主页 图书/教程 AI 原生应用架构 提示词工程 目录 已完成提示词工程：从基础到高级实践 内容导航 图书内部搜索... 本文暂无目录提示词工程是提升 AI 系统性能的关键技术，通过精心设计的提示词可以显著改善大语言模型的输出质量和可靠性。本章采用渐进式学习路径，从基础概念入手，逐步深入到高级技巧和工程化实践。章节目录概述 已完成系统梳理提示词工程的三层结构、核心技术域与工程化流程，助力开发者掌握 AI 原生应用的关键接口。核心技术 已完成掌握提示词工程的系统化原理与应用，包括系统提示、角色扮演、思维链推理等高级技巧。输出配置 已完成系统化掌握 LLM 输出参数的工程化建模与调优方法，包括温度、长度限制等关键配置。最佳实践 已完成系统化总结提示词设计原则与工程方法，助力高质量输出与高效开发。Jinja2 提示词模板 已完成Jinja2 模板系统如何助力大模型提示词工程，实现 Prompt 模板化、动态渲染与多智能体协作，提升工程效率与可维护性。面向工程环境的提示词设计 已完成面向工程环境的提示词设计模式，涵盖测试、可观测性与生产化实践，助力提示词系统可靠落地。PromptOps 工作流实践 已完成PromptOps 工作流、版本管理和团队协作实践，助力提示词工程高效落地。MCP 集成 已完成结合 Model Context Protocol 实现标准化上下文和工具管理，提升提示词工程的可追溯性与安全性。高级技巧 已完成实用提示词工程指南和高级协作技巧，助力构建可复现、可维护的 AI 协作体系。