AI编程实战：程序员最该会的 5 个 Prompt 技巧

写在前面

模板保证下限，技巧拉高上限。这 5 个技巧可以组合使用，覆盖绝大多数编程场景。

一、角色设定

你是一名熟悉 Django 的资深后端工程师，请从生产可维护性的角度 review 这段代码

角色让 AI 调用对应领域的知识，回答的专业度立刻不一样。

二、给示例（few-shot）

示例输入：{"name": "Alice"} -> 输出：ALICE
示例输入：{"name": "bob"}  -> 输出：BOB
请按同样规则处理我的输入：{"name": "carol"}

一个输入输出对，胜过十句规则描述。

三、要求分步思考

先列出实现步骤，再写代码，最后说明测试方案

强制 AI 先规划再动手，能明显减少"直接给一段跑不通的代码"的情况。

四、明确 DO / DON’T

必须：使用类型注解；抛出 ValueError 处理非法输入
不要：修改其他函数；引入新依赖

约束写得越"可执行"，AI 越不会自由发挥。

五、追问迭代

你觉得这段实现里风险最高的部分是什么？先解决它

让 AI 自我审查，往往能发现你自己都没注意到的坑。

提示：五个技巧不是选择题，是组合技。一次提问里用上"角色 + 分步 + DO/DON’T"，效果通常是三倍的。

小结与下篇预告

这篇掌握了 5 个核心技巧。下一篇《AI编程实战：Agent 模式初体验，让 AI 自主干活》，从"对话"升级到"派活"。

小作业

拿一个旧需求，用至少 3 个技巧重写 Prompt，和之前的结果对比，把差异记下来。