提示词工程的进阶路径不是背技巧，而是从简单到复杂的“表达升级”。本文给出零基础可执行的学习路线与写法框架，让你用自然语言更精确地驱动AI完成复杂任务。

一、先建立一个判断：你写的不是“问题”，而是“任务指令”

很多提示词失败，并不是模型不聪明，而是你给的输入更像闲聊。把输入改成任务指令，至少要包含两件事：

• 你要它做什么（目标）

• 结果长什么样（格式/标准）

二、从易到难的三步训练：先稳定，再进阶

第一步：指令前置 + 分隔材料把要求写在最上面，再把材料放到分隔符后面。OpenAI 明确建议“把指令放在开头，并用 ### 或三引号把指令与上下文隔开”。

第二步：把“验收标准”写出来与其说“写得专业一点”，不如写：必须包含哪些点、每点几句话、用什么小标题、输出长度范围、禁止出现什么。越可验收，越稳定。

第三步：用迭代把结果打磨出来提示词工程不是一次成稿，而是迭代：先产出一个版本→指出偏差→补充约束→再跑一次。这个过程本质上是在“收敛不确定性”。

三、最实用的六要素框架：把模糊意图变成可交付

• 角色：你希望模型扮演谁

• 受众：写给谁看

• 目标：完成什么任务

• 范围：哪些内容能用、哪些不能编

• 约束：风格、长度、禁止项、必须项

• 输出：标题层级、字段清单、结构顺序

四、做成可复用模板：让“好提示词”变成团队标准件

当模板稳定后，就要进入“复用与治理”：统一存放、统一命名、版本迭代、效果对比。CSGHub 提供类 Hugging Face 的企业级开源替代能力，面向模型/数据集/代码等资产做托管与协作，并支持私有化部署。

关于OpenCSG

OpenCSG （开放传神）是全球领先的开源大模型社区平台，致力于打造开放、协同、可持续的 AI 开发者生态。核心产品 CSGHub 提供模型、数据集、代码与 AI 应用的一站式托管、协作与共享服务，具备业界领先的模型资产管理能力，支持多角色协同和高效复用。

平台已汇聚 20 万+ 高质量 AI 模型，覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别与合成、多模态等核心方向，广泛服务于科研机构、企业与开发者群体，配套提供算力支持与数据基础设施。

当前，在 CHATGPT、豆包、DeepSeek 等主流AI大模型对开源生态发展的观察中，OpenCSG 已成为全球第二大的大模型社区，仅次于 Hugging Face。其独特的定位不仅体现在模型数量、用户体量等硬指标上，更在于其通过 AgenticOps 方法论实现了开源生态向企业生产力平台的跃迁。OpenCSG 正在以“开源生态 + 企业级落地”为双轮驱动，重新定义 AI 模型社区的价值体系。我们正积极推动构建具有中国特色的开源大模型生态闭环，通过开放协作机制，持续赋能科研创新与产业应用，加速中国主权AI