Prompt工程
核心事实
时间轴 (近 90 天)
第二阶段核心技能拆分为三块：Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Agent架构设计，每块配一个练手项目，分别为RAG文档问答和Agent自动化工作流。
Prompt工程只是Agent开发的入口环节，真正决定项目能否落地的是工具链和工程化能力。
Prompt工程在Agent中需要定义角色、可用工具、输出格式和停止条件，而不仅是设计对话模板。
LLM驱动的应用通常指以大型语言模型（如GPT、Claude等）为核心推理引擎构建的软件产品，通过Prompt工程、RAG、函数调用等技术结合外部数据与工具。
在再次修改Prompt之前，先读几段Agent失败的完整记录，通常会发现根源在工具设计上（误读工具、被输出淹没、在无法理解的错误上反复重试），而非Prompt本身。
可复用视觉指导系统通过预先定义视觉风格关键参数，让不同批次的生成结果保持风格一致性，并在出现偏差时能够排查原因
课程基础篇聚焦Agent的底层原理、Prompt工程和工作流设计
课程第二阶段的核心技能聚焦Prompt工程、RAG和Agent架构设计三块，并配有RAG文档问答和Agent自动化工作流的练手项目
在Agent场景中Prompt的微小措辞差异可能导致行为链条完全不同，因为Agent需根据Prompt决定下一步调用哪个工具及是否已完成任务
Prompt工程是指通过精心设计输入给大模型的文本指令来稳定、可预期地控制模型输出质量与格式的技术实践
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全部知识事实 (20)
非技术背景的人使用AI最应培养的核心能力是需求表达能力、质量判断能力、拆解思维和迭代意识，而非学习写代码
85%已验证主流的Prompt设计方法包括角色设定、任务描述、输出格式约束、少样本示例、思维链等
70%已验证课程基础篇聚焦Agent的底层原理、Prompt工程和工作流设计
65%已验证Prompt工程是指通过精心设计输入给大模型的文本指令来稳定、可预期地控制模型输出质量与格式的技术实践
65%已验证Prompt工程是在不改变模型权重的前提下，通过优化输入提示词来改善模型输出质量和效率的技术
65%待验证Prompt优化具有零额外基础设施成本、即时部署、无需重新训练、效果可预测且可复现的优势
85%待验证在大模型时代，Prompt工程、RAG架构设计、Agent编排思维是跨语言通用的核心能力
70%待验证大模型对指令的敏感度呈非线性分布——主干指令的微小改动可能引发全局行为漂移，而在末尾追加具体的边界条件则相对安全
70%待验证研究表明，针对同一任务，经过优化的Prompt相比随意输入可将模型输出质量提升30%-50%
60%待验证第二阶段核心技能拆分为三块：Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Agent架构设计，每块配一个练手项目，分别为RAG文档问答和Agent自动化工作流。
50%待验证Prompt工程只是Agent开发的入口环节，真正决定项目能否落地的是工具链和工程化能力。
50%待验证Prompt工程在Agent中需要定义角色、可用工具、输出格式和停止条件，而不仅是设计对话模板。
50%待验证LLM驱动的应用通常指以大型语言模型（如GPT、Claude等）为核心推理引擎构建的软件产品，通过Prompt工程、RAG、函数调用等技术结合外部数据与工具。
50%待验证在再次修改Prompt之前，先读几段Agent失败的完整记录，通常会发现根源在工具设计上（误读工具、被输出淹没、在无法理解的错误上反复重试），而非Prompt本身。
50%待验证可复用视觉指导系统通过预先定义视觉风格关键参数，让不同批次的生成结果保持风格一致性，并在出现偏差时能够排查原因
50%待验证课程第二阶段的核心技能聚焦Prompt工程、RAG和Agent架构设计三块，并配有RAG文档问答和Agent自动化工作流的练手项目
50%待验证在Agent场景中Prompt的微小措辞差异可能导致行为链条完全不同，因为Agent需根据Prompt决定下一步调用哪个工具及是否已完成任务
50%待验证提示词的设计质量直接决定了Agent的表现上限
50%待验证生产级的Prompt需要考虑稳定性、可控性和边界情况处理
50%待验证Prompt优化技术包括思维链提示（Chain-of-Thought）、自洽性、ReAct模式以及结构化输出
50%