Prompt分析
Prompt 安全与注入防护：防止用户输入劫持你的 AI 应用
当 LLM 应用接受用户输入时，恶意用户可通过 Prompt 注入劫持系统指令、泄露系统提示、绕过安全限制。本文拆解 Prompt 注入的五种攻击模式、三类防御策略、输入净化技巧与系统提示保护方案，帮你构建安全的 LLM 应用。Prompt 安全新系列开篇。
2026-08-12
#Prompt技巧#安全
#Prompt工程
共 5 篇内容，涉及 1 个模块
Prompt5
Prompt分析
Prompt 评估与优化：用数据衡量 Prompt 质量，告别'感觉还行'
Prompt 工程最大的痛点是'凭感觉调'——改了一个词，不知道是变好还是变差。Prompt 评估用量化指标（准确率/忠实度/相关性/延迟）替代主观判断，用 A/B 测试与回归测试保证迭代可控。本文拆解四类评估指标、评估数据集构建、自动化评估流程与常见误区，帮你建立数据驱动的 Prompt 优化闭环。
2026-08-11
#Prompt技巧#评估
Prompt通用
Prompt 模板化与复用：把高频指令封装成可复用资产，团队效率提升 10 倍
团队里每个人都在重复写相似的 Prompt：运营写周报、销售写跟进邮件、客服写回复模板。Prompt 模板化把这些高频指令封装成可复用资产，通过变量替换实现一键复用。本文拆解 Prompt 模板的设计原则、变量抽象、版本管理与团队共享机制，帮你把个人经验沉淀为组织能力。
2026-08-10
#Prompt技巧#模板化
Prompt通用
Instruction Engineering 指令工程：写出精准无歧义 Prompt 的 8 条法则
LLM 指令遵循能力再强，也敌不过歧义 Prompt。'写得好一点'、'详细一些'这类模糊指令是输出跑偏的根源。Instruction Engineering 研究如何写出精准、无歧义、可验证的指令。本文拆解指令的六要素、八条法则、常见歧义模式与测试方法，帮你把 Prompt 从'差不多'变成'精确可控'。
2026-08-09
#Prompt技巧#Instruction Engineering
Prompt通用
Role Prompting 角色提示：一句'你是资深XX专家'如何让 LLM 输出质量提升 40%
在 Prompt 开头赋予 LLM 一个角色身份（如'你是资深数据分析师'），能让模型激活相关领域知识、调整语气风格、约束输出范围。本文拆解 Role Prompting 的心理学原理、角色设计四要素、五类经典角色模板，以及角色提示的适用边界与常见误区。
2026-08-08
#Prompt技巧#Role Prompting