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提示工程（Prompt Engineering） 是指为生成式 AI 模型设计与优化提示词（Prompt）的过程，其目标是生成高质量、上下文相关（Context-aware）的响应。这一过程通常包括针对特定任务或应用场景，精心构建清晰、具体且上下文相关的提示，以实现模型输出效果的最优化。随着大语言模型能力的不断提升，尤其是推理模型的出现，提示工程的实践也必须随之调整。根据我们在 AI 代码生成方面的经验，少样本提示（few-shot prompting） 在与推理模型协作时，可能不如简单的零样本提示（zero-shot prompting）表现出色。此外，被广泛使用的思维链（Chain-of-Thought，CoT）提示技术也可能降低推理模型的表现——原因可能在于当前推理模型通过强化学习已内置了 微调过的 CoT 机制 。
我们的实际经验也得到了学术研究的印证，即“高级模型可能消除软件工程领域对提示工程的依赖”。但在实际场景中，传统提示 工程技术仍然是减少模型幻觉（Hallucinations）并提升输出质量的重要手段，特别是在考虑推理模型与普通 LLM 在响应时间和 Token 成本等因素存在显著差异的前提下。在构建自主代理应用（Agentic Applications）时，我们建议根据实际需求策略性地选择模型，并持续迭代与优化提示模板及相应的工程方法。如何在性能、响应速度与 Token 成本之间找到最佳平衡，依然是充分发挥 LLM 效能的关键所在。
提示工程 （Prompt engineering）指的是为生成式 AI 模型设计和优化提示的过程，以获得高质量的模型响应。这个过程包括精心设计特定、清晰易懂和与所需任务或应用相关的提示，以引导模型输出有用的结果。提示工程旨在增强大型语言模型（LLM）在问题回答、算术推理任务或特定领域上下文中的能力。在软件开发中，我们可以使用提示工程让 LLM 根据与利益相关者的简要对话或一些笔记撰写故事、API 或测试套件。培养有效的提示技巧正在成为处理人工智能系统的重要技能。提示工程被一些人认为是一门艺术，而另一些人则认为它是一门科学。同时我们也需要考虑到其潜在的安全风险，例如“提示注入攻击”。
