构建具有大型语言模型 (LLM) 功能的开发者应放弃试错式提示方法，转而采用更系统化、类似代码的方法。这包括使用分隔符将指令与数据分开，通过具体示例实现少样本提示，并强制执行结构化输出格式（如 JSON）。创建输入-输出对的“黄金数据集”可以对提示更改进行回归测试，确保可靠性和生产就绪性。 AI
影响 采用系统化的提示技术可以提高 AI 驱动功能的可靠性和生产就绪性。
排序理由 该条目提供了与 LLM 合作的开发者的建议和最佳实践，并将其作为对当前开发方法论的评论。
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<p>I spent the first few months of the AI boom treating prompts like magic spells. I would tweak a word here, add 'think step by step' there, and hope for the best. When it worked, I felt like a wizard. When it broke in production, I had no idea why.</p> <p>If you are building fe…