本文将从一位开发者的实战经验出发，结合真实案例，分享如何更高效地使用AI工具。看完这篇文章，你将掌握一套实用的prompt技巧。
最近在带团队做NLP项目时，发现很多同学都在纠结一个问题：明明用着最先进的AI工具，产出效果却差强人意。作为一名在AI领域摸爬滚打3年的老兵，今天想和大家分享一些实战心得。
从一个尴尬的bug说起
上周四，我们团队的小王遇到了一个"有趣"的场景。他正在用AI协助重构一个复杂的支付模块，结果AI给出的代码建议完全跑偏了。看到他的prompt，我忍不住笑了：
帮我重构这段代码这就像你去米其林三星餐厅说"我要吃饭"一样模糊😂。经过指导，他把prompt改成了：
背景：这是一个处理支付回调的核心模块
现状：代码耦合度高，错误处理分散，难以维护
目标：使用DDD思想重构，提高可维护性
具体需求：
1. 将支付逻辑与业务逻辑解耦
2. 统一异常处理机制
3. 添加必要的日志监控
4. 保证向后兼容
请提供：
1. 重构后的代码架构
2. 关键类的代码示例
3. 重构步骤建议结果？生成的方案直接被架构师采纳，重构后的代码测试覆盖率提升到了95%。
三个让AI质量提升10倍的核心技巧
1. 上下文补全术
还记得上个月做的电商推荐系统吗？最初我是这样问的：
怎么提高推荐准确率？显然，这个问题太过宽泛。改进后的版本：
背景：电商平台的商品推荐系统
现状：
- 日活用户：10w
- 商品SKU：50w+
- 当前推荐准确率：15%
- 使用算法：基于协同过滤
目标：希望准确率提升到25%+
请提供：
1. 可行的优化方案
2. 实施路径
3. 潜在风险
4. 预期收益评估2. 迭代优化术
这个技巧我用得最多。比如最近在设计一个分布式缓存方案：
第一轮：
请设计一个分布式缓存系统的整体架构第二轮：
基于刚才的架构，详细说明这几点：
1. 缓存预热策略
2. 数据一致性保证
3. 热点数据处理第三轮：
关于热点数据处理方案，我们预计会遇到秒杀场景，QPS可能达到10w+，如何应对？3. 角色定义术
在写技术方案时，我特别喜欢用这个技巧：
你现在是一位有10年分布式系统开发经验的架构师，请从以下维度评审这个方案：
1. 系统可扩展性
2. 故障容错能力
3. 性能瓶颈
4. 运维复杂度
5. 成本收益比实战案例：一个完整的项目示例
最近我主导了一个实时数据分析平台的开发，分享一下实际使用的prompt链：
架构设计阶段
身份：高级系统架构师 背景：实时数据分析平台- 数据延迟<5s
- 支持100个维度聚合
高可用99.99%
请提供系统架构方案技术选型阶段
- Flink vs Spark Streaming
- ClickHouse vs TiDB
Kafka vs Pulsar
重点关注：性能、运维成本、社区活跃度
最后的话
做了这么多年开发，最大的感悟是：工具永远是为问题服务的。写好prompt就像写好代码一样，需要持续优化和打磨。
如果你想学习更多干货内容，欢迎访问GPT中文站。作为一名重度用户，我每周都会在上面分享一些高质量的prompt模板。
欢迎在评论区留言分享你的使用技巧，我们一起进步！
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