学提示词，是不是很蠢？

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就能有充足的token给你试错

学提示词什么卖课广告吗

没听说过

不知道佬友说的"学提示词"具体是哪一类学,但我觉得想给AI表述明白自己的需求,让AI清楚你要干什么还挺难的,我倒是挺想学学如何正确表述

你学了之后有什么总结吗，想看看你觉得明显进步的地方（我以前也想过学，但觉得用处不大）

专门教你“提示词”卖课的基本都是噶韭菜的

哪里蠢了，claude code能这么强，提示词功不可没，只是人们现在统称为上下文工程

也不是没用，如果不表达清楚还说要多费力。而且感觉提示词对思维锻炼还挺有用的，语言表达规范了不少

我觉得多用就能进步，也可以去看看想要的掌握的领域里面别人好的prompt怎么写的，而且感觉给llm说明白一件事情和给别人说明白一件事情的本质是相通的，可以先找活人练练手，这样就可以0成本无限token试错了 ^-^

对用户意图的揣测终究是基于概率的，AI可以做出最佳实现，但是猜不出用户想做的定制化需求。

所以终究还是需要用户进行精确的需求表达 ^-^

学每个模型的提示词怎么优化感觉不如学怎么造Agent，作为应用层门槛低上限高，花头很多。学agent又不如思考一下自己的工作流怎么才能和AI结合，反正AI日新月异变来变去，不靠AI吃饭也没必要跟得太紧，专注自己的业务才是正经事。

这说法挺新奇的，从思维链 RAG 提示词工程 上下文工程 agent skill一路下来什么时候少了提示词了？你就是酒馆磕炮也得提示词破限吧

蠢到不至于，学会如何问问题，本身就是厘清自己的思路，能够条理清晰进行表达的结果

这个是最基础的技能，如果连提问都不会那还怎么掌握更高级的技能，如果你有开发一些AI应用就知道有多重要了。

提示词的话学还是挺有必要的，没必要特意去学，自己多写一写试一试就自然得心应手了，毕竟用AI最重要的就是表达。

gpt都有教程. 没必要花钱学

这玩意没必要特意去学。你需要啥提示词就让 AI 给你生成，然后自己再根据结果慢慢调整即可，常见的提示词技巧可以去看吴恩达的 2 小时课程以及 OpenAI 和 claude 官网的相关教程，这些都是源头教程，比网上的不知道强多少倍

到目前为止，对llm的使用，都是基于提示词的

各种东西，都是基于提示词的

所以，学提示词很重要，但是应该仔细思考，提示词应该怎样，而不是只是简单的模仿和乱试

学提示词这种说法已经落后好几年好几个大版本了，真的很久没见人特意提过prompt engineering这种词了。

实在不知道该学些什么啊

不过如果真的感兴趣，看看这种？

• Prompt Engineering Roadmap


• https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering


• Prompt engineering | OpenAI API

其实不用过多焦虑

1、所有尝试过的历程都是你丰富经验的来源，AI更新迭代很快，但在你有不断学习的基础后才能更快、更得心应手的去应对AI的进化

2、写提示词方面个人感觉(仅代表个人观点)，总结大于单方面不断尝试某一类提示词（如个人总结的片面草图），虽不是万能模版，但应对不同提示词的思路大致一样，可以有效提高效率。

3、羊毛奶重中之重，不耗不足以平token，耗羊毛一时爽，一直耗一直爽（悔恨每一个下手晚而错过的羊毛……）