告别手工写Prompt,两款神器助你轻松创作高质量提示！

很多团队已经把AI当成常规工具了，项目里天天碰，直接用来降本、提效、解决业务问题。前端、后端、产品、运营、测试这些原本分明的岗位，做AI相关的事时技术栈越来越像一套，边界变模糊了。

日常工作里，几乎每个涉及AI的项目都会碰到同一套事儿：需求拆解、做原型、要懂大语言模型、提示词、工作流、智能体这些概念。大家的视角不完全一样，但动作很接近。前阵子我写的一篇讲“智能体”的文章，阅读量过了六万，说明这个话题挺受关注的。

现实里没法绕开的一件事是——要跟大模型打交道，得写提示词。现在很多人觉得跟模型对话用自然语言就行，结果高估了自个儿表达的准确性，也高估了模型去找上下文的能力。有些自媒体鼓吹“提示词工程过时了，要学上下文工程”，这让不少人更轻视提示词。按我的理解，二者并不矛盾：提示词工程更多是从用户角度出发的技巧，上下文工程偏向工具和研发环节，两头都是为把正确背景塞进模型里服务。这个话题我后面会专门写一篇详细说明。

很多刚接触AI业务的同学，提示词写得乱七八糟，也不知道怎么去优化。纯靠手工琢磨有办法，但效率低。基于这个痛点，我想推荐两款好用的提示词自动生成和优化工具，能省下不少时间。先说第一款：atbigapp 上的免费工具，网址是
https://www.atbigapp.com/prompt。

用法很直白：把你当前写的提示词粘进去，点“自动优化”，选一个适合的模式，等它跑完就拿到新的版本。觉得不合适可以点“重新生成”，或者点“进一步优化”让AI再打磨一轮。想更深入用的话，页面里有使用文档，按文档走能发挥更多功能。我把这个给几个同事看过，他们直接说“好用，像神器”。体验要亲自试，可能对不同场景的帮助程度有差别。

第二款是字节出品的 promptpilot，地址
https://promptpilot.volcengine.com/home。定位更偏专业，做提示词生成和优化都挺全。举个常见场景：你要模型根据词库和字幕文件做校对，最后输出一个新文件。把需求和样例给它，它会生成一个结构化、具体、完整的提示词。生成的提示通常比较规整，有时还会把长输入用类似 xml 标签分隔，避免模型把指令和待处理内容混在一起。把变量位置留好后，业务端可以动态把词库、字幕文件等拼进去。

在实际接入像 Cherry Studio、Gemini 这种平台时，变量部分可以删掉，另外告诉模型“我会在实际使用时上传文件”就行。要改的话，可以手动改，也可以直接把修改点告诉 promptpilot，让它帮你改。它支持自动化优化，点几下就能出新版本。

还有验证功能：工具能检查提示词里可能的逻辑矛盾、格式错误、不清楚的指令等问题。把变量填上，点生成，就能看到模型的输出效果。如果想评估质量，可以构造多个用例，上传变量和理想答案，工具会批量调用模型生成结果并对照评分，给出评价数据。这一点对做流水线化、规模化应用很有帮助。

说回实践经验：开头的提示词很重要。要是刚开始能把任务想清楚，语言不用太格式化，但要明确，那么后续交给这些工具打磨，效果会更好。如果一开始就没想明白，后面改起来会很费劲。AI能帮你把提示词做得更规范、更结构化，但它不能替你替换思考。要能把需要模型完成的工作描述清楚，并准备好必要的资料，这样AI才能更顺利地帮你完成任务。

随着模型能力提升，确实有些提示词技巧会变得没那么关键。但只要我们还在用自然语言和大语言模型交互，就别指望所有人表达能力一致。提示词工程在很多场景下依然有价值。把认知调整到位，学会一些实践方法，能更好地把大模型当成工具来用。

如果想拿到更多这类工具和实战经验，可以关注我的微信公众号“悟鸣AI”，后面我会持续推送一些实用的AI工具和比较中性的操作建议。