Prompt 没有“第一发就中”的，关键是学会迭代！

在用大语言模型开发应用时，很多人一开始都会碰到一个问题：
写出来的 Prompt 不一定马上就能完美运行。

没关系，这其实很正常。就像调机器学习模型一样，我们也需要对 Prompt 不断地“试一试、改一改”，通过反复迭代，才能找到真正合适的那一版。

那要怎么做呢？很简单，其实就像你平时写代码调模型的流程一样：

1. 有了个任务点子；

2. 写一版初始 Prompt；

3. 跑一下，看看效果；

4. 不理想？分析问题，找原因；

5. 再改 Prompt，再试一次；

6. 如此反复优化，直到结果 OK。

是不是很眼熟？这跟“写代码—调bug—改逻辑—再运行”的流程几乎一模一样！

举个例子：

你要做一个“总结文本”的功能，第一版 Prompt 可能就一句话：

“请总结以下内容。”

模型可能回你一大堆不着边的话，还不如不总结。

于是你开始想：

• 是不是没给上下文？

• 是不是格式不清楚？

• 是不是没说清要怎么总结、总结多长？

你就改 Prompt，加点结构、补点说明，加上格式要求，再跑一次。

每次跑出来的结果，其实都是一次反馈。

这些反馈能帮你一步步找到：

• 哪种表达更清晰？

• 哪种顺序更靠谱？

• 哪种格式更容易让模型明白你要干嘛？

小结一下：

Prompt 工程 ≠ 一锤定音，更多时候它像是“不断打磨”的过程。

而且相比训练深度学习模型那种“改一个参数要等几个小时”的痛苦，Prompt 优化其实要轻量很多，改一下立刻就能看结果，反馈非常快。

所以别怕试错，关键是：

• 大胆试：不怕第一版效果差；

• 认真看：分析哪里没说清楚；

• 持续改：一次不行就再来一次。

有了这种“迭代心态”，你会发现自己很快就能写出又准又稳的 Prompt！