架构火花 | 提示词工程在AI时代下的思考

一、前言

哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周，今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢？是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。下面我会整理各位群里的架构师以及老师们的精彩分享给大家来一起探讨，以及我会给出我最近一段时间对提示词工程的一些思考。

二、架构师们的交流与思考

首先是李波老师转载了一篇大概“大部分员工，根本没有摸到AI的门” 的一篇文章而展开的讨论。

李波老师：有时我们认有时我们认为很简单的事情，员工理解起来却很难，其实就是一个认知的问题。如果认为AI是一门很高深的技术，可能接受收起来就很难，当然入门会有些门槛，但并不难。比如学会与AI沟通，其实就是一个很基础的对语言表达能力的要求，很多员工这个槛就迈不过去。

汪兆千老师：你说的这个本质是不是可以理解为，如何写好提示词？

吴楚暖老师：我最近也一直在思考这样的问题，AI时代大家都在学习用AI提效，但如果只是学习用AI工具，会不会就像过去的程序员只学框架呢？在AI时代，架构师的核心有没有改变？或者说AI时代，哪些能力才是我们的护城河？对此，各位老师怎么看？

用好工具、写好提示词的讨论紧接着开始了。

汪兆千老师：“使用工具的能力”一直以来都是最重要的护城河之一。 从原始社会的石器打磨到工业时代的蒸汽机操控，再到数字时代的算法驾驭，工具始终是认知边界的延伸。这种能力不仅体现在对工具的熟练操作，更在于对工具的创造性重构——当人类将工具从被动载体转化为主动延伸时，便突破了生理与认知的局限。例如，ChatGPT这类AI工具的出现，本质上是将人类的知识积累与逻辑推理能力通过算法工具化，使用者通过精准的指令设计，能将工具转化为思维加速器。

JAX老师：工具认知的三重境界 1.会用工具‌：停留在操作层面，依赖现成模板或固定流程。例如早期AI使用者需背诵大量提示词公式，却难以理解其设计逻辑。 2.理解工具‌：掌握工具的运行机制，能根据需求调整参数。如明白“温度参数”如何影响AI输出的随机性，从而更精准地控制结果。 3.掌握工具本质‌：洞察工具的设计哲学与发展趋势，实现“人机共生”。例如，当用户意识到AI的本质是“概率模型”而非“逻辑机器”，便能通过设计问题引导AI展现其推理能力，而非机械执行指令。

joe老师：我看团队里很多人以“用”工具为主，不探索其本质，其实也能用于筛选一些人。 工具认知的差异，本质上是思维模式的差异。当团队中多数人停留在“用工具”的层面时，少数“懂工具”者便成为推动团队进化的关键力量。而团队管理者如何通过工具使用行为识别人才、优化结构，将成为未来组织竞争力的核心命题。

吴楚暖老师：毫无疑问的是，只会写代码（执行）的工程师价值会越来越低，能理解业务、能借助工具解决复杂问题，把商业需求落地的工程师会更有价值。

汪兆千老师：最近也思考了这个问题，架构师的护城河究竟在哪里? ...

汪兆千老师这里对于架构师的护城河究竟在哪里的问题思考了很多，也说了很多。老周这里总结了三个点：

1、传统架构师权威的坍塌

早期架构师的核心壁垒源于经验积累与技术话语权，但AI时代这种权威正被双重解构：一方面，企业常以"首席架构师"头衔虚化实权，使其沦为技术吉祥物；另一方面，大模型基座的通用性正在消解专业壁垒——当GPT5的推理能力逼近博士水平时，传统架构师引以为傲的领域知识储备，正被付费API的"知识外挂"快速稀释。

2、提示词工程的困境

当前架构师的核心工作已转向提示词设计，但这种工作存在三重悖论：1. ‌试错成本高‌：提示词效果需依赖模型输出反推，如同"盲人摸象"；2. ‌通用性缺失‌：无法像SOLID原则那样形成可复用的设计范式；3. ‌版本脆弱性‌：大模型迭代后原有提示词可能失效。更严峻的是，提示词工程本质是"人肉调参"，其价值高度依赖模型基座，而基座能力正被付费服务标准化。

3、AI时代的能力重构

当GPT10的推理能力超越人类专家时，架构师的护城河将彻底重构：基础能力（如代码生成、系统设计）可能被"P5+GPT10"组合替代，真正的价值将转向三方面：1. ‌领域知识注入‌：通过提示词将行业Know-how转化为模型指令；2. ‌系统级协调‌：管理多个AI代理的协作与冲突；3. ‌伦理与风险控制‌：在模型输出中植入合规性约束。未来架构师的竞争力，将取决于能否在"人机共生"中定义新的规则边界。

JAX老师：随着大模型涌现学习能力的提升，提示词设计的成本正呈现加速弱化趋势——用户不再需要绞尽脑汁编写冗长复杂的指令，仅需提供少量关键信息，模型便能通过自动推理补全上下文，这种"深度思考"特性显著降低了使用门槛。这种演变恰恰契合AI公司的核心价值主张：通过技术迭代实现"降本增效"，将用户从机械的提示词工程中解放出来，转而聚焦于更高阶的意图设计与结果优化。当提示词从"技术活"蜕变为"思维活"，AI工具便真正完成了从"执行者"到"认知伙伴"的进化，其服务用户的本质也在这一过程中得到充分彰显。

李波老师：提示词设计慢慢的会从"技术活"转变为"标准化服务"——专业提示词Agent能通过算法自动生成优化指令，其效果接近人工专家水平，使得提示词工程的门槛几近于无。但当前一线员工普遍存在认知盲区，误以为提示词设计需要专业技巧，实则仅需掌握基础指令框架即可调用Agent能力。这种信息差凸显了企业培训的重要性：通过系统引导员工使用Agent工具，不仅能快速释放生产力，更能将团队注意力从机械的提示词调试转向更具创造性的业务场景落地。

何明璐老师：提示词的复杂度并非关键，真正的认知跃在于树立"文档即架构"的思维——当文档能清晰阐述问题边界、逻辑路径与约束条件时，大模型才能精准转化为解决方案；反之，若文档本身模糊不清，再强大的模型也只能输出无效结果。这种转变的本质是：将文档从技术说明升维为系统架构的具象化表达，通过结构化文档确保问题定义的严谨性，从而让AI工具真正成为思维落地的助推器。

吴楚暖老师：大模型的强大能力固然重要，但提示词作为人机交互的桥梁，其核心价值在于将模糊需求转化为精准指令——这本质上是定义问题的能力。这种能力并非人人具备：动手能力强的人可能擅长执行，却未必能将复杂需求拆解为可操作的模型输入；而优秀的提示词设计者，往往能以结构化思维梳理问题边界、明确约束条件，让大模型真正成为解决问题的利器。因此，在AI时代，定义问题的能力正逐渐成为区分技术执行者与创新引领者的关键标尺。

下面是李波老师经常用这种套路的方法教大家写提示词，大家可以参考下。

在这里插入图片描述

乔卓越老师：我依然认为AI使用的上限，或者说让其发挥最大效力是取决于使用者的想象力以及使用者的视野、以及高纬度的知识储备。 在一个潦草的底层设计上"用尽"AI筑高楼，也远不如掌舵者，也就是前中后期架构师在基于具体架构模式、结合具体业务场景、机器成本、算法与开销取舍下的每一个动态治理决策。而AI如果拿摄影举例的话，而且将我们的实践成本实现了从胶片到数码相机之间的提升。而按快门的摄影师需要了解的那些构图和影参永远不会变。 换句更接地气的话说，如果你不知道SOLID原则，就无法快速对着一段AI产出的代码空谈优化。

李波老师又分享了一款用填空的方式的产品，让用户写好提示词，也不失为一种好方法。这其实有点像我们代码中设计模式的模板方法，我定义好抽象类，你在我上面进行扩展就行。

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曹晖老师：如今，众多提示词生成工具已能实现“一句话需求，精准提示词输出”的智能转化——用户只需用自然语言描述核心目标，AI便能自动拆解逻辑、补充细节，生成结构完整且适配大模型的指令。这类产品本质上是通过算法将“模糊需求”转化为“机器可读语言”，大幅降低了用户与AI的沟通门槛，让提示词设计从“技术活”变为“自然表达”，真正实现了“所想即所得”的人机交互体验。

吴老师说道：“用好大模型，至少需要两个最基本的能力，一是定义问题的能力，要能把问题描述清楚。二是批判性思维，要有能力判定AI有没有一本正经的胡说八道。”

这点确实比较赞同，自己定义的问题自己得懂，逻辑要顺，自己都不清不楚的，你叫AI怎么理解？针对吴老师的这两点我也说下我自己的思考：

1、我认为真正AI的能力、真正的智能应该能够创造新知识，而不仅仅是重组已有信息。当前AI仍处于"弱人工智能"阶段，距离"有意识的创造"还有很长的路要走。未来的突破可能需要认知科学、神经科学和计算机科学的深度融合。

2、要有能力判定AI有没有一本正经的胡说八道。我之前看到一个非前端的程序员用AI生成前端代码，然后报了相应的JS语法错误，他就一直拿错误信息问AI，AI给出了相应的答复，然后还不行，然后再问，一直问一直问，陷入了死循环。这里我想说的是你要有一定的正确错误的判别能力，语法其实非常简单，你可以自己先学一下这个语法，而不是一直依赖AI。

好，我们继续~

老周：我在想随着模型的能力提升，提示词后续会不会不那么重要？至少说不需要成千上万的的提示词token给模型？后续少量的提示词模型就能理解你的意思？这个大概要多久才能到达这个程度，各位老师对于这个有啥看法？

下面有几位老师回答了：

• 在垂直具体场景中，无需复杂提示词，产品提供的提示性词句已足够精准引导操作。
• 问题的核心token消耗有限，关键在于背景信息的丰富程度——多则详实，少则精简；至于提示词中的输出格式等细节要求，随着模型能力的持续进化，这类需求将逐步减少。
• 当前垂直领域应用已形成主流趋势，基座模型通过特定领域知识微调后，配合大量用户提问作为模板样例或微调数据，能将意图识别准确率提升至90%以上，而这类优化工作更多由应用开发者承担，与基座模型本身的迭代关联性逐渐减弱。

这可能确实和垂类应用的场景有关，为啥我会提这个问题？是因为我在一些提示词实践中遇到的一些问题。

比如我想画一个油车混合汽车工作原理进行建模，输出独立svg文件。

给大家看下我需要的提示词文档，三千多字，这个规范还是何老师实践给我的。我就在想在这种场景下给模型需要这么多信息？关键这么多信息模型给出的文件确实不如意，可能跟模型的能力有关。我以后能不能直接说“我想画一个油车混合汽车工作原理进行建模”就这几个字，模型能不能满意帮我画好，而且组件不重叠、层次分明并且结构清晰可信？

可能后续随着模型能力的提升，会慢慢不需要那么多提示词了，不仅仅是垂类的业务场景。

在这里插入图片描述

三、自己最近的思考

3.1 提示词工程的演进路径：从“过渡工具”到“系统化工程”

3.1.1 从“单点提示”到“全链路设计”

早期提示词工程聚焦于单次交互的优化，而未来将更强调与模型架构、数据闭环、用户场景的深度耦合。例如，在垂直领域应用中，提示词需与微调数据、知识图谱、反馈机制形成动态协同，而非孤立存在。这种转变意味着提示词工程将融入更广泛的“AI系统设计”范畴，成为连接模型能力与业务需求的桥梁。

3.1.2 从“人工调优”到“自动化生成”

随着大模型对提示词理解的深化，未来可能出现“提示词生成器”或“提示词优化引擎”，通过分析用户输入、历史交互数据及模型响应，自动生成或迭代提示词。例如，在客服场景中，系统可基于用户情绪、问题复杂度实时调整提示词策略，降低人工干预成本。

3.1.3 从“通用技巧”到“领域适配”

提示词工程将更强调垂直领域的适配性。例如，在医疗、法律等专业领域，提示词需结合领域术语、逻辑规则及伦理约束，而不仅是通用语言模型的“泛化技巧”。这种适配要求开发者具备领域知识，并探索“提示词+领域知识库”的混合模式。

3.2 Vibe Coding的实践困境：探索中的“最佳实践”

3.2.1 氛围量化与建模的模糊性

Vibe Coding强调通过环境氛围（如情绪、文化、团队协作方式）激发创造力，但氛围本身具有主观性和动态性，难以通过传统指标量化。例如，团队“创新氛围”可能受成员性格、项目压力、外部环境等多重因素影响，导致实践效果难以预测。

3.2.2 与传统开发流程的融合难题

Vibe Coding强调“非结构化”的创造力，而传统开发流程（如敏捷开发、DevOps）更注重效率和可预测性。如何平衡二者的矛盾，成为实践中的关键问题。例如，在快速迭代的项目中，如何在不牺牲效率的前提下，为团队预留“氛围营造”时间？

最后说下我们公司多家云厂商的编程工具或插件都有接入，像前段时间百度智能云资深架构师在我们公司做的一个关于Vibe Coding的分享，分享完后有同事问有没有最佳实践，针对Comate来说，需要配置很多Rules文件，所以问了Rules的最佳实践，百度的架构师说其实他们也只是再一点点试，试的哪种效果好就用哪个文件。

总结一句话，提示词工程和Vibe Coding还任重而道远，同志仍需努力。