*Prompt 入門 L1-1
想象一下，你只需輸入一句話，AI 就能自動為你寫一篇文案、生成一份報告、甚至規劃你的創業計劃。這種“對話即編程”的背后魔法，就是 Prompt 的力量。
🔍 一、Prompt 的定義與由來
Prompt（提示詞），原意是“提示”或“引導”，在大語言模型（如 ChatGPT）中，它指的是你輸入給模型的自然語言指令，用來告訴 AI 應該完成什么任務、如何輸出、扮演什么角色。
簡單來說：
? Prompt 就是你和 AI 溝通的“咒語”。
這種方式興起于 GPT 系列模型爆紅之后，因為大家發現——只要你會“說話”，AI 就會“干活”。于是，“Prompt 工程”（Prompt Engineering）這種新興技能迅速崛起，成為掌控大模型的第一要義。
🧠 二、自然語言 = 編程語言？Prompt 的魔法原理
過去我們寫代碼才能讓程序干活，現在我們用一句中文也能讓 AI 自動完成復雜任務，這是為什么？
大語言模型（如 GPT-4）的核心能力是：預測下一個詞。它會根據你輸入的 Prompt，理解你的意圖，并根據“海量語料中看到過的類似任務”，推測出最可能的后續內容。
換句話說：
? Prompt 就像是激活 AI 潛能的“線索”或“信號”
它不是真正意義上的程序語法，但卻能“引導 AI 模仿出程序行為”
于是我們能做到：
- 用 Prompt 寫論文摘要
- 用 Prompt 生成產品方案
- 甚至用 Prompt 讓 AI 操作系統接口（如操作 Odoo、寫數據庫語句）
🧩 三、AI 如何“理解”Prompt？
模型并不“理解語言”的含義，而是通過統計與上下文預測來“模仿理解”。
例如：
你輸入：“請寫一段描述上海旅游的文案”
大模型會：
- 識別出關鍵詞：“請寫一段”“描述”“上海旅游”“文案”
- 聯想到在它訓練數據中出現過的類似任務
- 在“生成文案”的上下文中，開始預測最合理的開頭（如：“上海，這座融合歷史與現代的城市…”）
重點是：你寫的 Prompt 越清晰、越具體，模型“猜”的就越準。
📌 四、實例講解：一句話讓 AI 寫出廣告文案
我們來看個實際例子：
輸入 Prompt：
請幫我寫一段宣傳文案，用于介紹一個輕量級記賬 App，突出簡單易用、快速記賬的特點。
輸出示例：
“告別繁瑣記賬方式，開啟輕盈財務生活！這款記賬 App，界面極簡，操作流暢，3 秒記錄每一筆支出，讓你的財務更清晰、更高效。”
這背后的 Prompt 設計關鍵在于：
- 明確任務：寫一段宣傳文案
- 給出背景：介紹輕量記賬 App
- 強調重點：突出“簡單易用”“快速記賬”
你不需要寫代碼，但要寫清晰有目標的語言。
🌱 實戰練習：寫一個 Prompt 讓 AI 幫你寫自我介紹
現在輪到你來試試：
👉 請嘗試完成以下任務：
任務：寫一個 Prompt，讓 AI 生成一段適合投簡歷的自我介紹，適用于產品經理職位，經驗3年，擅長用戶調研與需求分析。
示例答案：
你是一名專業的簡歷優化師。請幫我寫一段自我介紹，適用于產品經理崗位。背景信息：我有3年工作經驗，擅長用戶調研、需求分析、跨部門溝通。請以簡潔、專業、真實的口吻寫作，字數控制在150字內。
你可以把這個 Prompt 放進 ChatGPT 試試效果！🧪
import openai
import gradio as gr# 🔐 設置 OpenAI API Key
openai.api_key = "your-api-key" # 替換成你的 Key# 🌟 核心邏輯：生成自我介紹
def generate_intro(role, experience, skills, tone):prompt = f"""
你是一名專業的簡歷優化師。
請幫我寫一段適用于{role}崗位的自我介紹。
背景信息：我有{experience}年工作經驗，擅長{skills}。
請以{tone}的口吻寫作，字數控制在150字以內。
"""try:response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0.7,messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return response.choices[0].message.content.strip()except Exception as e:return f"? 出錯了：{str(e)}"# 🌐 Gradio UI
with gr.Blocks(title="簡歷自我介紹生成器") as demo:gr.Markdown("## 🧾 AI 簡歷自我介紹生成器")gr.Markdown("輸入你的背景信息，讓 AI 自動幫你寫專業簡潔的簡歷介紹語")with gr.Row():role = gr.Textbox(label="應聘崗位（如 產品經理）", placeholder="產品經理")experience = gr.Number(label="工作經驗（年）", value=3)skills = gr.Textbox(label="核心能力/技能", placeholder="用戶調研、需求分析、跨部門溝通")tone = gr.Radio(label="語氣風格",choices=["簡潔專業", "自然親和", "自信有力"],value="簡潔專業")submit_btn = gr.Button("?? 生成自我介紹")output = gr.Textbox(label="生成結果", lines=4)submit_btn.click(fn=generate_intro, inputs=[role, experience, skills, tone], outputs=output)# 啟動應用
if __name__ == "__main__":demo.launch()
🎯 總結：Prompt 是你控制 AI 的“遙控器”
在本篇中，我們了解了：
- Prompt 是你與 AI 溝通的自然語言“指令”
- 它基于語言模型的預測機制生效
- 寫好 Prompt ≈ 高效控制 AI，獲取你想要的輸出
- 寫 Prompt 不難，但清晰表達是關鍵
、f-string 對比與最佳實踐)
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