Prompt 技巧
掌握编写高效 Prompt 的艺术，让 AI 更好地理解你的需求。
基础技巧
1. 明确意图
清晰表达"要什么"而非"怎么做"。
❌ 不好的例子：
用 for 循环遍历数组。
✅ 好的例子：
请帮我统计一个数组中每个元素出现的次数，返回一个对象，键是元素值，值是出现次数。
2. 提供上下文
让 AI 了解项目背景和技术栈。
示例：
项目背景：
- 使用 React 18 + TypeScript
- 状态管理使用 Zustand
- UI 组件库使用 Ant Design
需求：
需要创建一个用户列表组件，支持分页和搜索功能。
3. 结构化输出
要求 AI 以特定格式返回结果。
示例：
请分析以下代码的性能问题，并按以下格式返回：
## 问题描述
[简要描述问题]
## 影响范围
- [问题 1]
- [问题 2]
## 优化建议
1. [建议 1]
2. [建议 2]
## 优化后的代码
```[代码]```
4. 迭代优化
通过多轮对话逐步完善。
第一轮：
请帮我设计一个用户注册功能的 API。
第二轮：
很好，现在请添加邮箱验证和密码强度检查。
第三轮：
请补充错误处理和响应格式规范。
进阶策略
角色设定 (Role Prompting)
让 AI 扮演特定角色，获得更专业的回答。
示例：
你是一位有 10 年经验的资深前端架构师。请审查以下 React 组件代码，关注：
1. 性能优化机会
2. 可维护性问题
3. 可访问性（Accessibility）
4. TypeScript 类型安全性
思维链 (Chain of Thought)
要求 AI 展示思考过程，获得更准确的答案。
示例：
请帮我调试这个错误。在给出解决方案之前，请先：
1. 分析错误信息的含义
2. 推断可能的原因
3. 列出排查步骤
4. 提供解决方案
错误信息：
TypeError: Cannot read property 'map' of undefined
Few-Shot 示例
提供示例让 AI 学习模式。
示例：
请将以下自然语言描述转换为 SQL 查询。参考示例：
示例 1：
描述：查询所有年龄大于 25 岁的用户
SQL：SELECT * FROM users WHERE age > 25;
示例 2：
描述：查询每个部门的员工数量
SQL：SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
现在请转换：
描述：查询最近 7 天内注册且邮箱已验证的用户，按注册时间倒序排列
元认知提示 (Metacognitive Prompting)
让 AI 反思自己的输出质量。
示例：
请审查你刚才生成的代码，并回答：
1. 这段代码是否有潜在的边界情况未处理？
2. 是否有更简洁的实现方式？
3. 是否遵循了最佳实践？
4. 如果是生产环境，还需要哪些改进？
模板库
模板 1：代码生成
【需求描述】
请帮我实现 [功能描述]。
【技术栈】
- 语言/框架：[具体技术]
- 版本：[版本号]
【约束条件】
1. [约束 1]
2. [约束 2]
3. [约束 3]
【期望输出】
- 完整的可运行代码
- 关键部分的注释说明
- 使用示例
模板 2：Bug 调试
【问题描述】
我遇到了一个 [错误类型] 错误。
【错误信息】
[完整的错误堆栈]
【相关代码】
```[语言]
[相关代码片段]
【已尝试的解决方案】
- [尝试 1] - 结果：[效果]
- [尝试 2] - 结果：[效果]
【期望结果】 [描述期望的行为]
### 模板 3：代码审查
【审查目标】 请审查以下代码，关注 [具体关注点，如性能、安全性、可读性]。
【代码】
[代码片段]
【审查要求】 请按以下结构输出：
- 总体评价：[代码质量概述]
- 关键问题：[列出发现的重大问题]
- 改进建议：[具体的优化方案]
- 重构后的代码：[改进后的代码]
### 模板 4：技术选型
【场景描述】 我需要为 [项目/功能] 选择合适的技术方案。
【需求分析】
- 核心需求：[需求 1, 需求 2]
- 约束条件：[约束 1, 约束 2]
- 团队技术栈：[现有技术]
【候选方案】
- [方案 A]
- [方案 B]
- [方案 C]
【期望输出】 请对比各方案的优缺点，给出推荐并说明理由。
### 模板 5：重构建议
【重构目标】 改进以下代码的 [目标，如可读性、性能、可维护性]。
【当前代码】
[代码片段]
【重构约束】
- 保持功能不变
- [其他约束]
【期望输出】
- 识别出的代码异味
- 重构步骤
- 重构后的代码
- 重构带来的收益
---
## 常见错误
### 错误 1：过于模糊
❌ "帮我写个功能"
✅ "请帮我写一个 JavaScript 函数，实现数组去重并按数值排序"
### 错误 2：一次性要求过多
❌ "帮我设计数据库、写 API、做前端界面"
✅ 分步骤进行，每次聚焦一个任务
### 错误 3：缺乏约束
❌ "优化这段代码"
✅ "优化这段代码，重点关注时间复杂度，要求保持 O(n)"
### 错误 4：没有提供上下文
❌ 直接粘贴代码问问题
✅ 先说明项目背景、技术栈、出现问题的场景
---
## 实践建议
1. **从简单开始**：先用简单 Prompt 试探，再逐步添加细节
2. **保存有效模板**：收集对自己项目有效的 Prompt 模板
3. **记录失败案例**：分析为什么某些 Prompt 效果不好
4. **持续迭代**：像优化代码一样优化你的 Prompt
---
**返回**：[上一页：工具配置](./01-tools-setup) | [下一章：实战篇](../02-practice/)