提示词工程是如何工作的？

1. 输入处理阶段

当用户提交提示词后，模型首先解析输入内容，识别其中的角色定义、任务描述、约束条件和输出格式要求。模型将提示词作为"上下文前缀"，在此基础上进行概率预测。

2. 推理生成阶段

模型基于提示词提供的上下文信息，通过神经网络进行推理，预测下一个最可能的token。在2026年的前沿推理模型中（如Claude 4.7、GPT-5.5），模型会进行内部思维链推理，在给出最终答案前进行"思考"。

3. 输出控制阶段

通过提示词中的输出格式要求、约束条件等，模型生成的输出会被引导到预期的方向。例如，如果提示词要求"返回JSON格式"，模型会优先生成符合JSON语法的内容。

4. 迭代优化阶段

提示词工程是一个迭代过程。开发者根据模型输出效果，不断调整提示词的内容和结构，直到获得满意的输出。这个过程可以通过A/B测试、版本控制等方式进行系统化。