在 DeepSeek 大火的当下，你可能和我一样收藏了各种提示词技巧，比如《DeepSeek 最权威的 168 条指令》、《12 个 prompt 框架》等等，生怕被时代淘汰。 但收藏了再多的技巧，用起来却发现，真正用到的时候还是不知道如何运用，效率依旧不高。 这很大程度上是因为，我们只是记住了技巧，却并未真正理解提示词背后的逻辑。 今天，我将从全新的可视化视角，帮助你从底层逻辑重新理解提示词的原理。 01 为什么需要提示词 大型语言模型（LLM）的本质，是根据用户提供的初始输入文本（提示词），预测并生成下一个词，…

为什么有些人随手写个 Prompt 就能生成一款小游戏、一个运营文案，甚至一整个功能代码，而自己试了半天，结果不是风马牛不相及，就是跑偏到离谱？问题很可能就出在提示词的“结构”上。随便说几句话和有条理地引导模型，其实是两回事。结构化提示词，说白了就是把你想让模型干的事，拆清楚、说明白、讲具体。只有写得准，模型才听得懂、干得对。 在本篇文章中，就来聊聊怎么写好结构化提示词，让大模型更乖乖按你的想法工作。 本文摘自《智能体设计指南》 投稿 | 机械工业出版社 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 如何写好结构化…