提示词工程-05-提示词工程深度研究报告
提示词工程深度研究报告
本篇为Agent能力测试的结果, 内容由AI生成.
编写: 伊薇特Agent
校对: 你
研究日期：2026-06-08
研究方法：多维度系统研究 + 官方文档分析 + 社区实践调研
搜索预算：~30次独立搜索，覆盖15+个维度
对前文的总结, 仅做展示.
研究地图
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交付文件清单
| 文件 | 大小 | 定位 | 目标读者 |
|---|---|---|---|
01-科普博客-写给所有人的提示词指南.md | 19KB | 实用技巧+对比案例 | 普通用户、AI新手 |
02-技术博客-提示词工程深度手册.md | 40KB | 方法论+工程框架+Agent OS | 开发者、提示工程师 |
03-衍生问题与前沿方向.md | - | 未覆盖的探索方向 | 研究者、深度用户 |
04-常用模板收藏.md | - | 可复用的场景模板 | 所有人 |
覆盖模型
- Claude（Opus 4.7/4.8, Sonnet 4.6）
- GPT-5（5.4/5.5）
- DeepSeek（V4, R1）
- Gemini（3 Pro）
核心引用来源
[1] GovTech Singapore. (2024). “CO-STAR Framework.” https://aipromptsx.com/prompts/frameworks/costar
[2] Nigh, M. (2023). “CRISPE Prompt Framework.” GitHub. https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List
[3] Benson, G. (2023). “BROKE Framework.” Medium. https://medium.com/@greg.benson/the-broke-framework-for-ai-prompts
[4] White, J. et al. (2023). “A Prompt Pattern Catalog.” arXiv:2302.11382. https://arxiv.org/abs/2302.11382
[5] Wei, J. et al. (2022). “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning.” NeurIPS. https://arxiv.org/abs/2201.11903
[6] Anthropic. (2024). “Building Effective AI Agents.” https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
[7] Anthropic. (2025). “Multi-Agent Research System.” https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
[8] Schulhoff, S. et al. (2024). “The Prompt Report.” arXiv:2406.06608. https://arxiv.org/pdf/2406.06608
[9] Bsharat, S. M. et al. (2024). “Principled Instructions.” arXiv:2312.16171. https://arxiv.org/abs/2312.16171
[10] Liu, N. F. et al. (2024). “Lost in the Middle.” TACL. https://aclanthology.org/2024.tacl-1.84/
[11] Khattab, O. et al. (2023). “DSPy.” arXiv:2310.03714. https://github.com/stanfordnlp/dspy
[12] Moai Team. (2026). “Agentic Product Standard.” GitHub. https://github.com/Moai-Team-LLC/agentic-product-standard
数据说明
本报告中的数据（效果提升百分比、准确率对比等）均标注了对应的参考文献。具体数值会因模型版本、任务类型和测试条件而异。建议读者在实际使用中自行验证。
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