作者 MQ 老师

2023 年初，对于像我这样新入行的学习者而言，生成式 AI 的世界还是一片蛮荒。互联网上几乎找不到系统的学习资料，只能各凭学习能力独自前行。

直到有一天，我无意间发现了一个系统性梳理提示词工程的网站：Learn Prompting。它的创始人 Sander Schulhoff，甚至在 ChatGPT 引爆全球的两个月前，就已发布了这个网站。（这个网站也养活了不少国内的 AI 知识付费博主。)

就在上个月（2025 年 6 月），他与其他学者以及 OpenAI、斯坦福、微软等顶尖机构合作，主导撰写了《提示词报告》。这份报告系统性地分析了超过 1500 篇学术论文，只为一件事：揭示与 AI 高效协同的法则。

花了一整天看完这篇论文以及他和 Lenny 的对谈视频后，我希望将 Sander 的最新研究和最前沿的洞察，转译为家庭教育中立即可用的行动清单。我们不谈玄学，只谈在学术论文中被验证过的、能真正改变你与孩子互动质量的提示词技术。

以下是 Sander 认为五条依然行之有效的提示词技巧（有的技巧可能之前有效，现在已经不 work 了），以及两条常常被高估的提示词技巧。

五条仍然有效的提示词技巧

一、范例的力量 （Few-shot Prompting）

这是 Sander 认为提高提示技巧最有效的方法之一。与其用语言去描述你期望的输出格式与风格，不如直接为 AI 提供少量具体的范例。

在家实践：你希望 AI 以生动的方式，为孩子讲一个睡前故事。

初稿提示词：请为我五岁的孩子写一个关于小恐龙豆豆第一次看见大海的睡前故事，风格温暖。 高效提示词： 我想你为我五岁的孩子写一个睡前故事，请模仿下面范例的叙事节奏和文字风格。 范例： “秃鹤与桑桑从一年级开始，一直到六年级，都是同班同学。 秃鹤应该叫陆鹤，但因为他是一个十足的小秃子，油麻地的孩子，就都叫他为秃鹤。秃鹤所在的那个小村子，是个种了许多枫树的小村子。每到秋后，那枫树一树一树地红起来，红得很耐看。但这个村子里，却有许多秃子。他们一个一个地光着头，从那么好看的枫树下走，就吸引了油麻地小学的老师们停住脚步，在一旁静静地看。那些秃顶在枫树下，微微泛着红光。在枫叶密集处偶尔有些空隙，那边有人走过时，就会一闪一闪地亮，像沙里的瓷片。那些把手插在裤兜里或双臂交叉着放在胸前的老师们，看着看着，就笑了起来，也不知道是什么意思。 秃鹤已许多次看到这种笑了。 但在桑桑的记忆里，秃鹤在读三年级之前，似乎一直不在意他的秃头。这或许是因为他们村也不光就他一个人是秃子，又或许是因为秃鹤还太小，想不起来自己该在意自己是个秃子。秃鹤一直生活得很快活。有人叫他秃鹤，他会很高兴地答应的，仿佛他本来就叫秃鹤，而不叫陆鹤。” 要求：请依据范例，写一个关于一只叫“豆豆”的小恐龙，第一次看见大海的故事。

PS，范例来自于曹文轩老师的「草房子」选段。

研究表明，提供的高质量范例越多，模型的输出效果越好（贴近用户期待），好的范例甚至能将问题解决率从 0%提升至 90%。范例太多了（＞20 个）也会降低模型的输出效果，但对于长上下文的大语言模型，额外的范例还是能持续提升性回答质量。

二、拆解的艺术 （Decomposition）

对于复杂的多步骤任务，要求 AI 一次性输出一个完美的整合方案，往往效果不佳。核心思想是，将复杂任务的大问题拆解成更简单的子问题。

在家实践：你想和孩子一起用 AI 制定一个暑期的学习。

初稿提示词：请为我七岁的孩子规划一个为期三天的西安历史文化之旅，要有趣，还要有教育意义。 高效的设计：

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

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