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提示词竞争力：与大模型高效对话 冯亚楠 李小红 刘旭等 清华大学出版社【行情 报价 价格 评测】-京东

【图书推荐】《提示词竞争力：与大模型高效对话》-CSDN博客

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本书目的

本书系统介绍提示词工程涉及到的各种知识，通过本书的学习，读者可以高效掌握提示词 的应用技巧，并精通AI助手工具（千问、豆包、元宝、DeepSeek、百度千帆、智谱清言等）的使用方法。

本书要点

本书系统拆解提示词工程的核心技法，通过六大高频场景的实战案例，手把手教你将大模型转化为职场办公、学习创作与日常生活的全能助手。

从零构建与AI高效对话的逻辑，涵盖从基础角色设定到高阶迭代优化的全流程，助你掌握智能时代的“提问力”，轻松驾驭各类生成式AI 工具。

配套PPT课件、提示词文件、教纲、教案、作者微信群答疑服务。

内容简介

《提示词竞争力:与大模型高效对话》系统介绍提示词工程涉及的各种知识，配套PPT课件、提示词文件、教纲、教案、作者微信群答疑服务。通过《提示词竞争力:与大模型高效对话》的学习，读者可以高效掌握提示词的应用技巧。

《提示词竞争力:与大模型高效对话》共10章，内容包括认识提示词、角色设定机制、职场办公提示词应用、求职就业提示词应用、教育学习提示词应用、日常生活提示词应用、提示词进阶技巧、副业创业提示词应用、内容创作提示词应用、提示词迭代优化。

《提示词竞争力:与大模型高效对话》既适合大模型应用 初学者、职场办公人员和对人工智能应用感兴趣的读者，也适合高等院校或高职高专AI应用相关课程的师生学习参考。

前 言

提示词工程（Prompt Engineering）是一种通过设计和优化输入提示词（Prompt），以引导生成式AI（如GPT 、Qwen、豆包等模型）生成期望输出的技术。它涉及使用精心设计的提示词或指令来引导模型生成特定类型的响应，核心思想是通过提供合适的提示词，提高模型生成高质量、相关输出结果的概率。提示词工程在自然语言处理、生成式模型和其他深度学习应用中发挥着重要作用，是提升AI系统性能和应用价值的重要基础。随着AI应用场景的复杂化，提示词工程也逐渐发展出更高级的技术，如上下文工程，用于构建智能AI系统的核心。

本书特点

本书通过丰富的实例，应用现场模拟的方法，全面讲述利用提示词提高工作效率、优化内容创作方案、寻求学习方法、丰富日常生活、激发创作灵感、减少无谓劳动的具体方法和技巧。本书具有以下特点。

1．内容全面，剪裁得当

本书是一本有关提示词应用技巧的指导书，内容全面具体，不留死角，适合不同需求的读者。

2．实例丰富，步步为营

本书使用实例演绎每个知识点，读者在实例操作过程中可以牢固地掌握提示词的应用技巧。书中实例的种类非常丰富，有知识点讲解的小实例，有几个知识点或全章知识点结合起来的综合实例，有用于练习提高的上机实例，更有针对特定任务的实例。书中对各种实例交叉讲解，达到让读者巩固掌握的目标。

配套资源下载

本书配套资源包括PPT课件、提示词文件、教纲、教案、作者微信群答疑服务，读者需要使用自己的微信扫描下面的二维码获取。

作者与鸣谢

本书由石家庄信息工程职业学院冯亚楠老师、河北工业职业技术大学的李小红老师和陆军工程大学石家庄校区职业教育中心的刘旭敏老师共同编著。其中，冯亚楠执笔了第1~4章，李小红执笔了第5~7章以及第10章，刘旭敏执笔了第8章和第9章。此外，河北军创家园文化发展有限公司的赵锋老师等为本书的出版提供了必要的帮助。在此，对他们的付出表示真诚的感谢。

由于著者能力有限，书中难免存在疏漏之处，恳请读者提出宝贵的意见，不胜感激。

著 者

2026年7月