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在與AI結(jié)對(duì)編程的過(guò)程中，優(yōu)秀的 Prompt 設(shè)計(jì)是充分發(fā)揮 AI 能力的關(guān)鍵。本文將分享一些開(kāi)發(fā)中實(shí)用的 Prompt 優(yōu)化技巧，幫助開(kāi)發(fā)者更高效地與 AI 協(xié)作。
01 基礎(chǔ)優(yōu)化技巧
1.1?明確角色定義
? 低效寫法：
幫我寫個(gè)登錄功能? 優(yōu)化寫法：
你是一個(gè)資深的全棧工程師，請(qǐng)為我設(shè)計(jì)一個(gè)基于 JWT 的用戶登錄系統(tǒng)，包括前端表單驗(yàn)證、后端 API 接口和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。技術(shù)棧：React + Node.js + Golang + MySQL1.2?結(jié)構(gòu)化輸出
? 低效寫法：
解釋一下微服務(wù)架構(gòu)? 優(yōu)化寫法：
請(qǐng)按以下結(jié)構(gòu)解釋微服務(wù)架構(gòu)：
1.?核心概念（2-3句話）
2.?與單體架構(gòu)的對(duì)比（表格形式）
3.?適用場(chǎng)景（3個(gè)具體例子）
4.?技術(shù)棧推薦（分類說(shuō)明）
5.?實(shí)施步驟（有序列表）1.3?提供上下文
? 帶上下文的寫法：
項(xiàng)目情況：
- 內(nèi)容列表頁(yè)，展示200條記錄
- 當(dāng)前加載時(shí)間：2秒
- 目標(biāo)：優(yōu)化到1秒以內(nèi)
- 用戶主要用手機(jī)訪問(wèn)
技術(shù)棧：React + Next.js + MySQL
主要問(wèn)題：首屏渲染慢，圖片加載慢
請(qǐng)?zhí)峁┚唧w的優(yōu)化方案和代碼示例。02 中級(jí)技巧
2.1?分步驟思考（Chain of Thought）
任務(wù)：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)聊天系統(tǒng)
請(qǐng)按以下步驟思考：
1.?首先分析需求（用戶量、消息類型、實(shí)時(shí)性要求）
2.?然后選擇技術(shù)方案（WebSocket vs Server-Sent Events vs 輪詢）
3.?接著設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（用戶、房間、消息）
4.?最后提供核心代碼實(shí)現(xiàn)
每一步都要說(shuō)明你的思考過(guò)程。2.2?Few-Shot Learning（示例學(xué)習(xí)）
我需要你幫我寫 API 文檔，格式如下：
示例1：
**POST /api/users**
-?描述：創(chuàng)建新用戶
-?參數(shù)：{ name: string, email: string }
-?響應(yīng)：{ id: number, name: string, email: string, createdAt: string }
-?錯(cuò)誤：400
- 參數(shù)驗(yàn)證失敗，409
- 郵箱已存在
示例2：
**GET /api/users/:id**
-?描述：獲取用戶信息
-?參數(shù)：id (路徑參數(shù))
-?響應(yīng)：{ id: number, name: string, email: string }
-?錯(cuò)誤：404
- 用戶不存在
現(xiàn)在請(qǐng)為以下接口寫文檔：
-?用戶登錄接口
-?獲取用戶列表接口
-?更新用戶信息接口2.3?約束條件設(shè)置
請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)用戶管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù) Schema，約束條件：
- 必須支持用戶角色權(quán)限管理
- 支持用戶分組和部門管理
- 需要記錄用戶操作日志
- 支持多種登錄方式（郵箱、手機(jī)、第三方）
- 數(shù)據(jù)庫(kù)：PostgreSQL
- 輸出格式：SQL CREATE TABLE 語(yǔ)句
- 包含必要的索引和外鍵約束
- 每個(gè)表不超過(guò)12個(gè)字段
- 考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)2.4?假設(shè)驗(yàn)證法
假設(shè)我們的 React 應(yīng)用首屏加載時(shí)間超過(guò) 3 秒，請(qǐng)：
1.?列出 5 個(gè)最可能的原因
2.?針對(duì)每個(gè)原因提出驗(yàn)證方法
3.?如果驗(yàn)證為真，給出對(duì)應(yīng)的解決方案
4.?按優(yōu)先級(jí)排序（影響大小 × 實(shí)施難度）
項(xiàng)目信息：SPA應(yīng)用，webpack打包，有狀態(tài)管理?2.5?對(duì)比分析法
技術(shù)選型對(duì)比：GraphQL vs REST API
請(qǐng)制作對(duì)比表格，包含以下維度：
| 維度 | GraphQL | REST API | 勝出方 | 說(shuō)明 |
|------|---------|----------|--------|------|
| 開(kāi)發(fā)效率 | | | | |
| 性能表現(xiàn) | | | | |
| 學(xué)習(xí)成本 | | | | |
| 生態(tài)成熟度 | | | | |
最后給出在以下場(chǎng)景的推薦：
- 移動(dòng)端 App 后端
- 微服務(wù)架構(gòu)
- 快速原型開(kāi)發(fā)2.6?錯(cuò)誤預(yù)演法
我準(zhǔn)備這樣實(shí)現(xiàn)用戶權(quán)限系統(tǒng)：[描述方案]
請(qǐng)扮演"墨菲定律專家"，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問(wèn)題：
1.?開(kāi)發(fā)階段可能遇到的坑
2.?測(cè)試階段可能暴露的問(wèn)題
3.?上線后可能出現(xiàn)的故障
4.?長(zhǎng)期維護(hù)可能面臨的挑戰(zhàn)
每個(gè)問(wèn)題提供：發(fā)生概率、影響程度、預(yù)防措施03 高級(jí)技巧
3.1?元提示（Meta-Prompting）
你是一個(gè) Prompt 工程專家。我將給你一個(gè)需求，請(qǐng)你：
1.?首先分析這個(gè)需求的關(guān)鍵要素
2.?然后設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)化的 Prompt
3.?最后執(zhí)行這個(gè) Prompt 并給出結(jié)果
需求：我想讓 AI 幫我做代碼 Review，重點(diǎn)關(guān)注性能和安全問(wèn)題。
請(qǐng)按上述三步驟進(jìn)行。3.2?動(dòng)態(tài)角色切換
場(chǎng)景：個(gè)人中心頁(yè)面優(yōu)化評(píng)審會(huì)議
請(qǐng)模擬以下角色對(duì)?"個(gè)人中心頁(yè)面用戶體驗(yàn)優(yōu)化"?進(jìn)行討論：
????? 前端開(kāi)發(fā)：關(guān)注技術(shù)實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化
????? 產(chǎn)品經(jīng)理：關(guān)注用戶需求和業(yè)務(wù)目標(biāo) ?
?? 視覺(jué)設(shè)計(jì)師：關(guān)注界面美觀性和品牌一致性
??? 交互設(shè)計(jì)師：關(guān)注用戶體驗(yàn)和操作流程
每個(gè)角色提出2-3個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題或建議，格式：
**[角色]**: 觀點(diǎn)內(nèi)容3.3?漸進(jìn)式優(yōu)化
任務(wù)：優(yōu)化這段 React 代碼的性能
第一輪：基礎(chǔ)優(yōu)化
- 識(shí)別明顯的性能問(wèn)題
- 提供簡(jiǎn)單的修復(fù)方案
第二輪：深度優(yōu)化 ?
- 分析渲染性能
- 考慮狀態(tài)管理優(yōu)化
第三輪：架構(gòu)級(jí)優(yōu)化
- 考慮代碼分割
- 提供監(jiān)控方案
每輪優(yōu)化后，請(qǐng)?jiān)u估性能提升程度（1-10分）。
代碼：
[這里放入具體代碼]3.4?多維度評(píng)估
請(qǐng)從以下維度評(píng)估前端動(dòng)畫框架的選擇（Framer Motion vs GSAP vs Lottie）：
技術(shù)維度：
- 性能表現(xiàn) (1-10分 + 理由)
- 開(kāi)發(fā)效率 (1-10分 + 理由) ?
- 學(xué)習(xí)成本 (1-10分 + 理由)
- 包體積影響 (1-10分 + 理由)
業(yè)務(wù)維度：
- 團(tuán)隊(duì)適配度 (當(dāng)前團(tuán)隊(duì)主要使用 React/Vue)
- 項(xiàng)目時(shí)間線 (3個(gè)月內(nèi)完成復(fù)雜交互動(dòng)畫)
- 維護(hù)成本 (考慮長(zhǎng)期迭代和人員變動(dòng))
- 設(shè)計(jì)師協(xié)作 (設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)使用 After Effects)
使用場(chǎng)景評(píng)估：
- 頁(yè)面轉(zhuǎn)場(chǎng)動(dòng)畫
- 復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化動(dòng)畫
- 微交互和懸停效果
- 移動(dòng)端性能表現(xiàn)
最后給出推薦方案，并提供決策矩陣。3.5?反向工程法
目標(biāo)：將頁(yè)面加載時(shí)間從 5 秒優(yōu)化到 2 秒以內(nèi)
請(qǐng)反向推導(dǎo)：
1.?要達(dá)到 2 秒，各個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間分配應(yīng)該是？
2.?當(dāng)前 5 秒的時(shí)間都花在哪里？
3.?每個(gè)優(yōu)化點(diǎn)能節(jié)省多少時(shí)間？
4.?優(yōu)化的先后順序應(yīng)該是？
5.?如何驗(yàn)證優(yōu)化效果？
使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式分析。04 實(shí)用模板
4.1?代碼生成模板
角色：{技術(shù)棧}專家
任務(wù)：實(shí)現(xiàn){具體功能}
要求：
-?代碼風(fēng)格：{編碼規(guī)范}
-?包含錯(cuò)誤處理
-?添加必要注釋
-?提供使用示例
-?考慮{特定約束}
輸出格式：
1.?實(shí)現(xiàn)思路（簡(jiǎn)述）
2.?核心代碼
3.?測(cè)試用例
4.?注意事項(xiàng)4.2?問(wèn)題診斷模板
系統(tǒng)問(wèn)題診斷：
現(xiàn)象：{具體表現(xiàn)}
環(huán)境：{技術(shù)棧和版本}
重現(xiàn)步驟：{詳細(xì)步驟}
錯(cuò)誤日志：{相關(guān)日志}
請(qǐng)按以下流程分析：
1.?問(wèn)題定位（可能原因排序）
2.?診斷步驟（如何驗(yàn)證）
3.?解決方案（臨時(shí)+永久）
4.?預(yù)防措施（避免再次發(fā)生）4.3?技術(shù)調(diào)研模板
技術(shù)調(diào)研：{具體技術(shù)/框架}
**基本信息**：
-?官方文檔質(zhì)量：?????
-?社區(qū)活躍度：GitHub stars/issues/PR
-?更新頻率：最近版本發(fā)布時(shí)間
**技術(shù)評(píng)估**：
-?學(xué)習(xí)曲線：[平緩/陡峭] + 理由
-?性能基準(zhǔn)：與主流方案對(duì)比數(shù)據(jù)
-?生態(tài)完整度：周邊工具/插件豐富程度
**業(yè)務(wù)適配**：
-?團(tuán)隊(duì)技能匹配度：[高/中/低]
-?項(xiàng)目時(shí)間線影響：[加速/無(wú)影響/延期]
-?長(zhǎng)期維護(hù)成本：[高/中/低]
**決策建議**：[采用/觀望/放棄] + 理由05 最佳實(shí)踐
- 迭代優(yōu)化：從簡(jiǎn)單開(kāi)始，逐步添加約束和要求。
- 版本管理：保存有效的 Prompt 模板，建立自己的庫(kù)。
- A/B 測(cè)試：對(duì)比不同 Prompt 的效果。
- 領(lǐng)域?qū)＞?/strong>針對(duì)特定技術(shù)棧優(yōu)化專用 Prompt。
- 反饋循環(huán)：根據(jù)輸出質(zhì)量持續(xù)調(diào)整。
學(xué)習(xí)參考：
https://www.promptingguide.ai/zh
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview-End- 原創(chuàng)作者｜劉濤
