文章核心观点 - 提示词工程师这一在2023年大模型元年爆火的高薪岗位，其市场需求已迅速降温，不再被视为企业的刚需岗位，而是逐渐演变为一项跨行业从业者应具备的基本职业技能 [1][3][7][9] 岗位需求与市场变化 - 2023年提示词工程师年薪可达25-33万美元，但如今已成为企业最不愿意扩增的岗位之一 [2][3][4] - 微软一项涉及31000名员工的调查显示，提示词工程师是公司未来12-18个月内倒数第二不想新增的岗位 [4] - 在招聘平台Indeed上，提示词工程师的检索次数经历了过山车式变化：2023年1月每百万次搜索中仅2次，2023年4月暴增至144次/百万次，目前回落至20-30次/百万次 [5][15] - 人力资源公司Xpheno指出，全球范围内对提示词工程师的需求在过去三个季度已趋于平缓 [22] 岗位性质演变 - 行业高管认为，无论财务、HR或法务，懂提示词工程已成为一种基本的职业技能，而非需要专门招聘的岗位 [8] - 企业当前更倾向于招聘AI训练师、AI数据专家及AI安全专家等复合型岗位 [21] - 市场更需要懂提示词工程的复合型人才，例如同时了解基础模型、AI安全治理、数据和云计算的人才 [22][23] - 现阶段仍招聘提示词工程师的企业多集中在垂直行业领域，且要求候选人深入了解行业业务知识，如格灵深瞳要求该岗位需深入了解政务业务知识 [24][28][29] 技术发展与门槛降低 - 技术厂商正通过标准化工具降低提示词工程门槛，例如Anthropic推出了可自动优化提示词的工具Prompt Improver，谷歌发布了面向非技术用户的提示词工程白皮书 [16][18] - AI可以自动化提示词工程，普通人上手门槛变低，企业需要更加复合型人才 [10] - 大模型智能水平显著提升，无需完美提示词也能给出更好回答，且可通过交互设计（如进一步追问、自动优化问题）更精准理解用户需求 [36][37][38][39] 未来趋势 - 提示词工程师岗位不会完全消失，但其存续时间取决于AI的进化速度 [31][32] - AI正朝个性化发展，随着AI对用户理解加深，通用化的提示词工程可能变得不再实用 [40] - AI使用将像使用Office一样平常，提示工程将成为未来每个人的必备技能 [33][41]

文章核心观点 - 提示词工程师岗位经历了从2023年高薪热门到2024-2025年需求急剧冷却的过山车式变化 该岗位正从独立的专门职位演变为一项广泛要求的基础职业技能 其未来可能取决于AI技术的进化速度 但短期内不会完全消失 [1][2][6][30][31] 岗位需求与市场趋势演变 - **需求急剧下滑**：提示词工程师已成为企业未来12-18个月内最不愿意扩增的岗位之一 在微软一项涉及31000名员工的调查中位列倒数第二 [3][19] - **招聘热度骤降**：招聘平台Indeed上 提示词工程师的检索次数从2023年4月每百万次144次的峰值 大幅回落至20-30次/百万次 全球范围过去三个季度的需求趋于平缓 [4][14][20] - **早期高薪盛况**：2023年 该岗位年薪可达25-33万美元 早期招聘方如Anthropic对硬性技能要求不高 但强调黑客精神、沟通能力等软技能 [1][9][10] - **岗位需求转变**：企业当前更倾向于招聘AI训练师、AI数据专家及AI安全专家等岗位 对纯提示词工程师的需求普遍降低 [19] 技能属性与岗位性质变化 - **从专门岗位到基础技能**：提示词工程正从专门岗位转变为一项基本的职业技能 如同财务、HR、法务等岗位人员都需要掌握 而非单独设岗 [7] - **复合型人才更受青睐**：市场更需要懂提示词工程 同时对基础模型、AI安全治理、数据和云计算都有了解的复合型人才 [21][22] - **垂直行业需求尚存**：当前仍提供高薪招聘提示词工程师的企业 更多集中在垂直行业领域或服务于垂直行业的技术提供商 且要求候选人深入了解行业业务知识 [23][27][28] 技术发展对岗位的冲击 - **AI自动化提示工程**：技术厂商正通过标准化工具降低提示词工程门槛 例如Anthropic推出了能自动写提示词或优化提示词的Prompt Improver工具 谷歌也发布了面向非技术用户的白皮书 [12][13][16] - **大模型智能水平提升**：大模型智能水平已显著提高 无需完美提示词也能给出更好回答 并且能通过追问、结合上下文等方式自动优化用户问题 理解更精准 [33][34][35][37] - **AI向个性化发展**：随着AI与用户交流增多并形成个人知识库 AI更像私人助理 对用户理解更深 通用化的提示词工程实用性可能下降 [38] 行业长期展望 - **AI使用常态化**：使用AI将像使用Office一样平常 成为日常工作生活的一部分 [39] - **岗位存在基础动摇**：提示词工程师岗位爆火的底层逻辑在于“AI还不够聪明” 随着AI持续进化 该岗位的长期存在性面临挑战 [32]

文章核心观点 - 文章核心观点是推广一份包含35份学习资料的DeepSeek提示词工程指南，旨在帮助用户掌握AI工具以提升工作效率[1][2][3] DeepSeek提示词核心技巧 - **真诚直接**：与AI沟通时，真诚直接地表达需求比使用复杂、传统的指令更有效，例如直接说明“帮我把这份报告包装一下，我要写成周报给老板看，老板很看重数据”[4] - **通用公式**：提出需求时可遵循“做什么、给谁用、希望达到的效果、担心的问题”这一通用公式，例如为父母规划日本20天旅游攻略时，需考虑他们腿腰不好的问题[5][6] - **说人话**：在科研或了解新事物等场景，为避免回答过于官方，可要求AI“说人话”，例如用“水波互相打架”来生动解释“波粒二象性”中的干涉现象[6] 专业场景提效应用 - **体制内公文写作**：可通过结构化提示词快速生成通知、请示等公文，例如起草台风防御通知需包含责任分工、隐患排查重点、24小时值班要求，并使用层级结构[7][8] - **编程开发**：AI可大幅提升编程效率，应用场景包括生成带有异常处理功能的Python脚本、提供代码报错的两种修复方案、编写包含身份验证和错误重试机制的API对接代码，以及进行按安全性、性能、可读性分类的代码审查[10][11][12][13] - **医学专业病理诊断**：AI可用于模拟临床思维训练，例如根据患者“胸痛伴呼吸困难”的主诉，生成5种可能疾病的鉴别诊断并按优先级排序，同时给出关键检查建议[14][15] 教育与学术赋能 - **论文全流程辅助**：AI可辅助完成从选题到润色的论文全流程，具体包括： - **精准锁定选题**：根据专业和领域推荐5个结合近3年热点的创新论文选题，并说明研究意义和创新点[16] - **快速生成大纲**：5分钟内生成包含研究背景、文献综述、研究方法等部分的详细论文大纲[16] - **撰写文献综述**：生成包含国内外研究进展、主要方法与结论的文献综述，要求每部分至少引用5篇权威文献[16] - **根据大纲扩写内容**：针对大纲中的“研究背景与意义”、“研究方法”、“数据分析与结果”等部分进行具体扩写[16] - **研究方法设计**：根据研究主题设计定量或定性研究方案，详细说明研究设计、样本选择、数据收集和分析步骤[18] - **数据分析与讨论**：帮助分析数据与文献结论不符的原因，并结合文献提出理论贡献和实践建议[18] - **润色与查重**：将内容改为学术化表达或特定期刊风格，并通过同义词替换、句式重组等方式降低重复率[18]