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有没有过这种崩溃时刻？对着AI敲了几百字需求，结果生成的代码像“脱缰野马”——要么漏了关键逻辑，要么格式错得离谱，来来回回改prompt的时间，够自己重写三遍了！
别emo了！最近挖到宝藏了——PromptPilot！作为AI对话的“精准导航仪”，它能把你的模糊需求“翻译”成AI秒懂的指令，生成效果直接提升三个level，连我这种“AI小白”都能用出专业级结果～
用了一周我直呼“相见恨晚”：以前写个“生成冒泡排序代码”的prompt要反复叮嘱“注释详细”“用Java语言”，现在扔给PromptPilot，它自动帮你补全细节，生成的代码连异常处理都给你安排得明明白白～
PromptPilot的优势
- 潜能激发高效：针对强模型特性，通过生成优质提示词，充分释放模型能力，放大 “好问题” 的正向价值。
- 需求理解精准：聚焦现实中无标准答案的高价值问题，能深度解析用户需求，确保模型输出贴合产品要求，是长期适用的重要实践工具。
- 自主进化持续：如同成功的搜索引擎和推荐引擎，可随用户数据自发改进，采样在线流量、自动抓取分析 badcase，实现提示词新一轮优化，周而复始积累数据，转化为业务领先优势。
一、账号准备工作
- 注册登录与实名认证 账号准备：请确保您已注册火山方舟账号：注册火山方舟账号
并实名认证：我们点击：账号管理
如果里面实名认证是绿色的，即为可用状态
登录入口：账号登录-火山引擎
这里我们需要选择子账号登录
二. Prompt生成：从需求到指令的精准转化
2.1✍️ Prompt生成 🎯
测评语句：“为了安全生产，你需要根据生产车间的图片，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全防护用具的情况，需要输出思考过程，判断，以及违规类别。
- 参考描述 为了安全生产，你需要根据生产车间的图片，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全帽的情况，需要给出违规类别。”
🖱点击生成Prompt
2.2📚 修改变量👉更清晰的prompt 🌐
我们这里要注意了：
- 必须要反馈变量 需要把变量改为
image_url，这样子才是更清晰的prompt
🖱 点击优化
我们需要输入：
变量名字必须是image_url
优化完成点击替换即可
这是生成的最终版Prompt：
文字：
你的任务是根据生产车间的图片，判断生产车间是否存在违规操作设备和未佩戴安全防护用具的情况。请仔细查看以下生产车间图片：
<生产车间图片>
{{image_url}}
</生产车间图片>
在判断时，请仔细观察图片中的每一个细节，查看是否有人员违规操作设备以及未佩戴安全防护用具的情况。
首先，在<思考>标签中详细描述你的分析过程，包括你观察到的具体画面和依据这些画面做出的推理。然后在<判断>标签中给出你的最终判断，使用“存在违规情况”或“未发现违规情况”。最后，在<违规类别>标签中列出具体的违规类别，如“违规操作设备”、“未佩戴安全防护用具”，若未发现违规情况则写“无”。
<思考>
[在此详细描述你的分析过程]
</思考>
<判断>
[在此给出“存在违规情况”或“未发现违规情况”的判断]
</判断>
<违规类别>
[在此列出具体的违规类别]
</违规类别>
请确保你的判断客观准确，并基于图片中的实际情况。
三. 单case调试
3.1🔍 调试具体流程 🧩
1.我们点击视觉理解，再点击一下＋号
2.我们复制一下
1.2步骤完整的Prompt到调试prompt栏里面
3. 上传图片数据时，此处通过URL进行上传，之后点击确定即可。
4.我们需要在URL链接内输入链接地址：
https://img0.baidu.com/it/u=1094762033,1331895175&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=561
5.选择目标模型（即推理模型），在多模态中挑选带有thinking的模型。
我这里选择的是
doubao-seed-1.6-thinking-250615模型
6.保存并让模型生成回答
7.模型的回答
8.平台针对同一个案例，为用户提供了不同模型的回答结果作为参考。用户可自主选择满意的答案，并依据所选答案进行反馈，从而获取理想回答。
我们🖱点击
基于模型改写回答
9.这里我选取模型回答3的结果并点击应用。
10.针对理想回答进行反馈，从而获取理想回答。
这里我认为模型三的回答太冗长了 所以想减少一点
指令：
太复杂了我看不懂 简单一点
11.理想回答修改完毕
我们🖱点击：保存并添加到评测集
3.2🔬 准备评测数据🔭
1.我们🖱点击批量测评
2.批量测评界面
3.上传图片集
上传图片集方法1
1.我们可以通过添加行的方式：上传图片url来上传case
上传图片集方法2
1.我们需要先删除行(因为在单case调试的时候，给批量集添加了一条case，这条case和要上传的case重合)
2.上传数据集
注意！！！：需要先修改图片的变量名为
image_url, 然后上传文件
3.点击上传文件
4.确认上传
5.添加理想回答：对上传的case修改并添加理想回答
这里我直接选择上传理想回答 也可以一个一个生成。
6.理想回答都已上传完毕
7.点击生成模型回答
8.静待片刻就可以生成了
9.case评分
注：能用2分制的不要采用多分制，且评分的时候，最好正负样本均有评分
平台采用5分制，5是满分，1是最低分。
10.生成评估标准
11. 修改并确定评估标准
12.我们这里直接改为：
思考标签正确，判断标签正确，且违规类型和理想回答一致，得5分；
否则得1分，尤其是违规类型和理想回答不一致的话，请直接给1分
13.修改之后的结果
四. 智能优化
4.1🌉 智能优化具体流程🔄
1.🖱点击智能优化
2.🖱点击已准备好数据开始智能优化
3.🖱点击查看优化报告
4.这是优化的报告
4.2✅ 迭代优化 📌
1.如果优化报告不达预期，可以继续优化 这里不符合我的预期，我进行下一轮迭代
2.静待下一轮优化
3.这次最终的分数符合我的预期，4分，换算到百分制，是80分。所以正常结束
五、总结：PromptPilot我的AI好伙伴
用了半个月，我敢说PromptPilot是**“AI时代的必修课”**：
- 新手用它：不用再为“怎么问AI”发愁，模板套一套就出专业结果
- 熟手用它：省掉反复打磨prompt的时间，把精力放在核心逻辑上
唯一的“缺点”可能是——用久了会忍不住想：“以前没它的时候，我是怎么和AI吵架的？”