提示词工程

提示词（Prompt） 是你给 LLM 的输入：上下文越准、约束越清，输出越可用。提示词不是「魔法咒语」，而是 把工程师脑子里的规格写清楚——尤其写 CodeRoadMap 讲义 draft 时。

学习目标

• 会组织上下文、约束、分步任务三类信息
• 能写出让 Cursor/Copilot 产出可用 draft 的 prompt
• 避免泄露密钥与过度信任单次输出

好 prompt 的三要素

1. 上下文（Context）

告诉模型「在哪、参照什么」：

参照 @gha-intro.md 的结构，为 ai-coding-essentials 写 ai-review.md draft。
读取 @outline.yaml 中 ai-review 的 summary。
交叉链接 testing-essentials 与 git-essentials。

@ 文件 比口头描述「我们网站那种风格」可靠。

2. 约束（Constraints）

• 语言：简体中文
• 篇幅：50–70 行
• 必须含：学习目标、练习（checkbox）、小结
• 禁止：编造 API、粘贴真实密钥

3. 分步（Steps）

复杂任务拆步，降低一次生成跑偏：

1. 先列大纲 → 你确认
2. 再填各节 → 你改事实
3. 最后统一链接与下一课预告

写课程讲义的示例模板

任务：写 testing-essentials 风格的 markdown draft。
角色：技术写作，读者是有 Java 基础的初学者。
输出：仅 markdown，不要解释。
质量：强调 AI 辅助不替代工程；人工审查；prompt 不含 secrets。

生成后 你必须：核对路径、跑示例命令、与相邻课衔接语一致。

反模式

反模式	后果
「写得好一点」	空洞、风格漂移
粘贴 200 行无关代码	占满上下文，丢约束
把 .env 贴进 Chat	密钥泄露风险
一次要 12 章不重读	幻觉与矛盾累积

约束里可写「改完跑 mvn test」（test-practice）、「单分支单功能」（git-workflow）。

练习

• 用三要素重写一条你曾用过的模糊 prompt，对比两次输出
• 为 ai-test.md 只生成「学习目标 + 大纲」，确认后再扩写
• 检查历史 Chat 是否曾误贴敏感信息，建立占位符习惯

小结

上下文给全、约束写死、大任务分步——prompt 是规格说明书，不是许愿。 下一课 AI 辅助代码审查。