AI时代政务产品经理如何升级?从提示工程开始

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作者：微信文章



在数字化转型的大背景下，电子政务领域正迎来AI技术的深度应用。作为一名电子政务方向的产品经理，我近期深入学习了AI相关的知识，并总结了关于提示工程（Prompt Engineering）的核心内容。提示工程作为与AI系统交互的关键技能，已成为影响产品体验、功能实现以及商业化落地的重要因素。本文希望与同行分享我的学习成果，帮助大家更好地理解和应用提示工程。

一、什么是提示工程？

提示工程是一门优化与AI系统(特别是大型语言模型)交互的学科，通过精心设计输入提示(Prompt)来引导AI产生更准确、相关和有用的输出。它不仅仅是在输入框中键入问题那么简单，而是包含了：

结构化提示设计	合理安排指令、上下文、示例和格式要求
参数调优	理解temperature、top-p等参数对输出的影响
迭代优化	基于反馈循环不断改进提示效果
多模态整合	处理文本、图像、代码等不同输出类型

二、为什么产品经理需要了解提示工程？

1. 直接影响用户体验

AI型产品中提示词的质量直接影响模型输出的效果。好的提示工程可以提升回答准确性、逻辑性、一致性，从而优化用户交互体验。

例 例如，智能客服场景下：模糊的提示可能导致答非所问，而优化后的提示能精准匹配锁定具体的政务场景需求。

2. 产品功能设计的重要组成部分

很多AI产品的核心功能依赖于对模型行为的精准控制，这往往通过提示工程来优化AI驱动型产品体验。

例如，“政策解读”、“智能表单填写辅助”等场景，必须精准控制模型。

3. 快速迭代与低成本验证

相比模型微调或重新训练，提示工程成本低、见效快，适合产品早期试错阶段。

4. 降低技术门槛，提高协作效率

与工程师就模型微调、提示优化进行专业对话，能更清晰地表达需求，比如“我们需要一个Zero-Shot CoT提示”而不是模糊地说“让模型聪明一点”；

能更准确地评估AI能力边界，制定合理需求；

参与设计AI系统的提示模板和响应规则。

5.把握创新机会

提示工程知识帮助产品经理发现传统产品AI化的可能性；

预见AI交互范式变革带来的市场机会；

评估第三方AI服务的实际能力。

三、提示工程知识概括

以下是我近期的学习笔记，主要概括了产品经理需要了解的基础内容。






主要总结于该指南https://www.promptingguide.ai/zh

三、推荐资源

非常系统、全面的提示工程指南，适合产品经理和技术人员学习使用：https://www.promptingguide.ai/zh

另外，在日常使用Deepseek、通义千问、文心一言和、豆包等平台上动手实验。

随着生成式AI的快速发展，提示工程已经成为电子政务产品经理不可或缺的一项技能。无论是优化现有服务，还是探索新的AI应用场景，掌握提示工程都能为我们打开更多可能性。希望这篇文章能为你提供有价值的参考，也欢迎留言交流你的想法和经验！