两年前，ChatGPT 刚横空出世时，我们在 LinkedIn 和 Twitter 上见到的最多的新 Title 是 “Chief Prompt Engineer”。人们热衷于通过改一个词，或者加一句 “Take a deep breath”，试图让模型输出更好的结果，仿佛在进行某种神秘的炼金术。

到了 2025 年，这个职位正在迅速消失。

这并不意味着 Prompting 变得不重要了，恰恰相反，它变得 过于重要，以至于内化成了每个 AI 应用构建者的基本功，就像 SQL 之于后端工程师一样。

靠“试几个咒语”来解决问题的时代结束了。我们需要的是 系统化的 Prompt 设计 (Prompt System Engineering)。

1. 框架思维：CO-STAR 原则的深度应用

很多人的 Prompt 写得像意识流——想到哪写到哪。模型虽然能看懂，但往往抓不住重点。你需要一个结构化的框架来约束你的思维。

新加坡政府科技局提出的 CO-STAR 框架，经过两年的实战检验，依然是黄金标准：

• C (Context)：提供背景信息，让模型“入戏”。
• O (Objective)：明确你到底要干什么（任务目标）。
• S (Style)：指定写作风格（如：鲁迅风、Hacker News 风）。
• T (Tone)：指定情感基调（如：幽默、严肃、共情）。
• A (Audience)：给谁看？小学生还是量子物理学家？
• R (Response)：精确指定输出格式（Markdown, JSON, XML）。

❌ 错误的 Prompt：

帮我写一篇关于 AI 的博客。

✅ 正确的 Prompt (CO-STAR)：

# Context 我正在运营一个面向资深软件工程师（5年以上经验）的技术博客，专注于 AI 在后端架构中的落地。

# Objective 写一篇深度分析 RAG 系统检索难题的文章，重点对比“语义搜索”与“关键词搜索”的优劣。

# Style 硬核技术风，适合 Paul Graham 或 Hacker News。少一点营销废话，多一点工程细节和代码隐喻。

# Tone 专业、客观、批判性，带一点极客幽默。

# Audience 熟悉 Vector DB 和 LLM 基本概念的全栈开发者。不要解释什么是 Embedding，直接切入正题。

# Response Format 使用 Markdown 格式。包含 H2/H3 标题。关键概念用 斜体 或 加粗。如果有算法逻辑，用 Mermaid 流程图代码块表示。

当你把 Prompt 结构化之后，你会发现模型输出的稳定性提升了一个数量级。

2. 结构化思维：用思维链 (CoT) 显式引导

LLM 本质是概率模型。你直接问答案，它是在凭直觉“猜”下一个字。你让它先思考再回答，它是在“推理”。

OpenAI 最新的 o1 模型内置了 CoT，但在使用 GPT-4o-mini 或 Claude 3 Haiku 等更便宜更快的模型时，显式地要求模型“分步思考”依然是提升逻辑准确率的最有效手段。

但这不仅仅是加一句 “Let’s think step by step”。你需要定义 思考的步骤。

任务：判断这封邮件是否是钓鱼邮件。

Instruction: 请按照以下步骤进行分析，不要跳过任何一步：

Step 1: Header Analysis 检查发件人地址 (<sender_email>)。是否来自官方域名？有没有形近字欺诈（如 paypa1.com）？

Step 2: Url Consistency 提取邮件中的所有链接。对比“显示文本”和“实际 URL”。是否指向可疑的第三方短链接或 IP 地址？

Step 3: Psychological Triggers 分析邮件语气。是否存在人为制造的紧迫感 (Urgency)、恐慌 (Panic) 或 贪婪 (Greed)？

Step 4: Conclusion 基于以上 3 点，输出最终判决 (LEGIT / PHISHING / SUSPICIOUS) 和置信度分数。

这样做，你实际上是在用自然语言写“伪代码”，强制模型按照你的逻辑流去执行。

3. 动态 Prompt：RAG + Few-Shot 的范式转移

不要指望模型能通过 Zero-shot 完美理解你的复杂意图。 在 System Prompt 里动态插入 3-5 个 高质量的例子 (Few-Shot)，是提升效果最立竿见影的方法。

但在生产环境，我们不能把例子写死。因为不同的任务需要不同的例子。 这时候，Prompt Engineering 变成了 RAG 系统的一部分。

架构设计：

1. 建立一个“例子库 (Example Store)”，包含 100 个优秀的 Prompt-Response 对。
2. 当用户输入新请求时，先去例子库做 Vector Search。
3. 找到最相似的 3 个例子。
4. 动态注入 到 System Prompt 中。

此时此刻，你是一个 SQL 专家。

这是一些将自然语言转换为 SQL 的示例：

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User: 查一下上个月的销量冠军。
AI: SELECT * FROM sales WHERE date >= DATE('now', 'start of month', '-1 month') ORDER BY amount DESC LIMIT 10;
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User: {Dynamic_Example_2_Input}
AI: {Dynamic_Example_2_Output}
---

现在，请回答以下问题：
User: {Current_User_Input}

这种 Dynamic Few-Shot 技术，能把模型在特定领域任务（如 Text-to-SQL，代码生成）上的准确率从 60% 拉升到 90% 以上。

4. 模块化 Prompt：像写代码一样写 Prompt

在复杂的 Agent 系统中，你的 Prompt 可能有几千字。这时候，维护一个巨大的字符串是不可接受的。

我们需要借用软件工程的 模块化 (Modularity) 思想。

把 Prompt 拆分成多个独立的组件：

• <Role_Definition>
• <Tool_Specs>
• <Output_Schema>
• <Safety_Guardrails>

在运行时，根据任务动态拼装这些组件。比如，对于一个“只读”任务，就不拼装“数据库写入工具”的描述，从物理上杜绝模型误操作的风险。

总结

停止在网上找“咒语大全”吧。Prompt Engineering 的终局不是文学创作，而是 自然语言编程 (Natural Language Programming)。

你需要像对待代码一样对待你的 Prompt：

1. 版本控制：Prompt 也要 git commit。
2. 模块化：拆分复用。
3. 单元测试：建立 Golden Dataset，修改 Prompt 后必须跑回归测试。

当你开始用工程师的思维写 Prompt 时，你才真正掌握了 LLM 的力量。