source：https://addyo.substack.com/p/the-prompt-engineering-playbook-for
by: @addyosmani
| 技巧 | 提示词模板 | 目的 |
|---|---|---|
| 1. 角色提示 (Role Prompting) | “你是一位资深的 {某种语言} 开发者。请为了 {某个目标} 来审查这个函数。” | 模拟专家级的代码审查、调试或重构，获得更高质量的建议。 |
| 2. 明确上下文 (Explicit Context Setup) | “问题是：{问题摘要}。代码如下。它本应 {预期行为}，但现在却 {实际行为}。这是为什么？” | 清晰地框定问题，避免 AI 给出泛泛而谈、流于表面的回答。 |
| 3. 输入/输出示例 (Input/Output Examples) | “当输入为 {某个输入} 时，这个函数应该返回 {预期输出}。你能编写或修复这段代码吗？” | 通过具体示例来展示你的意图，引导 AI 智能体准确理解需求。 |
| 4. 迭代式链条 (Iterative Chaining) | “第一步，生成组件的骨架代码。下一步，我们来添加状态管理。最后，处理 API 调用。” | 将复杂的大任务分解成连续的小步骤，避免因提示过于庞大或含糊而导致 AI 混乱。 |
| 5. 模拟调试 (Debug with Simulation) | “请逐行过一遍这个函数。每个变量的值是什么？代码最有可能在哪里出错？” | 让 AI 智能体模拟代码的运行时行为，从而帮助你发现那些隐藏很深的 bug。 |
| 6. 功能蓝图 (Feature Blueprinting) | “我正在构建 {某个功能}。需求是：{几点核心需求}。技术栈是：{所用技术}。请搭建出初始组件的脚手架，并解释你的选择。” | 借助 AI 主导的规划和脚手架能力，高效启动新功能的开发。 |
| 7. 重构指导 (Code Refactor Guidance) | “请重构这段代码以提升 {某个目标}，例如 {可读性、性能、代码风格等}。请用注释来解释你做了哪些更改。” | 确保 AI 的代码重构与你的核心目标对齐，而不是进行随意的、不必要的修改。 |
| 8. 寻求替代方案 (Ask for Alternatives) | “你能用函数式风格重写这段代码吗？如果用递归版本会是什么样子？” | 探索多种不同的实现路径，开阔思路，并丰富你的技术工具箱。 |
| 9. 小黄鸭调试法 (Rubber Ducking) | “我是这样理解这个函数功能的：{你的解释}。我有什么遗漏吗？这个解释能暴露出什么 bug 吗？” | 让 AI 扮演“小黄鸭”的角色，通过向它解释来挑战你自己的理解，并发现逻辑上的矛盾之处。 |
| 10. 约束锚定 (Constraint Anchoring) | “请避免使用 {例如：递归}，并严格遵守 {例如：ES6 语法，不使用外部库}。请为 {例如：内存占用} 进行优化。函数如下：” | 给 AI 设定明确的边界和限制，防止它“自由发挥”过度，或引入与项目不兼容的代码模式。 |