替换
   - 版本管理

2. A/B测试框架
   - 流量分配
   - 指标收集
   - 效果对比

3. 效果评估系统
   - 自动评估(相似度、格式等)
   - 人工评估(用户反馈)
   - 综合打分

4. 优化引擎
   - 数据分析
   - Prompt生成
   - 自动部署

5. 监控看板
   - 实时指标
   - 历史趋势
   - 异常告警