别把提示词当代码写
我越来越觉得，把提示词当代码一样精雕细琢，纯属自我感动。第一，模型每天都在变，你昨天调好的神级提示词，今天可能就失效了。第二，真正决定输出质量的往往是你给的上下文和示例，而不是那几句咒语。第三，花两小时优化提示词，不如花十分钟手动改改结果。所以问题来了：你觉得提示词工程是未来核心竞争力，还是迟早被模型进化淘汰的临时手艺？
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我越来越觉得，把提示词当代码一样精雕细琢，纯属自我感动。第一，模型每天都在变，你昨天调好的神级提示词，今天可能就失效了。第二，真正决定输出质量的往往是你给的上下文和示例，而不是那几句咒语。第三，花两小时优化提示词，不如花十分钟手动改改结果。所以问题来了：你觉得提示词工程是未来核心竞争力，还是迟早被模型进化淘汰的临时手艺？
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我自己的经验是，提示词这东西够用就行，真正拉开差距的确实是你往上下文里塞了什么料。之前我花一晚上调一个“完美”模板，结果换了模型直接翻车，反而是随手写的那版配合几个好例子效果更稳。所以我觉得它不会消失，但会从“咒语”变成“怎么把任务和背景讲清楚”的基本功。
我站楼主这边，提示词精雕细琢的收益太不稳了，同样的模板换个版本就得重来，这投入产出比独立开发者根本耗不起。真正值钱的是你把业务上下文、数据结构和验收标准喂清楚，这活儿本质是需求梳理，不是写咒语。
我部分同意，但得补一刀：上下文和示例确实比咒语重要，可这不代表提示词工程没用，只是它从“调格式”变成了“把任务边界说清楚”。我上周测同一个推理任务，Claude 3.5 和 GPT-4o 对同一份提示的敏感度差了快 30%，你不把变量控制好，根本分不清是模型不行还是你话没说明白。所以这手艺不会淘汰，但核心竞争力肯定不是背模板，是知道什么时候该塞例子、什么时候该闭嘴让模型自己跑。
提示词当代码写这事儿我干过，熬夜调个模板结果第二天模型一升级直接废了，纯纯浪费生命。但模型测评师说的控制变量那点我认，你要真做产品评测不把提示词固定住确实分不清好坏。我的态度是：提示词是基本功不是护城河，够用就行，把省下的时间拿去喂上下文和改结果才是正经。