Google Prompting Essentials｜学霸双语笔记（中英）

来源：B站《提示词教程 Google Prompting Essentials》中英文字幕整理（节选）
目标：用“学霸笔记”方式，把课程的核心框架、方法、案例与可复用模板浓缩成可复习、可实践的要点。

1. 课程定位与学习收益｜Course Positioning & Outcomes

你将学到什么（课程承诺）｜What you will learn

• 区分好提示 vs 伟大提示，更快、更聪明地与生成式AI协作。
  Differentiate good vs great prompts to work faster and smarter with GenAI.
• 用真实工作场景练习：邮件、总结、数据分析、演示文稿、复杂项目规划、AI 代理等。
  Practice with real-world tasks: emails, summaries, data analysis, presentations, complex planning, AI agents.
• 强调：GenAI 帮助你完成工作，但不会替你完成；必须评估与核实输出。
  GenAI assists but doesn’t replace you; always evaluate and verify outputs.

2. 什么是提示（Prompt）｜What is Prompting

定义｜Definition

• 提示（Prompting）= 向生成式AI提供具体指令，以引导它生成你需要的输出。
  Prompting = giving specific instructions to guide a GenAI tool to produce the output you need.
• 提示写作既是艺术也是科学：要“明确需求 + 给足信息 + 可迭代优化”。
  Prompting is both art and science: be clear, provide enough info, iterate.

3. 提示框架（Prompt Framework）｜The Prompt Framework

课程核心框架：任务 Task + 上下文 Context + 引用 References + 评估 Evaluate + 迭代 Iterate
Core framework: Task + Context + References + Evaluate + Iterate

3.1 任务 Task（含角色 Role + 格式 Format）

• 任务：你要AI现在帮你做什么。
  Task: what you want the AI to do now.
• 角色 Role：让AI“以某领域专家身份”输出（如演讲撰稿人、营销高管）。
  Role: ask AI to respond as an expert persona.
• 格式 Format：要求输出呈现方式（项目符号/短句/表格等）。
  Format: specify output structure (bullets/short sentences/table, etc.).

3.2 上下文 Context

• 提供必要背景与限制，让输出“更定制、更可用”。
  Provide background and constraints to make outputs more tailored and useful.
• 例：预算、对象、年龄、偏好、使用场景等。
  Example: budget, recipient, age, preferences, scenario.

3.3 引用 References（示例/材料）

• 给模型参考样例让它学习风格、长度、结构。
  Provide examples so the model can learn style, length, and structure.
• Few-shot：提供 2–5 个示例通常效果好。
  Few-shot: 2–5 examples is often a sweet spot.
• 过少：上下文不够；过多：可能限制创意、扭曲结果。
  Too few: not enough context; too many: can constrain creativity.

3.4 评估 Evaluate

• 问自己：输出是否满足需求？是否准确？是否有偏差/错误？
  Ask: Does it meet the need? Is it accurate? Any bias/errors?

3.5 迭代 Iterate

• 没得到想要结果时，不要推倒重来：加信息 / 换说法 / 加约束 / 分步骤。
  Don’t restart from zero: add info, rephrase, add constraints, break into steps.
• 课程口号：Always Be Iterating（ABI）
  Motto: Always Be Iterating (ABI)

4. 从简单开始，逐步加复杂｜Start Simple, Then Add Complexity

• 初始只写任务 → 输出容易“宽泛”。
  Task-only prompts often yield broad outputs.
• 加格式 → 可读性提升。
  Add format → better usability.
• 加上下文 → 更贴合目标人群/场景。
  Add context → more tailored.
• 加引用 → 更贴近你想要的风格与水准。
  Add references → closer to desired style/quality.

5. 四种实用迭代方法｜4 Practical Iteration Methods

1. 回到框架：补足具体性（任务/上下文/引用/格式）。
   Revisit the framework: add specificity (task/context/references/format).

2. 拆分长提示：分步完成（先总结→再图表→再要点）。
   Split into smaller prompts: summarize → chart ideas → bullet key points.

3. 换词/换任务视角：同目标不同表达（营销计划→写故事让产品融入生活）。
   Rephrase or switch task angle: marketing plan → narrative story approach.

4. 加约束 Constraints：限定范围以获得更“独特/有用”的输出。
   Add constraints: narrow scope to get more unique/helpful results.

6. 多模态提示｜Multimodal Prompting

核心｜Core idea

• 不只文字：文字+图片（或音频等）共同提示。
  Not just text: combine text + image (or audio, etc.).

工作场景例子｜Work examples

• 拍图表 → 让AI用通俗语言解释数据。
  Photo of a chart → ask AI to explain in plain language.
• 上传多个Logo方案 → 让AI根据每个方向扩展更多选项。
  Upload logo options → ask AI to generate more variations.
• 上传日程图片 → 提取信息并输出表格，再进一步生成提醒邮件。
  Upload schedule image → extract into a table → draft reminder email.

7. 负责任使用生成式AI｜Responsible Use of GenAI

三条底线｜Three non-negotiables

1. 确保与你的目标、义务、组织政策、当地法律一致。
   Align with your goals, obligations, org policy, and local law.
2. 避免输入敏感/机密/个人信息（尤其在公共工具里）。
   Avoid entering sensitive/confidential/personal info into public tools.
3. 核实输出：识别偏见与错误；对外分享需披露使用AI。
   Verify outputs: check bias/errors; disclose GenAI usage when sharing.

幻觉 Hallucination

• 定义：模型输出不一致、错误或无意义内容。
  AI may generate inconsistent/incorrect/nonsense content.
• 常见诱因：指令模糊、模型“猜测”。
  Triggered by vague prompts or model guessing.
• 对策：更具体 + 事实核查 + 交叉引用 + 人类把关（Human-in-the-loop）。
  Fix by specificity + fact-checking + cross-referencing + human review.

8. 长上下文窗口（Long Context Window）｜Long Context Window

• 适合处理：长文档总结、复杂资料、持续对话（记住前文）。
  Useful for long documents, complex context, conversations that retain history.
• 如果工具不支持：把文本分块，逐段总结，再对总结做总结。
  If not supported: chunk the text, summarize each, then summarize summaries.

9. 信息压缩技巧：密度链提示｜Information Compression: Chain-of-Density Summaries

• 目标：从长到短逐步压缩，保留关键点，最终得到“电梯演讲级”总结。
  Goal: compress iteratively to an elevator-pitch-level summary.
• 价值：迭代过程也帮助你检查幻觉/错误，知道哪些信息被移除。
  Iteration helps detect hallucinations and understand what gets removed.

10. 提示链（Prompt Chaining）｜Prompt Chaining

概念｜Concept

• 一系列相互关联的提示，每一步都建立在上一步输出之上，用于解决复杂问题。
  A sequence of connected prompts where each step builds on prior outputs.

vs 迭代｜Prompt chain vs Iteration

• 迭代：调整同一提示以变好。
  Iteration: refine the same prompt.
• 提示链：把前一步输出当“积木”，扩展到更复杂任务。
  Chaining: use outputs as building blocks for bigger tasks.

高级链技术（课程提到）｜Advanced chaining techniques

• CoT（Chain-of-Thought）：让模型解释推理过程（用于评估逻辑）。
  CoT: ask for reasoning explanation (useful to evaluate logic).
• ToT（Tree-of-Thought）：同时探索多条推理路径并评估。
  ToT: explore multiple reasoning paths and evaluate them.

注：实际使用时，可要求“给出步骤与依据”，但不要依赖模型推理替代事实验证。
Note: Ask for steps/rationale, but don’t treat reasoning as a substitute for fact checking.

11. AI 代理（AI Agents）：Sim 与 X｜AI Agents: Sim & X

11.1 Agent Sim：情景模拟/角色扮演训练

• 用途：面试训练、困难对话练习。
  Use case: interview practice, difficult conversations.
• 要点：指定对话类型（如表达优势/职业目标），设定场景细节，引导提问。
  Key: specify dialogue type, set scenario details, guide with questions.
• 停止口令（如 “Jazz hands”）用于结束并输出总结与改进建议。
  Use a stop cue (e.g., “Jazz hands”) to end and request takeaways.

11.2 Agent X：个性化顾问/专家反馈

• 用途：对提案、演讲、方案进行“客户视角”批评 + 追问。
  Use case: critique proposals/pitches with client perspective + follow-ups.
• 适合：长上下文（如上传简报、提案全文）。
  Best with: long context window.

12. 提示版本化（Prompt Versioning）与提示库｜Prompt Versioning & Prompt Library

为什么需要版本化｜Why versioning

• 有效提示不需要推倒重来：像“每周菜单”一样在既有偏好基础上改新菜系。
  Don’t reinvent: like a weekly meal plan—build on what works.

怎么做｜How to do it

• 记录：哪个提示适用于哪个用例、效果如何。
  Track which prompt works best for which use case.
• 命名并存入个人提示库（很多工具支持内置保存与命名）。
  Name and store prompts in a personal library (many tools support saving).

13. 可直接复用的“学霸模板”｜Reusable “Top Student” Prompt Templates

13.1 通用框架模板｜Universal framework template

中文：

• 角色：你是【角色/资历】
• 任务：请你帮我【具体任务】
• 上下文：背景是【关键细节/目标/限制】
• 引用：请参考【示例/材料/风格】
• 格式：输出用【表格/要点/步骤】
• 评估：输出后请检查【准确性/遗漏/风险点】并给出改进建议

English:

• Role: You are a(n) 【role/experience】
• Task: Help me 【specific task】
• Context: Background: 【key details/goals/constraints】
• References: Use 【examples/material/style】 as reference
• Format: Output as 【table/bullets/steps】
• Evaluation: After answering, check 【accuracy/gaps/risks】 and suggest improvements

13.2 拆分长任务模板｜Split-a-long-task template

中文：

1. 先总结【材料】的关键点（不超过X条）
2. 基于总结提出【下一步输出】
3. 最后把内容压缩成【一段/一句/要点清单】

English:

1. Summarize key points from 【material】 (max X bullets)
2. Based on the summary, produce 【next output】
3. Compress into 【paragraph/one-liner/bullets】

13.3 约束增强模板｜Constraint boost template

中文：
在满足目标的前提下，加上这些约束：

• 只包含【范围】
• 避免【重复/常见项】
• 只使用【近X年/某地区/某风格】
• 输出必须【可执行/可复制/含示例】

English:
Add constraints while meeting the goal:

• Only include 【scope】
• Avoid 【common/repetitive items】
• Only use 【last X years/region/style】
• Output must be 【actionable/reproducible/with examples】

14. 一句话总复盘｜One-line Recap

• 学会提示的关键不是“写一次就完美”，而是用框架持续评估与迭代，并把好用的提示版本化沉淀成资产。
  The key to prompting isn’t one perfect try—it’s structured prompting + evaluation + iteration, then versioning what works into reusable assets.