字节推出了一款名为PromptPilot的产品，是面向大模型应用的全链路优化平台。平台介绍中提到，该产品不仅可以提供精准、专业、可持续迭代的提示词，还可以覆盖大模型开发从构想、开发部署到迭代优化的全过程。

该产品免费试用至2025年9月11日

主界面UI看上去很简洁，功能主要有三个：Prompt生成、Prompt优化和视觉理解Solution。

提示词工程

“提示词工程”是什么？

AI给出的回答是：“一门设计和优化提示词的科学，旨在更有效地与大型语言模型进行沟通，从而引导它们生成更准确、更相关、更高质量的输出结果。”

如前文所述，提示词的重要性源于”Garbage In, Garbage Out”原则，AI模型的输出质量直接取决于输入提示词的质量。

优质的提示词，最重要的功能在于有效减少AI出现“幻觉”的概率，使其回答更加贴近现实和用户意图。

同时，提示词有助于发掘AI的“潜力”。相比简单的指令，提示词工程可以让AI实现更多功能，比如编写代码、市场分析、创意生成等更加复杂、更加抽象的任务。

此外，用户还可以对AI的回答添加格式、语气、长度等约束条件，灵活地调整答案的展现形式，同时节约调试时间。

例如：

# 示例

* *用户说*: “谷歌的收入和市值是多少？”

* *你的思考*: 用户直接要“营业收入”和“市值”。这是基础指标。

* *最终输出*: 营业收入,市值

S – Steps（步骤）：完成任务需要分几步？

对于较为复杂的任务，就轮到之前提过的“思维链路”出场了。一次把任务灌输给AI通常得不到理想的结果，但如果能引导AI按照步骤思考和执行，就可以大幅提升输出结果的逻辑性和准确性。

例如：

# 步骤

首先判断用户指定的财务指标是否能够从给定的财报中直接获取；若不能获取，再根据计算公式获取相关指标；最后分析该指标的含义。

对于上面这套法则，还有一些需要注意的细节：

第一，提示词的编写并没有严格的规定，上面的五个部分可以按需修改；

第二，给出的例子中可能包含{}、**、等符号，这些符号也是提示词工程中的小技巧，每种符号都具有特定的功能，可以把一个纯自然语言的段落转变成一个类似于“程序”的指令集。

对于没有提示词编写经验的用户，可以直接在平台上生成结构化的提示词：

任务描述并不需要太复杂，只要表达清楚就好，也不必担心描述不够精细，后面还可以进行调整。

这是平台生成的初版提示词，虽然尚不完备，可能与用户的详细需求仍然存在差异，但其效果已经远比使用短句给AI下达命令要好。

接下来，需要验证这份提示词的效果究竟如何。点击“验证Prompt”进入调优环节：

PromptPilot提供了两种调优模式，评分模式类似于“简答题”，需要用户填写分数、评价意见（可选）和理想回答（可选），GSB比较模式则类似于“选择题”，需要用户对答案进行比较，并给出Good、Same和Bad的判断。

提示词的重要性我们已经提过很多次，因此更推荐选择评分模式。

选择评分模式进入调优界面后，需要进行几项设置：

首先，如果用户觉得提示词无法满足需求，可以使用“一键改写Prompt”。

然后，在提示词中可以看到熟悉的标识{{AI_NEWS}}，表示这里需要填入相关领域的AI新闻。点击“填写变量”，将新闻内容粘贴进去即可。

PromptPilot还提供了一项很贴心的服务：AI生成变量内容。

也就是说，如果我们并没有足够的新闻，就可以让AI现编一条。这个功能在不需要信息真实性的情况下能帮上大忙，快速构造数据集就靠它了。

不过，我们需要真实新闻才能发布文章，而有些聪明的模型可以识别出虚假的新闻，因此这里还是不要使用AI生成变量内容。

最后，在模型回答窗口中可以自由选择大模型版本，其中DeepSeek和豆包的部分版本免费。