面试官:如何撰写prompt ?

在AI产品经理面试中,经常会问到这个问题,在AI产品设计中,Prompt(指令/提示词)的质量直接影响模型的输出效果。以下是撰写和调Prompt的一些方法:
一、Prompt撰写原则
1. 明确性 (Clarity)
   - 目标清晰:直接说明需求,避免模糊表述
   - 示例:❌"写个文案" → ✅"写300字防晒霜电商文案,强调清爽不油腻"

2. 结构化 (Structure)
   - 逻辑分层:使用编号/分段组织内容
   - 模板:
     1) 角色设定:[如"你是个10年经验的数据科学家"]
     2) 核心任务:[明确要求]
     3) 输出格式:[指定Markdown/JSON等]

3. 上下文 (Context)
   - 必要背景:提供关键信息
   - 示例:❌"总结会议" → ✅"总结周三14:00产品会结论,需包含技术可行性评估"

4. 约束条件 (Constraints)
   - 明确限制:
     - 字数限制(如"200字内")
     - 风格要求(如"正式报告/口语化")
     - 避免内容(如"不使用专业术语")

5. 示例引导 (Example-driven)
   - 提供输入输出范例:
     输入:"将'用户体验很重要'改写成营销话术"
     输出:"匠心打造指尖愉悦,每1像素都为舒适而生"

[优化技巧]
• 迭代测试:通过"假设-反馈"循环改进
• 动词精准:使用"生成/对比/改写"等动作词
• 格式标记:重要内容用「」或ALL CAPS

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1️⃣ 基础认知类请用通俗的语言解释什么是 Agent,以及它与传统 AI 工具的核心区别。回答要点:简单来说,Agent 是具备自主能力的智能体,核心是可以独立完成 “理解需求 → 落地执行” 的完整闭环,不需要人一步步下达指令。传统 AI 工具比如翻译,需要你手动复制粘贴、选择语言、点击翻译,每一步都要人操作。而 Agent 只需要你说一句 “把这份英文合同翻译成中文,核对专业术语后导出 PDF 发到我邮箱”,它就能自动识别文件、调用翻译能力、校验内容、调用邮箱发送,全程不用人看管。传统 AI 是 “工具”,Agent 更像 “能自主干活的助手”。2️⃣ 产品设计类在设计 Agent 产品时,你会优先考虑哪些核心能力模块?为什么?回答要点:我会优先聚焦四个核心模块,它们是 Agent 跑通执行闭环的关键:一是目标理解与任务拆解模块,Agent 必须先准确理解需求,并拆成可执行的步骤;二是规划与决策模块,确定执行顺序、优先级以及异常处理逻辑;三是工具调用与执行模块,能够调用多种工具,并对结果做校验和纠错。3️⃣ 技术协同类Agent 涉及大模型、工具链、记忆存储等多种技术栈,你如何与技术团队对齐需求,保证产品顺利落地?回答要点:核心是做好需求拆解、可行性校验和迭代节奏对齐,避免和技术脱节。在需求阶段,我会和技术负责人对齐最小可行方案,把产品目标翻译成清晰的技术语言。4️⃣ 落地经验类在你做过的 Agent 产品中,最大的落地难点是什么?如何解决的?回答要点:我之前做过电商运营类 Agent,最大难点是场景边界模糊,导致出现误操作。比如 “优化商品标题” 这个需求,新品要突出卖点,爆款要侧重关键词,Agent 初期无法区分场景,甚至出现过误改订单状态引发问题的情况。5️⃣ 用户体验类Agent 经常出现理解偏差、执行不到位的问题,你会如何设计来提升用户信任度?回答要点:提升信任的核心是做到可预期、可控制、可纠正。可预期:提前明确能力边界,对模糊需求主动追问,减少理解偏差;可控制:执行过程透明、实时反馈进度,提供暂停 / 撤销功能,高危操作必须二次确认,让用户随时可以干预。
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