序言 ​

大型语言模型（LLM）正在重塑软件开发和知识工作的方式。然而，许多开发者在使用 ChatGPT、Claude 等工具时，常常遇到这样的困境：同样的问题，有人能获得高质量的代码和分析，有人却只得到泛泛而谈的回答。

这种差异的核心在于提示词的质量。

提示词工程（Prompt Engineering）是一门系统性的方法论，它研究如何构建有效的指令，以最大化 LLM 的输出质量。本书将带你从基础概念到工程实践，系统掌握这门技术。

本书的核心框架：P.I.C.A. ​

经过大量实践验证，我们提炼出一个结构化的提示词构建框架——P.I.C.A.：

这个框架并非"银弹"，它的价值在于提供一个系统性的思考清单，帮助你避免遗漏关键要素。

本书的目标读者 ​

• 开发者：希望将 AI 集成到工作流中，提升编码和文档效率
• 技术管理者：需要评估和规范团队的 AI 使用方式
• AI 应用开发者：构建基于 LLM 的产品和服务

阅读建议 ​

本书分为七个部分：

1. 基础入门：理解 LLM 的工作原理和核心概念
2. 核心方法论：掌握 P.I.C.A. 框架的系统应用
3. 高级技术：学习思维链、RAG 等进阶技术
4. 评估与优化：建立质量评估和迭代机制
5. 工程化实践：版本控制、团队协作、成本优化
6. 综合实战：完整项目案例
7. 总结：知识体系回顾

建议按顺序阅读前三部分，后续章节可根据实际需求选读。每章末尾的练习是巩固知识的关键，建议动手完成。

关于技术时效性 ​

AI 领域发展迅速，本书撰写时参考的是 2024-2025 年的主流模型和实践。核心方法论具有较强的通用性，但具体的模型特性和 API 细节可能会有变化，请以官方文档为准。