prompt-engineering

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# 提示工程

## 概述
提供与大语言模型（LLM）交互的提示词设计方法论，覆盖提示结构、上下文管理、Few-shot 示例、思维链、输出格式控制等核心技术。

## 使用场景
- 设计系统提示词（System Prompt）定义 AI 角色和行为
- 优化已有提示词以提高输出质量和一致性
- 设计链式提示（Chain of Thought）解决复杂推理任务
- 控制 LLM 输出格式（JSON、Markdown、特定 Schema）

## 核心原则
1. **角色先行**：先定义角色（你是谁、你的能力边界），再给任务。明确的角色设定比模糊的"你是一个助手"效果好得多。
2. **约束写死，格式给例**：行为约束用规则语言明确写出。期望的输出格式给出 1-2 个完整示例。
3. **分步指导复杂任务**：对于多步骤任务，分解为明确的阶段。每个阶段有清晰的输入、操作和输出。
4. **负面示例与正面示例同等重要**：给出"不要这样做"的例子能显著减少错误输出模式。
5. **上下文是稀缺资源**：不相关信息占用的上下文会稀释模型的注意力。每段内容都要为输出目标服务。

## 提示结构模板
```
[角色定义] 你是谁，你的专长和限制
[任务描述] 具体要做什么
[输入格式] 你会收到什么格式的信息
[输出格式] 你应当以什么格式输出
[约束规则] 绝对不能做的事（负面约束）
[示例] 至少 1 个完整的正确输入输出对
```

## 检查清单
- [ ] 是否定义了明确的 AI 角色和职责边界？
- [ ] 输出格式是否有具体的示例而非仅文字描述？
- [ ] 约束规则是否覆盖了最常见的错误输出模式？
- [ ] 提示词是否足够精简（无冗余信息稀释注意力）？
- [ ] 是否有负面示例阻止不期望的输出模式？

From Sweetteabittersugar/agency, MIT.

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