本书是针对职业本科计算机类专业的实践型教材，在通义千问等国产大模型快速发展和广泛应用的大背景下，采用“示例驱动”的方式组织内容，通过大量提示词与模型回答的展示，引导读者理解提示结构、表达方式与思维组织方法，逐步掌握如何通过自然语言清晰地描述任务、限定条件与表达预期，从而获得更准确、可用的模型输出。本书以通义千问为主要交互平台，通过连续、真实的示例呈现提示的修改、优化与迭代过程。全书共6 章，包括认识AI 大模型和提示工程、提示工程的编写原则与应用、提示工程助力程序设计、提示工程助力课程学习、提示工程助力岗位实训、提示工程助力职业发展，使读者在具体示例中观察提示与回答之间的对应关系，并从中总结有效的提示策略。
本书适合作为职业本科计算机类专业教材，也可作为高等职业教育（本、专科）通识课教材，还可供教师、管理人员及需要借助大模型提高工作效率的读者参考。

近年来，随着大模型技术的快速发展，智能系统在教育、科研与社会生活中的应用不断扩展。用户与大模型之间的交互方式也逐渐从简单的问答转变为以任务描述、条件设定和结构化表达为核心的提示方式。提示工程因此成为大模型时代的基础技能之一。尤其在学习、编程、文本处理和岗位训练等场景中，合理的提示往往比单纯的语句输入更能获得准确、清晰且可用的结果。本书正是在这种背景下编写，希望为读者提供一种能够从示例中直接理解提示方法的学习途径。
本书针对职业本科计算机类专业教学需要编写，编写思路以“示例为主、讲解为辅”为基本原则。提示工程的核心在于表达方式的调整，而非理论本身的复杂性。因此，本书并未采用传统教材中过多概念推演的方式，而是通过真实示例呈现提示词与模型回答的关系，帮助读者从实际交互中观察提示的作用。
为了使示例具有代表性，本书以通义千问作为主要平台，在学习辅助、编程入门、岗位任务模拟、文本写作与职业发展等多个场景中选取真实、常用的任务作为示例来源。通过这些场景的交互示范，读者可以看到提示如何用于获取知识点的解释、生成示例代码、撰写计划、整理要点、制作表格或完成文稿。示例中也保留了不同阶段提示之间的对比，使读者能够体验提示优化与模型生成之间的逐步匹配过程。
在内容安排上，本书围绕提示工程的基本原理、表达方式、应用场景与训练路径展开。第1~3 章介绍大模型的发展背景、提示工程的基本概念、提示结构的形成方式、语义引导过程，以及任务描述的常见模式，使读者对提示设计建立初步理解。第4 章内容结合学习过程中的常见任务，如预习、课堂内容整理、知识梳理、笔记生成等，将提示工程融入学习活动，展示如何通过合理描述让大模型参与到课程学习的不同阶段。第5、6 章将视角拓展到岗位实训和职业发展中，与学习活动保持连续性，如日常工作流程的表达、计划制订、文稿生成、技能提升路径整理及求职准备等，帮助读者理解提示工程在实际场景中的应用价值。

第一篇 基础理论
第1章 认识AI大模型和提示工程 2
1.1 人工智能技术发展与现状  2
1.2 大模型技术发展与现状  8
1.3 提示工程的简介 13
第2章 提示工程的编写原则与应用16
2.1 提示工程的编写要素和原则 16
2.2 提示工程技术20
2.3 提示工程的应用  21
2.4 提示工程的优缺点 22
第3章 提示工程助力程序设计25
3.1 Python编程学习路径 26
3.2 简单代码生成27
3.3 高级代码生成33
3.4 代码纠错 42
3.5 代码注释 45
3.6 代码风格转换 47
3.7 代码性能优化51
3.8 辅助代码理解 55
3.9 API文档生成  58
3.10 代码自动测试 61
3.11 代码评审 63
3.12 代码生成反思 68
第二篇 课程学习
第4章 提示工程助力课程学习72
4.1 课前预习：大模型引导知识初探  73
目录
ii AI提示工程实战
4.2 课堂聆听：大模型实时解析课程要点 75
4.3 课后巩固：大模型助力知识内化与吸收 77
4.4 效果评估：大模型指导下的查漏补缺  92
4.5 知识深化：大模型引领专业课程的前沿探索  103
第5章 提示工程助力岗位实训 106
5.1 岗位场景呈现108
5.2 岗位职责解析114
5.3 岗位技能解析 122
5.4 技能提升咨询 128
5.5 实训任务开展（阶梯式提升）  136
第三篇 岗位实训
第6章 提示工程助力职业发展148
6.1 简历优化 148
6.2 交流面试 155
6.3 文本处理 161
6.4 职业发展 167
附录A 提示工程应用示例和代码175
附录B 思考与练习参考答案 177
参考文献 180

王丽，讲师，博士，毕业于河海大学信息与通信工程专业，现任南京工业职业技术学院计算机与软件学院专任教师。长期从事图像与信号处理、人工智能算法及大模型开发等方向的研究工作。以第一作者或通讯作者在国内外SCI期刊发表论文11篇，获授权发明专利1项。主持江苏省高等学校基础科学研究面上项目1项，参与国家自然科学基金项目2项。承担《机器学习技术》《深度学习技术与应用》《数字图像处理》等多门核心课程教学任务。指导学生参加大学生创新创业训练计划项目、中国高校计算机大赛等竞赛，获国家级二等奖1项、省级二等奖及三等奖各1项。

本书针对职业本科计算机类专业教学需要编写，编写思路以“示例为主、讲解为辅”为基本原则。提示工程的核心在于表达方式的调整，而非理论本身的复杂性。因此，本书并未采用传统教材中过多概念推演的方式，而是通过真实示例呈现提示词与模型回答的关系，帮助读者从实际交互中观察提示的作用。