文章核心观点 - 提示词工程是影响AI大模型输出质量的关键因素，其发展经历了从简单问答到系统化工程的演进 [3][4][5][64][65] - 字节跳动推出的PromptPilot平台旨在通过提供结构化的提示词生成与优化工具，降低用户使用AI的门槛，并培养系统化的提示词工程思维 [4][35][70][71] 提示词的演进过程 - 提示词的发展分为三个阶段：“魔法咒语”时代（简单问答）、“启蒙与引导”时代（引入示例学习和思维链路）以及当前的“系统化工程”时代（采用结构化框架） [10][13][14] - 系统化工程时代的目标是使AI的输出稳定、可控、易于复制，提示词框架包含角色、背景、任务、规则、输出格式和限制等元素 [14][15] 提示词工程 - 提示词工程被定义为“一门设计和优化提示词的科学”，其核心原则是“Garbage In, Garbage Out”，输入质量直接决定输出质量 [16] - 优质的提示词能有效减少AI的“幻觉”现象，并挖掘AI在复杂任务（如编写代码、市场分析）上的潜力 [17] - 编写提示词可遵循R.O.L.E.S法则，即角色、目标、限制与约束、示例和步骤，并可使用特定符号（如{}、**）来增强指令的结构性和明确性 [17][30][31] 字节的“提示词工厂” - PromptPilot是字节跳动面向大模型应用的全链路优化平台，核心功能包括Prompt生成、Prompt优化和视觉理解Solution [35][38] - 平台允许用户通过描述任务来生成结构化提示词，并提供评分和GSB比较两种模式对提示词效果进行验证和调优 [39][40][41] - 平台支持通过工作流（如结合Coze平台）实现AI自动评分，并能基于数据集进行智能优化，迭代过程类似强化学习 [45][60][62][64] - 该平台的价值定位是作为“思维矫正器”和“思维脚手架”，帮助用户建立系统化的提示词工程思维，而非提供一键生成的“神级”提示词 [70][71]