提示词用英语怎么说，在国外的AI社区通常如何称呼？

{“__reason_for_non_search_results”: “After running a search for ‘提示词用英语怎么说’ (how to say ‘prompt’ in English) and ‘在国外的AI社区通常如何称HHu?’ (how is it usually referred to in the international AI community?), I received results that directly answer these questions. I also ran searches for related terms like ‘prompt vs query in AI’, ‘prompt engineering in Chinese’, ‘AI community common terms for prompt’, and ‘how to write a good prompt for AI’. The search results confirm that ‘prompt’ is the standard term. They also provide context on related concepts like ‘prompt engineering,’ the difference between a ‘prompt’ and a ‘query,’ and the components of a good prompt. I have sufficient information to write the article as requested, explaining the main term and its nuances within the AI community, without needing further searches.”}
“提示词”用英语最直接、最普遍的说法就是 Prompt。

这个词现在是和AI模型，特别是像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）互动时的标准术语。 不论是在日常讨论、技术文档还是学术文章里，都是用这个词。 你给AI输入的那段文字、那个问题或者那条指令，都叫 Prompt。 它的作用就是引导AI去生成你想要的回应。

但是，只知道这一个词还不够，因为在实际使用中，情况会更复杂一些。国外的AI社区里，虽然大家核心都用 “Prompt” 这个词，但围绕它还衍生出了一些相关的说法和概念，理解这些能帮你更好地跟上节奏。

Prompt、Query、Instruction：有什么不一样？

刚接触的人可能会把 Prompt 和传统搜索引擎里用的 Query (查询) 搞混。 它们确实有相似之处，都是向一个系统发出请求。但在AI领域，这两个词的意思差别很大。

• Query (查询)：这个词更像是你在用谷歌搜索时敲进去的关键词。 它通常比较短，目的就是找到相关的信息。 比如你搜“今天天气”，这是一个典型的Query。搜索引擎的工作是“查找”并返回已经存在的信息。

• Prompt (提示词)：相比之下，Prompt 的内涵要丰富得多。它不只是查找，更是“创造”。 你给AI的Prompt可以是一段很长的描述，里面包含了背景信息、具体要求、风格指令，甚至让AI扮演某个角色。 比如，你不会只对AI说“写个故事”，而是会给一个更详细的Prompt：“你是一个经验丰富的科幻小说家，请写一个500字左右的短篇故事，主角是一个在火星上醒来后失忆的宇航员，故事风格要悬疑、紧张。” 这是一个典型的Prompt，它在引导AI进行内容生成。

• Instruction (指令)：这个词有时候也会和Prompt混用，但它更侧重于命令本身。 在一个复杂的Prompt里，通常会包含多个Instruction。例如，“写一篇关于AI未来的文章”是任务，“文章要分成三段”和“语气要乐观”，这些就是具体的Instruction。 所以，你可以把Instruction看作是构成一个好Prompt的关键组件之一。

简单来说，Query更多是“信息检索”，而Prompt是“内容生成”的起点。 你和AI的互动方式更像是对话和指导，而不是简单的搜索。

不只是一个词，更是一门手艺：Prompt Engineering

在国外的AI社区，你会发现大家聊得更多的是 Prompt Engineering，翻译过来就是“提示工程”。 这听起来有点高大上，但其实说的就是怎么设计和优化你的提示词，好让AI模型给出质量更高、更符合你预期的输出。

这已经成了一项专门的技能。 因为即使是同一个AI模型，你给它的Prompt不一样，生成结果的质量可能会天差地别。 一个模糊的指令，比如“帮我写篇文章”，很可能会得到一篇毫无亮点的平庸之作。 但是，一个精心设计的Prompt，就能让AI的潜力得到更大程度的发挥。

Prompt Engineering 不是一个有固定公式的科学，它更像是一门艺术和科学的结合，需要不断地尝试和调整。 就像教一个很聪明但没经验的实习生做事，你需要把任务交代得非常清楚，他才能做得又快又好。

一个好的Prompt通常包含哪些部分？

虽然没有绝对的公式，但一个有效的Prompt通常会包含几个核心要素。国外很多教程和讨论都会提到类似下面的结构，我自己平时用得最多的也是这个框架：

1. 角色 (Persona/Role)：直接告诉AI，你希望它扮演什么样的角色。 这样做能很快地给AI设定一个输出的基调和专业背景。

   • 例子：“你是一位面向初学者的健身教练…”
   • 为什么有效：当AI有了角色设定，它生成的内容就会自动带上这个角色的口吻和知识范围。让它扮演健身教练，它就不会用非常学术的语言来解释动作，而是会用鼓励和简单的词语。

2. 任务 (Task)：清晰、具体地说明你到底想让AI做什么。 这是整个Prompt里最核心的部分。要直接，别绕弯子。

   • 例子：“…请为我设计一个为期四周的家庭减脂训练计划。”
   • 为什么有效：模糊的任务会导致模糊的结果。 “设计一个训练计划”就比“给我一些健身建议”要明确得多，AI知道它的具体目标是什么。

3. 上下文 (Context)：提供必要的背景信息，这能帮助AI更好地理解你的需求。 你面临什么问题？这个任务的背景是什么？受众是谁？

   • 例子：“…我今年30岁，没有健身基础，平时工作很忙，每天只有30分钟的锻炼时间，家里只有一对哑铃和一张瑜伽垫。”
   • 为什么有效：上下文能极大地收窄AI的发挥范围，让它的输出更有针对性。 没有这些上下文，它可能会给你一个需要去健身房才能完成的复杂计划。

4. 格式 (Format)：明确你希望AI用什么形式给你答案。 是列表、表格、代码，还是一封邮件？

   • 例子：“…请用表格的形式呈现这个计划，表格应包含星期、训练部位、动作名称、组数和次数。”
   • 为什么有效：规定好格式，你拿到手的结果就能直接用，省去了自己重新整理的麻烦。这也迫使AI的回答更有条理。

把这些要素组合起来，一个完整的Prompt就诞生了：

“你是一位面向初学者的健身教练。请为我设计一个为期四周的家庭减脂训练计划。我今年30岁，没有健身基础，平时工作很忙，每天只有30分钟的锻炼时间，家里只有一对哑铃和一张瑜伽垫。请用表格的形式呈现这个计划，表格应包含星期、训练部位、动作名称、组数和次数。”

你看，这个Prompt和简单的“给我个健身计划”相比，能得到的结果质量完全不在一个层级。

还有一些社区里常听到的高级玩法

除了基础的结构，社区里还流传着一些更高级的技巧，比如：

• 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)：这个技巧特别适合用来解决需要多步骤推理的问题，比如数学题或逻辑题。 你不直接问答案，而是要求AI“一步一步地思考”或者“展示你的推理过程”。 这样做能显著提高AI在复杂问题上的正确率，因为它模仿了人类解决问题的思考路径。

• 少样本提示 (Few-Shot Prompting)：在你的Prompt里，先给AI一两个例子，告诉它你想要的输入和输出是什么样的。

  • 例子：“把中文翻译成英文，并保持简洁的风格。例如：‘我喜欢苹果’ -> ‘I like apples’。现在请翻译：‘今天天气真好’ -> ？”
  • 为什么有效：通过例子，AI能更快地学习到你想要的具体格式或风格，比单纯用语言描述要有效得多。

所以，下次再和别人聊起怎么用AI时，你可以不仅仅说“我写了个提示词”，而是可以更具体地讨论你用了什么样的角色设定，提供了哪些上下文，或者是不是尝试了思维链的方法。这样一来，你就听起来像个真正懂行的人了。