引言：Prompt Engineering 与 AI 代码生成

在人工智能飞速发展的当下，AI 代码生成技术正逐渐改变软件开发的格局。从自动补全代码片段到生成完整的功能模块，AI 代码生成工具如 GitHub Copilot、CodeGeeX 等，正助力开发者提升效率、减少重复性工作。而在这一过程中，Prompt Engineering（提示工程）扮演着举足轻重的角色，它是引导 AI 生成高质量、精准代码的关键。

本文将深入探讨 Prompt Engineering 在 AI 代码生成中的应用，分享 5 大实用技巧，助你充分发挥 AI 代码生成工具的潜力，生成更符合需求的代码。

技巧一：精准清晰的指令描述

明确功能需求

在使用 AI 生成代码时，明确功能需求是首要任务。模糊的指令会导致 AI 生成的代码与预期大相径庭，而精准的描述则能引导 AI 输出符合需求的代码。

例如，若需求是生成一个简单的用户登录功能，模糊的描述可能是 “写一个登录功能”。这样的指令缺乏关键信息，AI 可能不清楚使用何种编程语言、采用怎样的验证机制，以及与数据库的交互方式等。基于此，AI 生成的代码可能仅仅是一个简单的函数框架，无法满足实际应用的需求。

相反，清晰的描述应包含具体的编程语言、技术框架和详细的功能要求，如 “使用 Python 和 Flask 框架，编写一个用户登录功能，该功能需连接 MySQL 数据库，验证用户输入的用户名和密码是否匹配，并返回相应的提示信息”。这种详细的指令为 AI 提供了明确的方向，使其能够生成更完整、准确的代码，如下所示：

from flask import Flask, request, jsonify

import mysql.connector

app = Flask(__name__)

# 配置数据库连接

mydb = mysql.connector.connect(

host="localhost",

user="your_username",

password="your_password",

database="your_database"

)

mycursor = mydb.cursor()

@app.route('/login', methods=['POST'])

def login():

data = request.get_json()

username = data.get('username')

password = data.get('password')

if not username or not password:

return jsonify({"message": "用户名和密码不能为空"}), 400

sql = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s"

val = (username, password)

mycursor.execute(sql, val)

user = mycursor.fetchone()

if user:

return jsonify({"message": "登录成功"}), 200

else:

return jsonify({"message": "用户名或密码错误"}), 401

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

通过这个对比可以看出，清晰的功能需求描述是生成准确代码的基石，它能让 AI 更好地理解任务，减少误解和偏差。

规定输出格式

除了明确功能需求，规定输出格式同样重要。不同的应用场景和项目结构对代码格式有不同的要求，明确的输出格式能确保生成的代码易于集成和使用。

例如，若要生成一个计算两个数之和的函数代码，简单的需求描述 “生成一个计算两数之和的函数” 虽然明确了功能，但未提及输出格式。AI 可能会生成多种形式的代码，如 Python 函数：

def add_numbers(a, b):

return a + b

或者 JavaScript 函数：

function addNumbers(a, b) {

return a + b;

}

然而，如果规定了输出格式，如 “使用 Python 语言，生成一个计算两数之和的函数，函数需包含注释说明功能和参数，采用 PEP8 代码风格”，AI 生成的代码将更加规范和符合要求：

def add_numbers(a, b):

"""

该函数用于计算两个数的和。

:param a: 第一个数

:param b: 第二个数

:return: 两数之和

"""

return a + b

在实际项目中，规定输出格式可以避免后续的代码调整和格式转换工作，提高开发效率，同时也有助于团队协作，使代码风格保持一致，增强代码的可读性和可维护性。

技巧二：提供有效的示例引导

单样本示例引导

在一些简单的代码生成任务中，单样本示例能帮助 AI 快速理解任务模式。例如，若要生成一个将字符串首字母大写的函数，提供一个简单的示例可以让 AI 更准确地把握需求。

# 示例：将字符串 "hello" 首字母大写

def capitalize_example():

s = "hello"

return s.capitalize()

# 任务：将输入字符串首字母大写

def capitalize_task(input_str):

# 请在此处编写代码

通过这个示例，AI 能清晰地看到任务的具体要求和实现方式，从而生成如下准确的代码：

def capitalize_task(input_str):

return input_str.capitalize()

这种单样本示例引导在简单任务中效果显著，它能让 AI 在短时间内理解任务模式，生成符合要求的代码。

少样本示例引导

对于复杂的任务，少样本示例引导则更具优势。当需要生成一个实现复杂算法的代码时，如快速排序算法，提供多个示例可以帮助 AI 更好地理解算法的逻辑和步骤。

# 示例1：对列表 [5, 2, 9, 1, 5, 6] 进行快速排序

def quick_sort_example1():

arr = [5, 2, 9, 1, 5, 6]

def partition(arr, low, high):

pivot = arr[high]

i = low - 1

for j in range(low, high):

if arr[j] <= pivot:

i = i + 1

arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]

return i + 1

def quick_sort_recursive(arr, low, high):

if low < high:

pi = partition(arr, low, high)

quick_sort_recursive(arr, low, pi - 1)

quick_sort_recursive(arr, pi + 1, high)

return arr

return quick_sort_recursive(arr, 0, len(arr) - 1)

# 示例2：对列表 [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] 进行快速排序

def quick_sort_example2():

arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]

def partition(arr, low, high):

pivot = arr[high]

i = low - 1

for j in range(low, high):

if arr[j] <= pivot:

i = i + 1

arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]

return i + 1

def quick_sort_recursive(arr, low, high):

if low < high:

pi = partition(arr, low, high)

quick_sort_recursive(arr, low, pi - 1)

quick_sort_recursive(arr, pi + 1, high)

return arr

return quick_sort_recursive(arr, 0, len(arr) - 1)

# 任务：对输入列表进行快速排序

def quick_sort_task(input_list):

# 请在此处编写代码

通过这两个示例，AI 能够学习到快速排序算法的关键步骤和逻辑，包括如何选择基准点、如何进行分区以及如何递归地对分区进行排序。基于这些示例，AI 可以生成如下实现快速排序算法的代码：

def quick_sort_task(input_list):

def partition(arr, low, high):

pivot = arr[high]

i = low - 1

for j in range(low, high):

if arr[j] <= pivot:

i = i + 1

arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]

return i + 1

def quick_sort_recursive(arr, low, high):

if low < high:

pi = partition(arr, low, high)

quick_sort_recursive(arr, low, pi - 1)

quick_sort_recursive(arr, pi + 1, high)

return arr

return quick_sort_recursive(input_list, 0, len(input_list) - 1)

在复杂任务中，少样本示例能够覆盖更多的任务细节和变化情况，帮助 AI 更好地理解任务，从而生成更完整、准确的代码 。

技巧三：合理利用上下文信息

背景知识补充

在 AI 代码生成中，背景知识是引导 AI 理解任务的关键。当开发特定领域的代码时，如医疗信息系统中的患者数据处理功能，补充背景知识能使 AI 生成更贴合实际需求的代码。假设需求是使用 Python 和 Django 框架，开发一个从患者病历中提取关键症状信息的功能。如果仅仅给出 “编写提取患者症状信息的代码” 这样的指令，AI 可能生成一个通用的文本提取函数，但无法满足医疗领域的专业需求。

若补充相关背景知识，如 “在医疗信息系统中，患者病历采用特定的 XML 格式存储，其中症状信息包含在标签内。请使用 Python 和 Django 框架，编写一个从病历中提取标签内容的函数”，AI 就能更好地理解任务背景，生成如下代码：

import xml.etree.ElementTree as ET

from django.http import JsonResponse

def extract_symptoms(request):

if request.method == 'POST':

# 假设接收到的病历数据在request.body中

xml_data = request.body.decode('utf-8')

root = ET.fromstring(xml_data)

symptoms = []

for symptom in root.findall('.//symptom'):

symptoms.append(symptom.text)

return JsonResponse({'symptoms': symptoms})

else:

return JsonResponse({'error': 'Only POST method is allowed'}, status = 405)

补充背景知识能够为 AI 提供任务的上下文，使其理解任务的特定需求和约束，从而生成更符合实际应用场景的代码。

关联相关代码片段

在项目开发中，关联相关代码片段能帮助 AI 生成更连贯、一致的代码。当需要生成项目中某个功能模块的代码时，如电商系统中的订单支付功能，将该功能与已有的用户认证、商品库存管理等相关代码片段关联起来，能让 AI 更好地理解代码之间的关系和依赖。

假设已有的用户认证代码片段如下：

from django.http import JsonResponse

from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

import jwt

from user.models import User

@csrf_exempt

def authenticate_user(request):

if request.method == 'POST':

data = request.json()

username = data.get('username')

password = data.get('password')

try:

user = User.objects.get(username = username, password = password)

payload = {'user_id': user.id, 'username': user.username}

token = jwt.encode(payload, 'your_secret_key', algorithm='HS256')

return JsonResponse({'token': token}, status = 200)

except User.DoesNotExist:

return JsonResponse({'error': 'Invalid credentials'}, status = 401)

else:

return JsonResponse({'error': 'Only POST method is allowed'}, status = 405)

在生成订单支付功能代码时，可以这样关联：“在我们的电商系统中，订单支付功能依赖于用户认证。已有的用户认证代码如上述 authenticate_user 函数所示，它通过 JWT 进行用户身份验证。请编写订单支付功能代码，确保在支付前验证用户身份，使用 Python 和 Django 框架，支付功能需与已有的用户认证和商品库存管理功能协同工作”。通过这样的关联，AI 能够理解订单支付功能与其他模块的关系，生成的代码如下：

import stripe

from django.http import JsonResponse

from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

from django.views.decorators.http import require_POST

import jwt

from user.models import User

from product.models import Product

stripe.api_key = 'your_stripe_secret_key'

@csrf_exempt

@require_POST

def process_payment(request):

# 从请求头中获取JWT token

token = request.headers.get('Authorization').split(' ')[1]

try:

payload = jwt.decode(token, 'your_secret_key', algorithms=['HS256'])

user = User.objects.get(id = payload['user_id'])

except (jwt.ExpiredSignatureError, jwt.InvalidTokenError, User.DoesNotExist):

return JsonResponse({'error': 'Unauthorized'}, status = 401)

data = request.json()

amount = data.get('amount')

product_id = data.get('product_id')

try:

product = Product.objects.get(id = product_id)

if product.stock < 1:

return JsonResponse({'error': 'Product out of stock'}, status = 400)

# 这里简化处理，实际需要更复杂的Stripe支付流程

charge = stripe.Charge.create(

amount = amount,

currency='usd',

source = data.get('token'),

description='Payment for product'

)

product.stock -= 1

product.save()

return JsonResponse({'message': 'Payment successful'}, status = 200)

except Product.DoesNotExist:

return JsonResponse({'error': 'Product not found'}, status = 404)

except Exception as e:

return JsonResponse({'error': str(e)}, status = 500)

关联相关代码片段能够让 AI 在生成代码时，充分考虑代码之间的关联性和整体性，避免生成孤立、不兼容的代码，从而提高代码的质量和可维护性。

技巧四：采用链式思维提示

复杂问题分解

在处理复杂问题时，将其分解为多个步骤是 Prompt Engineering 的关键策略。复杂问题往往涉及多个子任务和逻辑环节，直接要求 AI 生成完整代码可能导致代码逻辑混乱、功能缺失或错误频出。而通过将问题分解，能让 AI 更清晰地理解任务，逐步生成准确的代码。

以开发一个复杂软件系统的代码为例，假设要开发一个电商平台的订单管理系统，该系统需具备订单创建、查询、更新和删除功能，同时要与库存管理系统和支付系统进行交互。这个问题包含多个子任务，若不进行分解，直接让 AI 生成代码，可能会得到结构混乱、难以维护的代码。

将其分解为以下步骤：首先是订单数据结构设计，确定订单数据的存储格式和字段定义；其次是订单创建功能实现，编写代码实现用户下单时创建订单记录，并更新库存和触发支付流程；接着是订单查询功能，实现根据订单 ID、用户 ID 等条件查询订单信息；然后是订单更新功能，允许修改订单状态、收货地址等信息；最后是订单删除功能，在满足一定条件下删除订单记录，并处理相关的库存和支付记录。

逐步引导生成

在分解问题后，逐步引导 AI 生成代码是实现精准代码生成的关键。每一步的提示引导都应清晰明确，确保 AI 理解当前任务的目标和要求。

例如，在实现订单创建功能时，提示可以这样写：“首先，定义一个函数create_order，该函数接收用户 ID、商品列表、收货地址等参数。在函数内部，连接数据库，插入一条新的订单记录，订单记录应包含订单 ID（自动生成）、用户 ID、订单创建时间、订单状态（初始为‘未支付’）等字段。插入成功后，调用库存管理系统的接口，减少相应商品的库存数量。最后，返回订单创建结果，若成功返回订单 ID，若失败返回错误信息。使用 Python 和 Django 框架实现。” 通过这样详细的提示，AI 可以逐步生成如下代码：

from django.http import JsonResponse

from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

from.models import Order, OrderItem

import requests

@csrf_exempt

def create_order(request):

if request.method == 'POST':

data = request.json()

user_id = data.get('user_id')

product_list = data.get('product_list')

shipping_address = data.get('shipping_address')

# 自动生成订单ID，这里简单示例，实际应用中需更复杂的生成逻辑

import uuid

order_id = str(uuid.uuid4())

try:

# 创建订单记录

new_order = Order.objects.create(

order_id = order_id,

user_id = user_id,

order_time = timezone.now(),

order_status = '未支付',

shipping_address = shipping_address

)

for product in product_list:

product_id = product.get('product_id')

quantity = product.get('quantity')

# 创建订单项记录

OrderItem.objects.create(

order = new_order,

product_id = product_id,

quantity = quantity

)

# 调用库存管理系统接口减少库存

inventory_url = 'http://inventory_system.com/decrease_stock'

inventory_data = {

'product_id': product_id,

'quantity': quantity

}

response = requests.post(inventory_url, json = inventory_data)

if response.status_code != 200:

raise Exception('库存更新失败')

return JsonResponse({'order_id': order_id}, status = 200)

except Exception as e:

return JsonResponse({'error': str(e)}, status = 500)

else:

return JsonResponse({'error': 'Only POST method is allowed'}, status = 405)

通过逐步引导，AI 能够按照清晰的逻辑生成代码，每一步都有明确的目标和实现方式，从而提高代码的准确性和可维护性。这种链式思维提示方法在处理复杂问题时尤为有效，它能将复杂的任务拆解为简单的步骤，让 AI 逐步完成，最终得到完整准确的代码 。

技巧五：系统性测试与优化

建立评估指标

在 AI 代码生成过程中，建立科学合理的评估指标是确保代码质量的关键。这些指标涵盖多个维度，能全面反映代码的优劣，为后续的优化提供有力依据。

准确性是评估代码质量的核心指标之一，它要求代码能够准确无误地实现预期功能。这不仅包括语法的正确性，更涉及逻辑的严密性。以一个简单的数学计算函数为例，若要求生成一个计算两个整数之和的函数，代码不仅要符合 Python 或其他编程语言的语法规范，在逻辑上也要确保输入的两个整数能被正确相加，返回准确的结果。任何语法错误，如变量未定义、语法结构错误，或者逻辑错误，如计算逻辑错误，都会导致代码无法准确实现功能，降低准确性。

可读性对于代码的维护和团队协作至关重要。易读的代码结构清晰、变量命名规范、注释详实。在一个大型项目中，多个开发者可能会参与到代码的维护和扩展中，如果代码可读性差，其他人很难理解代码的逻辑和功能，这将极大地增加维护成本和出错的概率。例如，使用有意义的变量名，如用total_price表示总价，而不是简单的tp，能让代码更易理解；在关键代码段添加注释，解释代码的功能和实现思路，能帮助其他开发者快速掌握代码的意图。

可维护性衡量代码在后续修改、扩展时的难易程度。具有良好可维护性的代码通常采用模块化设计，各个模块功能独立、职责单一，模块之间的耦合度低。当需求发生变化或需要修复漏洞时，开发者能够轻松定位到相关代码模块进行修改，而不会对其他部分产生过多影响。比如，在一个电商系统中，将用户管理、订单管理、商品管理等功能分别封装在不同的模块中，每个模块有清晰的接口和功能定义，当需要添加新的商品属性时，只需在商品管理模块中进行修改，而不会影响到其他模块的正常运行。

迭代优化 Prompt

根据评估指标的反馈，对 Prompt 进行迭代优化是提升 AI 生成代码质量的重要手段。通过不断调整 Prompt 的内容和结构，引导 AI 生成更符合要求的代码。

例如，最初的 Prompt 为 “使用 Python 编写一个简单的文件读取函数”，AI 生成的代码可能只是实现了基本的文件读取功能，没有考虑到异常处理等情况。根据准确性和可维护性的评估要求，对 Prompt 进行优化，改为 “使用 Python 编写一个健壮的文件读取函数，该函数需处理文件不存在、权限不足等常见异常情况，并返回有意义的错误信息”。优化后的 Prompt 为 AI 提供了更详细的任务要求，AI 生成的代码如下：

def read_file(file_path):

try:

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:

content = file.read()

return content

except FileNotFoundError:

return "文件不存在"

except PermissionError:

return "权限不足，无法读取文件"

except Exception as e:

return f"读取文件时出现错误: {str(e)}"

对比优化前后的代码，优化后的代码增加了异常处理机制，能够更好地应对各种可能出现的情况，提高了代码的准确性和健壮性。通过这种迭代优化的方式，不断根据评估结果调整 Prompt，能让 AI 生成的代码质量逐步提升，更符合实际项目的需求。在实际应用中，可能需要多次迭代优化 Prompt，每次优化后都重新评估代码质量，直到生成的代码满足所有的评估指标要求。

实战案例分析

案例一：Web 应用开发

在一个 Web 应用开发项目中，需要使用 React 和 Node.js 开发一个简单的博客系统。借助 AI 代码生成工具，运用 Prompt Engineering 技巧来实现这一功能。

首先，明确功能需求。使用精准清晰的指令描述，告知 AI 要开发一个博客系统，该系统需包含用户注册登录、文章发布、文章列表展示、文章详情查看等功能。同时，规定输出格式为符合 React 和 Node.js 项目结构的代码，采用 ES6 语法规范，使用 Axios 进行 HTTP 请求，数据库使用 MongoDB。

为了让 AI 更好地理解任务，提供有效的示例引导。给出一个简单的 React 组件示例，展示如何创建一个按钮组件，并处理点击事件；再给出一个 Node.js 中使用 Express 框架连接 MongoDB 的示例，展示如何进行数据库查询操作。

在开发过程中，合理利用上下文信息。补充背景知识，说明博客系统的业务流程，如用户注册时需要验证邮箱格式、密码强度等；文章发布时需要进行内容审核等。同时，关联相关代码片段，将用户认证模块的代码与文章发布功能关联起来，确保只有登录用户才能发布文章。

对于复杂问题，采用链式思维提示。将博客系统的开发分解为多个步骤，先完成用户认证模块，再进行文章数据结构设计，接着实现文章发布、列表展示和详情查看功能。在每个步骤中，逐步引导 AI 生成代码，例如在实现文章列表展示功能时，提示 AI 先从 MongoDB 中查询文章数据，然后将数据传递给 React 组件进行渲染，同时要处理分页逻辑。

完成代码生成后，建立评估指标进行系统性测试与优化。评估指标包括代码的准确性，即功能是否正常实现；可读性，代码结构是否清晰、注释是否完善；可维护性，模块划分是否合理、是否易于扩展。根据评估结果，对 Prompt 进行迭代优化。例如，发现文章列表展示时加载速度较慢，通过分析发现是数据库查询语句未优化，于是调整 Prompt，要求 AI 优化查询语句，增加索引等操作。经过多次迭代优化，最终生成的代码能够高效、稳定地运行，满足项目需求 。

案例二：数据分析脚本编写

在数据分析项目中，需要使用 Python 和 Pandas 库编写一个数据分析脚本，用于处理销售数据。数据包含订单编号、客户名称、销售金额、销售日期等字段，要求统计每个客户的总销售额，并按销售额从高到低排序，最后生成可视化图表展示结果。

运用精准清晰的指令描述，向 AI 明确功能需求，包括数据处理步骤、统计要求和可视化需求。规定输出格式为 Python 脚本，使用 Pandas 库进行数据处理，Matplotlib 库进行可视化。

为了引导 AI 准确生成代码，提供有效的示例引导。给出一个使用 Pandas 读取 CSV 文件并进行简单数据统计的示例，如统计某列数据的平均值；再给出一个使用 Matplotlib 绘制柱状图的示例，展示如何设置图表标题、坐标轴标签等。

合理利用上下文信息，补充背景知识，说明销售数据的来源和可能存在的数据质量问题，如数据缺失、格式不一致等，并要求 AI 在代码中添加数据清洗步骤。同时，关联相关代码片段，将数据读取部分与数据清洗、统计和可视化部分关联起来，确保整个数据分析流程的连贯性。

采用链式思维提示，将数据分析任务分解为多个步骤。首先读取销售数据文件，然后进行数据清洗，接着统计每个客户的总销售额，再对统计结果进行排序，最后使用 Matplotlib 生成柱状图展示排名前 10 的客户销售额。在每个步骤中，逐步引导 AI 生成代码，例如在数据清洗步骤中，提示 AI 检查数据是否存在缺失值，若存在则使用指定方法进行填充；检查数据格式是否正确，若不正确则进行转换。

完成代码生成后，建立评估指标进行系统性测试与优化。评估指标包括代码的准确性，即统计结果是否正确、可视化图表是否符合要求；运行效率，处理大规模数据时的运行时间是否在可接受范围内；代码的可复用性，是否将常用功能封装成函数以便在其他项目中复用。根据评估结果，对 Prompt 进行迭代优化。例如，发现处理大规模数据时运行效率较低，通过分析发现是数据统计部分的算法复杂度较高，于是调整 Prompt，要求 AI 优化统计算法，采用更高效的数据结构和计算方法。经过多次优化，生成的数据分析脚本能够快速、准确地处理销售数据，并生成直观的可视化图表，为业务决策提供有力支持。

总结与展望

回顾 5 大技巧

本文深入探讨了 Prompt Engineering 在 AI 代码生成中的 5 大实用技巧，这些技巧是提升 AI 生成代码质量和准确性的关键。精准清晰的指令描述是基础，明确功能需求和规定输出格式，能让 AI 准确理解任务，生成符合预期的代码。有效的示例引导，无论是单样本还是少样本示例，都能帮助 AI 快速掌握任务模式，尤其在复杂任务中，少样本示例能覆盖更多细节，引导 AI 生成更完整的代码。合理利用上下文信息，通过补充背景知识和关联相关代码片段，能使 AI 生成的代码更贴合实际应用场景，与现有项目更好地融合。采用链式思维提示，将复杂问题分解为多个步骤，逐步引导 AI 生成代码，能确保代码逻辑清晰、结构合理。系统性测试与优化，通过建立评估指标，从准确性、可读性和可维护性等多维度评估代码质量，并根据评估结果迭代优化 Prompt，不断提升代码质量 。

未来发展趋势

随着 AI 技术的不断进步，Prompt Engineering 在 AI 代码生成领域将迎来更广阔的发展空间。未来，AI 代码生成工具将更加智能，能够理解更复杂的自然语言指令，生成更高质量的代码。Prompt Engineering 的技巧和方法也将不断演进，更加注重人机协作的效率和效果。同时，随着低代码 / 无代码平台的兴起，Prompt Engineering 将在这些平台中发挥重要作用，帮助非专业开发者更轻松地创建应用程序。

对于开发者而言，持续学习和探索 Prompt Engineering 的新技巧、新方法至关重要。掌握这些技能，不仅能提升工作效率，还能在 AI 时代的软件开发中占据优势。希望本文介绍的 5 大技巧能为读者在 AI 代码生成的实践中提供有益的参考，助力大家充分发挥 AI 的潜力，创造出更优秀的软件作品。