学生的 Prompt Engineering：一个简单的五步公式，真正有效
Source: Dev.to
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介绍
大多数学习者认为提示编写需要冗长或复杂的措辞。实际上，强大的提示并不在于长度，而在于思路清晰。
如果你是使用 AI 进行学习、作业、项目或副业的学生，清晰的设定至关重要。这一 5 步公式正是为此而设：
意图 → 背景 → 约束 → 输出 → 示例
以下各节将逐一拆解每个要素，并提供学生可以立即运用的示例。
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5 部分提示公式（宏观视角）
想象一下向新同事解释一项任务。如果你说得模糊，结果会一团糟。说得清晰，效果立刻提升。
这五个要素回答了核心问题：
- 我想要什么？（意图）
- 这有什么用途？什么时候重要？（上下文）
- 它应遵循哪些规则？（约束）
- 回复应如何格式化？（输出）
- 它应该是什么样子？（示例）
并非每次都需要全部要素，但任务越大，想要加入的要素就越多。
1. 意图 – 你到底想要什么？
意图是请求的核心点。意图弱会导致答案模糊。
弱意图
“解释 Python 循环”
明确意图
“帮助我理解 Python 循环，以便能够自信地解答基础考试题目。”
为什么有效
- 向 AI 展示提问背后的目的。
- 将焦点从单纯解释转向理解。
学生技巧： 使用动词如 学习、复习、练习、拆解、准备。
2. 上下文 – 影响答案的背景
上下文告诉 AI 你所处的情境。没有上下文，AI 只能猜测。
无上下文
“解释递归”
有上下文
“我是一名大三 BTech 学生，正在为学期考试复习递归。我懂函数，但递归让我感到困惑。”
学生提示： 提及你的年级、难度、截止日期或已有的知识。
3. 约束 – 提升质量的边界
约束是限制，帮助 AI 朝着期望的质量前进。
常见学生约束：
- 字数限制
- 难度等级
- 不要代码或公式
- 面向考试的解释
示例提示
“用通俗的语言解释 TCP 与 UDP，控制在 150 字以内，且不要使用网络术语。”
约束可以防止：
- 过于理论的答案
- 不必要的复杂性
学生提示： 如果回复太长或太混乱，检查是否遗漏了有用的限制。
4. 输出 – 告诉它你想要的答案形式
指定输出格式会决定最终的呈现方式。
常见输出格式：
- 项目符号列表
- 步骤式解释
- 表格对比
- 考试准备答案
- 博客式段落
示例
“请用 5 条项目符号给出答案，适用于 5 分的考试题。”
当格式明确时，AI 知道该 如何 展示信息，而不是仅仅输出文字。
5. 示例 – 展示你想要的风格
提供示例不是必须的，但能显著提升精准度。
示例提示
“用宿舍食堂的系统来解释区块链。类似于你之前解释数据库的方式。”
它的帮助
- 匹配语气
- 匹配类比层次
- 保持一致性
即使只有一个很小的示例，也能让 AI “恍然大悟”。
完整提示示例（全部5部分）
Intent: Help me write a concise summary of the causes of World War I for a high‑school history essay.
Context: I’m a 10th‑grade student preparing for a 20‑minute oral presentation. I already know the basic timeline.
Constraints: Limit to 200 words, avoid overly technical jargon, and include at least two primary causes.
Output: Provide the summary as three bullet points, each followed by a one‑sentence explanation.
Examples: “Explain photosynthesis like you would to a 12‑year‑old: …”一次性使用全部五个部分可以快速消除歧义，为您节省时间。
当学生可以跳过某些部分
| 情况 | 推荐的部分 |
|---|---|
| 随意的疑问 | Intent + Context |
| 考试复习 | Intent + Context + Constraints + Output |
| 创意项目或自由职业工作 | All five parts |
最后思考
提示工程并不是一个华丽的术语——它只是关于停下来、思考并清晰地提问。
如果你能够：
- 清晰思考
- 明确陈述你的需求
- 添加小的、相关的约束
你会发现使用任何 AI 助手时，结果都会得到改善——无论是学习、完成任务、考试，还是赚钱。只要掌握这套五步方法，就能在任何场景中运用。