这门课解决什么问题

很多上班族用大语言模型，往往停留在“随口一问、看天收成”的阶段。遇到复杂的业务场景，比如让模型按特定格式整理行业报告、结合公司内部知识库生成方案，或者搭建一个能稳定运行的工作流，简单的几句话指令就开始失效，输出要么跑题要么不可控。这门课要解决的，就是从“碰运气式提问”到“工程化控制模型”的转变。它不是教你背几句通用咒语，而是拆解提示词的结构化构建、结果约束、知识外挂和自动化防御机制。如果你日常需要频繁调用 DeepSeek 等模型处理繁琐文本、数据分析或业务流程，这套方法论能帮你把模型变成可控的生产力工具，而不是一个偶尔出错的聊天机器人。

适合什么基础与学习顺序建议

资料适合有实际业务处理需求、能基本操作大模型对话界面，但缺乏系统性方法论的职场人。不需要编程背景，但需要你带着具体的办公痛点来学。建议先从“战略与测评”这两块看起，建立“什么是好指令”以及“如何评估输出质量”的标尺；接着精读“战术技巧”中的结构化、加示例和加要求部分，这是日常办公提效最核心的抓手。对于“知识库外挂”和“提示词保护策略”等进阶内容，可以结合你手头的长文本处理任务边看边练。不要一上来就钻进智能体实战，底层结构化逻辑没吃透，搭出来的流程容易在边界条件下崩溃。

学完能独立做什么与资料配合方法

学完后，你应当能独立完成几件事：为周期性工作（如周报生成、竞品分析）编写可复用的结构化指令模板；通过加示例和结果控制，让模型输出直接符合排版要求，省去人工二次排版；利用知识外挂思路，让模型基于你提供的本地资料作答，减少事实幻觉；甚至能看懂并拆解别人的复杂提示词框架，将其迁移到自己的业务里。配合资料练习时，切忌只看不动。每看完一个战术章节，立刻打开对话窗口，拿你工作中真实的文档当测试素材。先按资料里的思路写一版指令，跑出结果，再对照课程里的测评维度去挑毛病、做迭代。提示词是一门手艺活，资料里的思路只是图纸，真正的肌肉记忆，来自于你拿真实数据不断试错、调优的过程。


学好提示词，更好地发挥出 DeepSeek-R1 等大模型的最大价值

课程目录

*   开篇词：如何才能精通提示词？

*   基础：提示词创作和调优的必备知识

*   战略：定义什么是好的提示词

*   测评：全面把握提示词效果

*   拆解：复杂任务应对之道

*   提示词战术技巧-前导课

*   战术：制胜关键 - 提示词结构化

*   战术：我做你看 - 加示例

*   战术：结果控制 - 加要求

*   战术：知识外挂 - 知识库

*   战术：人模对齐 - 相互解释

*   战术：全面发散 - 多维度提问

*   战术：循序渐进 - 迭代式提问

*   战术：质量保障 - 准确性和完整性检查

*   提示词高级篇- 前导课

*   高级：战术技巧的综合应用 - 提示词框架

*   高级：学会偷懒 - 提示词自动化

*   高级：安全防御 - 提示词的保护策略

*   高级：复杂提示词的结构化

*   实战：AI 智能体 - 从想法到实现

*   实战：DeepSeek-R1 实战之改良版通俗讲解专家

*   经验：提示词调优方法和案例

*   实战： 复刻“言外之意"

*   经验：提示词的情绪价值-专业性和趣味性的平衡之道

*   经验: 几句话讲透 DeepSeek-R1 出来以后提示词该怎么写

*   经验：DeepSeek-R1 和 Manus 时代的提问之道-在随机性和确定性中寻找平衡

*   观点：提示词工程的局限性与未来展望

*   观点：提示词工程的常见误区

*   结束语 | 与模共舞：提示词带来的个人越阶

*   加餐1：AI 协作模式之双向费曼学习法

*   加餐 2：提示词工程实践之林姨语录仿写

*   加餐 3：AI 主导的人机交互式学习新方式

*   加餐4：AI 时代的逻辑可视化:逻辑路线图

*   加餐5: 重生之我在 Claude 上 “复刻”了 DeepSeek-R1 效果

*   加餐6：DeepSeek-R1 时代-提示词工程的范式跃迁与价值重构

*   加餐7：DeepSeek-R1 vs GPT-4：提示词工程的范式转变

*   加餐8：十分钟复刻职场小红书，从想法到落地

*   加餐9：Manus ”泄露“的提示词赏析

*   加餐10：活学活用之“阿尔戈斯之眼”