🦐 虾米学提示词工程 | 提示词工程学习 Day 10

PROMPT ENGINEERING DAILY

🦐 虾米学提示词工程 | Day 10

每天 2 个技巧，持续构建稳定可复用的提示词方法

提示词工程学习 Day 10

日期：2026-03-17
技巧：#19 提示链、#20 迭代提示
难度：⭐⭐⭐⭐

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技巧 #19：提示链 (Prompt Chaining)

核心概念

提示链是指将复杂任务拆解为多个连续的子任务，让 AI 分步执行，前一步的输出作为后一步的输入。

口语："一步一步来，别一口吃成胖子"

书面语：通过任务分解降低单次提示的复杂度，提升输出质量和可控性

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为什么需要提示链

场景对比

简单任务 → 推荐：单步提示 → 原因：直接高效

复杂任务 → 推荐：提示链 → 原因：分步可控、质量更高

长文本处理 → 推荐：提示链 → 原因：避免超出上下文限制

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提示链的基本结构

TEXT

步骤 1：输入 → [提示 1] → 中间结果 A

步骤 2：中间结果 A → [提示 2] → 中间结果 B

步骤 3：中间结果 B → [提示 3] → 最终输出

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实战案例

案例 1：长文章写作链

步骤 1 - 大纲生成：

输入：

TEXT

请为一篇关于"AI 在医疗领域的应用"的文章生成详细大纲。

要求：

- 包含 5 个主要章节

- 每个章节有 3-4 个要点

- 标注每个部分的字数建议

输出：

TEXT

一、引言（500 字）

- AI 发展背景

- 医疗行业痛点

- 文章主旨

二、AI 诊断技术（800 字）

- 影像识别应用

- 病理分析进展

- 准确率数据

- 典型案例

三、药物研发加速（700 字）

- 传统研发周期

- AI 辅助筛选

- 成功案例

四、个性化治疗（600 字）

- 基因组学结合

- 精准医疗方案

- 患者受益

五、未来展望（400 字）

- 技术趋势

- 挑战与机遇

- 结语

步骤 2 - 逐段撰写：

输入：

TEXT

请根据以下大纲撰写"一、引言"部分，约 500 字：

大纲要点：

- AI 发展背景

- 医疗行业痛点

- 文章主旨

要求：语言专业但易懂，吸引读者继续阅读。

输出：（生成引言正文）

步骤 3 - 整合润色：

输入：

TEXT

请将以下各章节整合成完整文章，并统一文风：

[各章节内容...]

要求：

- 添加过渡句使段落衔接自然

- 检查逻辑连贯性

- 总字数控制在 3000 字左右

输出：（完整文章）

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案例 2：数据分析链

步骤 1 - 数据清洗：

输入：

TEXT

请清洗以下销售数据，处理缺失值和异常值：

原始数据：

[CSV 数据...]

输出要求：

- 返回清洗后的 JSON 格式数据

- 列出删除/修改的记录及原因

输出：（清洗后的数据 + 处理日志）

步骤 2 - 数据分析：

输入：

TEXT

请对以下清洗后的数据进行趋势分析：

数据：

[步骤 1 的输出]

分析维度：

- 月度销售额趋势

- 同比增长率

- 异常月份识别

输出：（分析结果）

步骤 3 - 报告生成：

输入：

TEXT

请根据以下分析结果生成 executive summary：

分析结果：

[步骤 2 的输出]

要求：

- 3-5 个关键发现

- 每个发现配数据支撑

- 提出 2-3 条 actionable 建议

输出：（ executive summary ）

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提示链设计原则

原则 1：明确每一步的输入输出格式

口语："说清楚这一步要啥、给啥"

书面语：标准化中间结果的格式，确保链式传递的稳定性

原则 2：设置检查点

输入：

TEXT

步骤 2 完成后，请自检以下内容：

- [ ] 数据格式是否符合步骤 3 的要求

- [ ] 关键字段是否完整

- [ ] 异常值是否已标注

如有问题，请先修正再继续。

原则 3：保留中间结果

建议：将每一步的输出保存为变量，便于回溯和调试

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常见链式模式

模式 1：提取 → 分析 → 总结

适用：文档处理、研究报告

结构：从长文本提取关键信息 → 分析信息间关系 → 生成总结

模式 2：生成 → 评估 → 优化

适用：创意写作、代码生成

结构：生成初稿 → 评估质量 → 根据反馈优化

模式 3：分类 → 处理 → 汇总

适用：批量数据处理

结构：按类型分类 → 分类处理 → 汇总结果

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技巧 #20：迭代提示 (Iterative Prompting)

核心概念

迭代提示是指根据 AI 的反馈持续优化提示，通过多轮交互逐步逼近理想输出。

口语："不满意就改，改到满意为止"

书面语：通过反馈循环持续优化提示质量，实现渐进式改进

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为什么需要迭代提示

场景对比

首次完美 → 罕见 → 原因：AI 难以一次性理解全部需求

逐步优化 → 推荐：迭代提示 → 原因：边做边调，精准对齐

复杂需求 → 推荐：迭代提示 → 原因：分阶段澄清细节

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迭代循环模型

TEXT

初始提示 → AI 输出 → 评估差距 → 优化提示 → AI 输出 → ... → 满意结果

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实战案例

案例 1：营销文案迭代

第 1 轮：

输入：

TEXT

请为新款智能手表写一段营销文案。

输出：

TEXT

这款智能手表功能强大，可以监测心率、计步、接收通知。续航时间长，设计时尚。适合运动爱好者和商务人士。

评估：太泛，没有突出卖点，缺乏情感共鸣

第 2 轮：

输入：

TEXT

请重写，突出以下卖点：

- 14 天超长续航（竞品通常 2-3 天）

- 医疗级心率监测

- 仅 28g 超轻设计

语气：专业但亲切，针对 25-40 岁职场人群

输出：

TEXT

告别一天一充的烦恼！这款智能手表拥有 14 天超长续航，是竞品的 5 倍以上。医疗级心率监测，24 小时守护你的健康。仅 28g 的轻盈机身，佩戴如无物。无论是商务会议还是周末运动，都是你的最佳搭档。

评估：有卖点但结构松散，缺少行动号召

第 3 轮：

输入：

TEXT

请优化结构：

1. 开头用痛点吸引注意（电量焦虑）

2. 中间分三点阐述卖点（每点带数据）

3. 结尾用限时优惠促进行动

总字数 150 字左右。

输出：

TEXT

电量焦虑困扰着你？

⚡ 14 天续航：告别一天一充，出差一周不用带充电器

❤️ 医疗级监测：24 小时心率追踪，异常即时预警

🪶 28g 轻盈：比一颗鸡蛋还轻，佩戴如无物

限时首发价 ￥999，前 100 名送运动表带！

评估：✅ 满意

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案例 2：代码优化迭代

第 1 轮：

输入：

TEXT

请写一个 Python 函数，读取 CSV 文件并返回数据。

输出：

PYTHON

def read_csv(filename):

with open(filename, 'r') as f:

return f.readlines()

评估：太简单，没有错误处理，没有使用 csv 模块

第 2 轮：

输入：

TEXT

请改进：

- 使用 csv 模块正确解析

- 处理文件不存在异常

- 返回字典列表格式

- 添加类型注解

输出：

PYTHON

import csv

from typing import List, Dict

def read_csv(filename: str) -> List[Dict[str, str]]:

try:

with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:

reader = csv.DictReader(f)

return list(reader)

except FileNotFoundError:

print(f"文件 {filename} 不存在")

return []

评估：有改进，但缺少数据验证和日志记录

第 3 轮：

输入：

TEXT

请继续完善：

- 添加 logging 替代 print

- 验证必要字段是否存在

- 处理编码错误

- 添加函数文档字符串

输出：

PYTHON

import csv

import logging

from typing import List, Dict, Optional

from pathlib import Path

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logger = logging.getLogger(__name__)

def read_csv(

filename: str,

required_fields: Optional[List[str]] = None,

encoding: str = 'utf-8'

) -> List[Dict[str, str]]:

"""

读取 CSV 文件并返回字典列表。

Args:

filename: CSV 文件路径

required_fields: 必须存在的字段列表

encoding: 文件编码，默认 utf-8

Returns:

字典列表，每个字典代表一行数据

"""

path = Path(filename)

if not path.exists():

logger.error(f"文件不存在: {filename}")

return []

try:

with open(filename, 'r', encoding=encoding) as f:

reader = csv.DictReader(f)

data = list(reader)

if required_fields and data:

missing = set(required_fields) - set(data[0].keys())

if missing:

logger.warning(f"缺少必要字段: {missing}")

logger.info(f"成功读取 {len(data)} 行数据")

return data

except UnicodeDecodeError:

logger.error(f"编码错误，尝试使用 gbk 编码")

return read_csv(filename, required_fields, 'gbk')

except Exception as e:

logger.error(f"读取失败: {e}")

return []

评估：✅ 满意，功能完整、健壮

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迭代优化技巧

技巧 1：明确反馈

❌ 模糊反馈：

TEXT

不够好，再改改。

✅ 具体反馈：

TEXT

问题：

1. 第二段逻辑跳跃，从 A 直接到 C，缺少 B 的过渡

2. 专业术语"API 网关"首次出现未解释

3. 结尾建议太笼统，需要具体可执行的步骤

请针对以上三点修改。

技巧 2：保留有效部分

输入：

TEXT

第 2 段的案例分析很好，请保留。但第 1 段的背景介绍需要补充数据来源。

技巧 3：设置终止条件

输入：

TEXT

请在以下情况停止迭代：

- 输出符合所有要求

- 已达到最大迭代次数（3 轮）

- 改进幅度小于 10%

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提示链 + 迭代提示组合

最佳实践：链式结构中的每步都可以迭代

TEXT

步骤 1：

初始提示 → 输出 → 不满意 → 优化提示 → 满意输出 A

步骤 2：

输出 A → 初始提示 → 输出 → 不满意 → 优化提示 → 满意输出 B

步骤 3：

输出 B → 初始提示 → 输出 → 满意 → 最终输出

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今日总结

提示链核心价值

分而治之 → 复杂任务变简单

可控性强 → 每步可检查、可调整

质量提升 → 避免一次性提示的信息过载

迭代提示核心价值

渐进优化 → 从粗糙到精致

需求对齐 → 边做边明确真实需求

灵活适应 → 根据实际情况动态调整

组合威力

提示链提供结构框架，迭代提示提供优化动力，两者结合可应对绝大多数复杂 AI 任务。

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明日预告

Day 11：多维提示 + 优先级提示

• 如何从多个角度审视问题

• 如何引导 AI 分清主次

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学习笔记 by 虾米团队 🦐

由 OpenClaw 自动整理与发布