AI大模型Prompt提示词工程实战课程
培训对象：
AI应用使用者与初级开发者；企业业务部门需要与AI高效协作的人员；希望提升大模型输出质量的提示词设计师；以及从事AI产品设计与运营的技术人员。
培训目标：
使学员系统掌握提示词工程（Prompt Engineering）的核心概念、关键原则与实战技巧。精通结构化Prompt设计方法，能够针对不同任务（文本生成、代码编写、数据分析、创意设计）编写高质量的提示词。掌握角色扮演、负向约束、Few-Shot示例等进阶技巧，以及提示词防攻击的基本方法。具备通过优化提示词显著提升大模型输出质量与稳定性的能力，实现人机高效协作。
培训内容介绍：
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提示词工程基础概念：讲解提示词工程的定义、发展历程与核心价值。理解大语言模型的工作机制对提示词设计的影响，掌握提示词的基本构成要素（指令、上下文、输入数据、输出格式）。
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提示词设计黄金法则：深入学习提示词设计的六大黄金法则：清晰明确、分解复杂、提供示例、角色引导、约束输出、迭代优化。通过对比案例，理解每条法则的实际效果。
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结构化Prompt设计方法：掌握结构化思维在Prompt设计中的应用，学习使用Markdown、XML等格式组织提示词结构。演练典型任务的结构化提示词模板设计。
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角色扮演与情境设定：学习如何为大模型设定专业角色（如律师、医生、教师、程序员）并提供详细情境，显著提升输出质量的专业性与针对性。演练多行业角色扮演案例。
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Few-Shot示例引导：深入讲解Few-Shot提示的实现方法，学习如何选择示例、组织示例格式、平衡示例数量。通过分类任务、格式化输出等案例，掌握示例引导的核心技巧。
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思维链提示实战：学习思维链（Chain of Thought）提示的基本原理与编写方法。针对数学题、逻辑推理、复杂规划等任务，设计引导模型展示推理过程的提示词。
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负向约束与边界设定：掌握负向提示的使用技巧，明确告诉模型"不要做什么"，有效防止输出偏差、敏感内容或格式错误。演练敏感内容过滤、合规性约束等场景。
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输出格式控制技巧：学习如何精确控制输出格式，包括JSON、XML、Markdown表格、代码块等结构化输出。为后续程序自动化处理奠定基础。
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多轮对话提示设计：讲解多轮对话中提示词的维护策略，包括上下文保持、状态追踪、对话历史管理。演练客服机器人、辅导教师等需要多轮交互的场景。
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提示词评估与迭代优化：学习提示词效果的评估方法，建立量化指标（准确率、完整性、格式符合度）。掌握A/B测试、用户反馈收集、版本管理等提示词迭代优化方法论。
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提示词安全与防攻击：讲解提示词注入（Prompt Injection）、越狱攻击（Jailbreak）的常见形式与危害。学习防范提示词攻击的基本策略，包括输入过滤、权限限制、输出检测等。
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行业场景提示词实战：通过内容创作（营销文案、报告生成）、代码开发（函数编写、Bug修复）、数据分析（Excel公式、SQL查询）、教育培训（课程设计、习题生成）等真实业务场景，开展提示词设计实战演练。
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