前言 很多人抱怨AI不好用，其实问题往往出在提示词上。 掌握正确的提问方式，才能真正发挥AI的潜力。那些看似轻松搞定任务的人，往往只是掌握了这门"语 言"的诀窍。学会如何与AI有效沟通，你也能事半功倍。 提示词不是玄学，是手艺活 你发现没？现在用AI的人越来越多，但真正能"调教"出好结果的却没几个。老周说句实在话：问题不在 模型笨，而在提示词写得太潦草。 很多人把AI当搜索引擎用，一句"帮我写个文案"就扔过去，结果当然只能收获一堆套话。其实，提示词 就是你和AI之间的唯一桥梁，桥修得歪，车自然跑偏。 从另一个角度看，写提示词根本不是聊天，更像是给刚入职的实习生布置任务。你得说清楚角色、目 标、规则、边界、格式，甚至还得给个样例。 比如你想让AI写一篇小红书爆款笔记，就不能只说"写个种草文"，而要明确："你是一位30岁宝妈博 主，推荐一款0糖气泡水，语气轻松带点幽默，80字以内，加两个生动表情。"这样AI才知道往哪使劲。 这些细节，决定了AI是给你交作业，还是交废纸。 更关键的是，别指望一次就写出完美提示词。所有高手都是从"烂初稿"开始，跑一遍、看效果、再调 整，反复打磨。 这叫迭代思维——不怕开头差，就怕不动 ...

火山引擎产品升级 - 火山引擎在8月13日 FORCE Link AI 创新巡展·青岛站活动中升级提示词工具 PromptPilot 并全面开放 同时 Data Agent 上线一客一策功能 AI 数据湖服务 LAS 上线 AI 算子广场 [1] - 山东大学和青岛港分享了基于豆包大模型和火山引擎数据产品搭建 AI 应用的实践经验 [1] PromptPilot 升级 - PromptPilot 升级后支持任意模型的提示词优化 包括公有云模型 私有化部署模型和自主训练的定制模型 [2][3] - PromptPilot 与火山引擎知识库深度融合 在文本理解任务的生成 调试和批量数据集构建环节中精准调用专业内容 提升模型在垂直领域的理解与输出能力 [3] - PromptPilot 通过自然语言交互理解用户需求 自动提炼评估标准并生成更好的提示词 上线后能采样在线流量 自动抓取分析 badcase 并进行新一轮提示词优化 [2] Data Agent 升级 - Data Agent 上线一客一策功能 该功能是智能营销 Agent 的核心能力 可整合分析客户多维度信息 企业内部知识库和公域联网数据 生成针对性营销方案 [5] - 一客一策支持通过 Data Agent 在全域数据中挖掘需求 依托大模型自主调用工具 并能快速嵌入企业 APP 和流量运营体系等多元场景 [6] - 一客一策推动 MQL 向 SQL 转化效率最高提升达300% 数据利用率从10%提升至95% 单个客户分析耗时从30分钟缩短至2分钟 [6] AI 数据湖服务升级 - AI 数据湖服务上线 AI 算子广场 提供100余种即插即用的标准化算子 集成主流开源算子库 并支持用户封装自定义算子 覆盖文本 图像 音视频等多模态数据处理场景 [7][8] - AI 算子广场将文档解析 OCR 识别 视频合成等复杂 AI 能力封装 用户可通过可视化拖拽快速编排模块化工作流 实现知识资产的自动化流通与增值 [8][9] - 数据处理任务从单一模态转向多模态 数据基础设施价值从支持 BI 迈向支持 AI 火山引擎通过升级多模态数据湖和 Data Agent 帮助企业构建智能化数据体系 [4]

火山引擎产品升级 - 火山引擎升级提示词工具PromptPilot 支持任意模型的提示词优化并全面开放所有用户 [1] - Data Agent上线"一客一策"功能 AI数据湖服务LAS上线"AI算子广场" [1] - 山东大学和青岛港分享基于豆包大模型和火山引擎数据产品搭建AI应用的实践经验 [1] PromptPilot升级详情 - PromptPilot通过自然语言交互理解用户需求 自动提炼评估标准并生成更好的提示词 [2] - 支持采样在线流量 自动抓取分析badcase并自发进行新一轮提示词优化 [2] - 升级后支持全模型兼容和全链路知识库融合 包括任意公有云模型、私有化模型或定制模型 [2][3] - 与火山引擎知识库深度融合 在文本理解任务中精准调用专业内容解决垂直领域专业难题 [3] Data Agent功能增强 - 智能营销Agent推出"一客一策"核心能力 整合分析客户多维信息、企业知识库和公域联网数据 [4] - 通过深度分析与智能推理生成精准用户侧写和针对性营销方案 相当于为每位客户配备虚拟销售 [4] - 支持全域数据挖掘需求 依托大模型自主调用工具 快速嵌入企业APP和流量运营体系等多元场景 [5] - 推动MQL向SQL转化效率最高提升300% 数据利用率从10%提升至95% 单个客户分析耗时从30分钟缩短至2分钟 [5] AI数据湖服务升级 - 多模态数据湖能力升级 AI数据湖服务上线"AI算子广场" 实现对文本、图像、音视频等多模态数据整合管理 [5] - 提供100余种即插即用标准化算子 集成主流开源算子库 支持用户封装自定义算子 [6] - 通过可视化拖拽快速编排模块化工作流 将分散数据转化为知识资产 实现自动化流通与增值 [7]

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]

产品发布 - 火山引擎在2025 FORCE原动力大会上正式发布面向大模型的智能解决方案平台PromptPilot [1] - PromptPilot通过深度解析用户意图并自动构建最优指令路径，将模糊想法转化为AI可执行的精准指令 [1] 行业痛点 - AI大模型时代面临"提问之困"，高质量Prompt撰写过程耗时耗力且对使用者经验要求极高 [2] - 不同模型对相同问题的理解存在差异，高价值问题往往没有标准答案 [2] 核心功能 - 提供覆盖Prompt生成、调试、优化与迭代全生命周期的自动化一站式解决方案 [3] - 通过互动式引导将模糊需求转化为清晰目标，简化"好答案"的定义过程 [3] - 构建闭环优化体系，将Bad Case转化为数据资产实现持续进化 [3] - 模拟人类思考能力实现全自动多轮迭代优化，支持联网AI搜索和自定义知识库 [4] 技术创新 - 突破性支持多轮对话优化，提供GSB比对模式实现跨模型表现横向对比 [5] - 支持图片/视频等多模态场景的Prompt优化，可自动拆解复杂任务为多步方案 [5] - 优化Function Call场景的工具调用指令和描述，提升工具选择准确率 [5] - 通过SDK接口实现线上Case自动监测，形成"监测-纠错-进化"闭环 [6] 市场定位 - 将复杂的提示词工程转化为标准化流程，降低AI大模型使用门槛 [6] - 助力企业和开发者聚焦业务创新，推动AI应用开发进入普及化阶段 [6][7]