提示词工程（Prompt Engineering）是不是“新时代的编程”？
一、引子：为什么大家开始重视 Prompt？
从 ChatGPT、Claude 到文生图工具（Stable Diffusion、MidJourney），AI 输出的质量高度依赖输入的提示词。
不同的人输入同样的问题，得到的答案可能天差地别。
出现了一个新角色：提示词工程师（Prompt Engineer），甚至有公司开出年薪几十万的岗位。
二、什么是提示词工程？
定义：通过设计输入语言（Prompt），让大模型更高效地生成符合预期的输出。
类比：就像写 SQL 语句来“问数据库”，提示词就是“问大模型的语言”。
技巧：角色设定、分步指令、输出格式约束、上下文补充、示例驱动等。
三、提示词工程 vs 传统编程
相似点
都是告诉“机器”该做什么。
都需要逻辑性、严谨性。
需要测试、调优、迭代。
不同点
编程语言是形式化的，语法严格；Prompt 更接近自然语言，容错率高。
编程的确定性强（输入相同 → 输出相同）；Prompt 是概率模型（输入相同 → 可能输出不同）。
编程需要精确控制；Prompt 更像“沟通与协商”。
四、提示词工程是不是“编程”？
观点一：是编程
它是一种“软编程”，核心是对 AI 模型进行编排和控制。
提示词像是“领域特定语言（DSL）”。
观点二：不是编程
缺乏严格的语法和确定性。
更像“沟通艺术”，而不是代码逻辑。
观点三：未来会融合
提示词工程会逐渐演化成一门“半编程语言”，结合自然语言 + 程序逻辑（如 LangChain、函数调用）。
五、未来趋势
提示词工具化：自动补全、优化提示词（如 GPTs、Prompt 工程平台）。
消失的 Prompt 工程师？：未来可能人人都能写 Prompt，AI 自带提示优化。
走向“AI 编程”：提示词工程只是过渡形态，未来可能直接用自然语言编程。
提示词工程是否是“新时代的编程”？
它不是传统意义上的编程，但它代表了 人机交互的新范式。
在 AI 时代，懂得如何和机器“对话”，本身就是一种新的“编程能力”。