提示词教程

提示词工程高阶学习(第4周及以后):参数控制+多模态+Agent+微调

发布时间:2026年07月21日 23:00:00

第4周及以后学习目标:掌握参数控制提示词、多模态图文提示词、Agent连续任务提示词,了解模型微调与API调用,构建自动化工作流,实现提示词工程的高级应用。


学习目标

本周进入高阶学习阶段,掌握以下核心技能:

  • 参数控制提示词:通过temperature等参数调节AI输出风格
  • 多模态图文提示词:结合图片和文字指令,实现视觉分析与设计
  • Agent连续任务提示词:构建分步执行的自动化工作流
  • 模型微调与API调用:进阶开发,制作专用GPT和对接外部工具

一、参数控制提示词

通过调整temperature参数,可以精确控制AI的输出风格和创造力水平:

temperature参数详解

参数值适用场景输出特点
0.1严谨文档、固定格式、策划文档、PRD、信息架构低创造力、稳定可靠、逻辑严密
0.7创意首页文案、品牌slogan、视觉创意适度创造力、平衡逻辑与创意
0.9灵感创意、视觉风格探索、头脑风暴高创造力、发散思维、惊喜结果

设置方式

API调用时

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    temperature=0.1  # 设置温度参数
)

网页版文字指令

保持严谨风格,输出结构化内容,不要使用夸张表述
适度发挥创意,在保持专业性的同时加入一定的创新元素

实战示例

场景1:撰写严谨的PRD文档

temperature=0.1
角色:产品经理
任务:撰写官网建设PRD产品需求文档,要求结构严谨、格式规范、逻辑清晰

场景2:创作品牌slogan

temperature=0.7
角色:品牌策划师
任务:为科技公司创作5条品牌slogan,要求简洁有力、富有创意、易于传播

场景3:头脑风暴视觉风格

temperature=0.9
角色:视觉设计师
任务:为高端酒店官网探索10种视觉风格方向,大胆创新,不拘泥于传统

二、多模态图文提示词

结合图片上传和文字指令,实现基于视觉分析的智能响应:

核心技巧

上传图片+文字指令

  1. 上传现有网站截图、草图或参考图片
  2. 搭配详细的文字提示词,引导AI分析和生成

实战模板

模板A|网站改版分析

基于这张现有官网截图,分析布局痛点、导航问题、阅读动线问题,按照F型阅读模型和心智模型重新规划首页布局和文案结构,输出改版方案

输出内容:
1. 当前页面问题分析(列出3-5个核心问题)
2. 新版首页布局方案(标注区块位置和功能)
3. 新版文案结构建议(各区块文案内容方向)
4. 阅读动线优化方案(标注用户浏览路径)

模板B|草图方案生成

基于这张手绘草图,将其转化为专业的网站设计方案

要求:
- 保留草图的核心布局思路
- 优化视觉层次和信息架构
- 补充细节设计和交互说明
- 输出可用于设计和开发的方案文档

模板C|竞品视觉分析

分析这张竞品官网截图,从以下维度进行评估:
1. 视觉层次和信息架构
2. 色彩搭配和品牌调性
3. 交互设计和用户体验
4. SEO布局和转化引导

对比我方网站,输出差异化竞争策略和改进建议

适用模型

  • GPT-4o:支持图片上传和多模态分析
  • 通义千问:支持图文理解和创意生成
  • 豆包:支持图片分析和方案生成

三、Agent连续任务提示词(自动化工作流)

通过分步执行指令,构建复杂的自动化工作流:

核心概念

分步执行:将复杂任务拆解为多个步骤,每一步完成后确认再继续下一步,确保质量可控。

实战模板

模板A|网站策划全流程

分步执行:

第一步:完成行业官网竞品调研与SWOT分析
第二步:生成用户画像和用户旅程地图
第三步:用KANO模型规划功能清单,输出站点地图
第四步:撰写首页完整文案和SEO关键词方案

每一步完成后等待确认再继续下一步

模板B|内容创作工作流

分步执行:

第一步:分析目标受众和内容定位
第二步:生成内容大纲和标题方案
第三步:撰写正文内容(分章节)
第四步:优化SEO关键词和排版格式
第五步:输出最终可发布的内容

每一步完成后等待确认再继续下一步

模板C|数据分析工作流

分步执行:

第一步:分析数据需求和指标体系
第二步:设计数据采集方案和报表结构
第三步:编写数据分析脚本或SQL查询
第四步:执行分析并生成可视化图表
第五步:输出分析报告和建议

每一步完成后等待确认再继续下一步

执行技巧

  1. 明确步骤顺序:确保各步骤之间有逻辑依赖关系
  2. 要求确认机制:每步完成后等待确认,避免错误传递
  3. 保存中间结果:每步输出可单独保存,便于回溯和修改
  4. 设置检查点:在关键节点设置质量检查,确保输出符合要求

四、模型微调与提示词工程(进阶开发)

针对特定行业进行深度优化,构建专属工具和工作流:

少量样本微调提示词

场景:建站行业专用提示词

基于以下建站行业样本数据,学习行业术语、格式规范和最佳实践:

【样本1】
行业:装修服务
核心需求:展示案例、获取线索、突出资质
网站结构:首页→案例展示→服务介绍→关于我们→联系我们

【样本2】
行业:机械设备
核心需求:产品展示、技术参数、下载资料、在线询价
网站结构:首页→产品中心→技术支持→新闻资讯→联系我们

【样本3】
行业:教育培训
核心需求:课程介绍、师资展示、学员评价、报名咨询
网站结构:首页→课程体系→师资团队→学员案例→在线报名

学习完成后,针对建站行业提供专业的网站策划服务

制作专用网站策划GPT

自定义GPT设定

角色:企业官网专职策划师
行业:专注中小企业官网建设
专长:网站策划、文案撰写、SEO优化、移动端适配
风格:简洁商务、专业可靠、注重转化
输出格式:Markdown,结构清晰,可直接用于提案

核心能力:
1. 竞品分析与SWOT定位
2. 用户画像与旅程地图设计
3. KANO功能规划与站点地图
4. 首页布局与文案撰写
5. SEO关键词方案制定

使用规则:
- 输出前确认信息架构层级≤3级
- 优先考虑移动端体验
- 符合国内网站合规要求
- 兼顾百度SEO优化

API调用提示词格式

对接建站工具

将以下网站策划方案转换为可执行的API调用格式:

方案内容:
- 页面结构:首页、产品页、关于页、联系页
- 页面布局:头部导航、Hero区、核心优势、案例展示、底部CTA
- 设计风格:简洁现代、蓝色主色调、响应式布局

输出格式:JSON,包含各页面的组件配置和内容参数

对接Figma

将以下设计方案转换为Figma API调用指令:

设计需求:
- 首页布局框架
- 组件样式规范
- 色彩和字体系统

输出格式:可直接调用Figma API的参数配置

对接低代码平台

将以下网站方案转换为低代码平台的配置格式:

网站需求:
- 页面结构和路由配置
- 组件选择和属性设置
- 数据源和表单配置

输出格式:符合低代码平台规范的配置JSON

学习资源

官方文档

  • OpenAI API文档:参数控制和微调指南
  • 通义千问API文档:多模态调用和参数设置
  • GPTs自定义指南:创建专用GPT的官方教程

工具推荐

  • PromptBase:提示词市场和分享平台
  • LangChain:构建复杂Agent工作流
  • Flowise:可视化搭建AI工作流

练习方法

  1. 参数对比实验

    • 使用不同temperature值完成同一任务
    • 对比输出结果,理解参数影响
    • 总结不同场景的最佳参数设置
  2. 多模态实战

    • 上传真实网站截图进行分析
    • 基于草图生成设计方案
    • 对比图文结合和纯文字提示的效果差异
  3. 构建自动化工作流

    • 设计一个完整的网站策划工作流
    • 使用分步执行提示词完成
    • 优化每一步的指令和输出质量
  4. 制作专用GPT

    • 针对特定行业制作专用GPT
    • 收集样本数据进行训练
    • 测试和优化GPT的输出质量

实践作业

尝试完成以下练习:

  1. 参数控制实践:分别使用temperature=0.1、0.7、0.9为同一家公司撰写文案,对比差异
  2. 多模态分析:上传一张现有网站截图,使用多模态提示词进行改版分析
  3. 构建工作流:使用分步执行提示词,完成一个完整的网站策划流程
  4. 制作专用GPT:为建站行业创建一个专用网站策划GPT
  5. API对接:学习API调用格式,尝试对接一个低代码平台

完成后记录学习心得,总结高阶提示词技术的应用场景和最佳实践。


来源:综合自提示词工程实践经验及AI应用最佳实践