摘要：Prompt Engineering提示工程入门：Zero-shot、Few-shot、思维链CoT三大核心技术详解。Prompt是引导LLM产生高质量输出的关键技术，本文详解Prompt的基本结构、设计原则、CRISPy框架，以及AI训练师日常工作中优化Prompt的实操技巧和常见错误。Prompt Engineering（提示工程）基础专栏：人工智能训练师（三级）备考全攻略模块：卷三·知识体系 — 第三部分·模型训练与优化难度：⭐⭐☆☆☆考试权重：高频（大模型时代必考，选择+简答）一、什么是 Prompt Engineering？定义： 通过精心设计输入文本（Prompt），引导大语言模型（LLM） 产生更准确、可控、高质量输出的技术。 核心价值： 模型能力固定时，Prompt 质量决定输出质量。 "Garbage In, Garbage Out" 同样适用于 LLM。 类比理解： 把 LLM 想象成一个非常聪明但缺乏背景信息的助手。 Prompt = 你给助手的指令 + 背景 + 示例 + 约束条件。 指令越清晰，输出越符合预期。