最近，字节搞了一场开发者闭门会。
除了升级版的豆包大模型：
还发布了一款好东西 -- PromptPilot。
简言之，就是一款提示词优化工具。
但是，不是老生常谈的那种，而是一整套系统化的解决方案。
实操之后，有一说一：大模型厂商中，字节还是非常扎实地深入到行业中的。
遍地开花的大模型，一到业务场景就拉跨，即便 SOTA 刷上天，又有何用？
相信用大模型做过业务的朋友，都深有体会：让大模型完全理解意图，听话照做，是一件多么难的事。
这里，Prompt 是关键！
今日分享，一款提示词优化方案，并给出三个实操案例，希望给有需要的朋友一点帮助。
1. PromptPilot 简介
1.1 直击痛点
首先，
模型越来越强，答案不再稀缺，会提问才稀缺！
但是并非所有人都能快速掌握提问的本领，这个需求需要被满足！
其次，
现实生活中，很多问题的定义一开始就是模糊的，怎么让模型更好理解需求，是需要逐渐优化的。
那么，PromptPilot是如何帮助我们从碰运气到精准调控的？
2.2 解决方案
面对一个新的业务场景，你也无法清晰描述最终想要什么。
所以，PromptPilot 不强迫你写出完美的提示词。
它主要以两个功能模块，逐步帮你理清头绪：
你只需要一个初步想法，
然后开始实操👇
2. PromptPilot 实操
传送门：[https://promptpilot.volcengine.com/]（https://promptpilot.volcengine.com/）
以下为三个不同场景的实操案例：
2.1 文本理解任务
场景：我肚子疼得难受，到底该挂哪个科？
痛点：病人到了医院，不会挂号、挂错号、排队浪费时间！
为此，一个症状→科室的智能分诊助手的需求出现了。
step 1: Prompt生成
也许，你能想到的更具体一点的提示词：
假设你是一位专业医生，请针对病情的描述来诊断疾病类别，然后分至对应的科室，请输出json格式。
病情的描述：{{user_prompt}}
输出：
优化后，是不是更具体了？
但是还不够，因为没有具体的科室信息，大模型可能会胡说八道。
这时，需要加上知识库：
结合知识库，进一步优化 Prompt：
最终得到的 Prompt 如下：
假设你是一位专业医生，参考以下候选疾病分类及对应的科室设置，针对病情的描述来诊断疾病类别，然后分至对应的科室，请输出json格式。
科室设置:
医院设有心内科、肾内科、呼吸与危重症医学科、消化内科、内分泌科、血液内科、风湿免疫科、干部保健科、神经内科、外科普外科、ICU、胸外科、神经外科、泌尿外科、血管外科、妇产科、儿科，眼科、口腔科等科室，其中脊柱外科、创伤骨科、手外科、 矫形骨科、小儿骨科、骨肿瘤科、运动医学科、特需病房、特需医疗部、北京创伤骨科研究，烧伤，烧伤整形科为医院特色科室、心理行为医学科、医疗美容科、心脏大血管外科
候选疾病
1. 内科系统疾病
心血管系统疾病：冠心病、高血压、心律失常、心力衰竭、心肌炎等。
呼吸系统疾病：肺炎、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、肺结核、肺癌等。
消化系统疾病：胃炎、胃溃疡、肝炎、肝硬化、肠炎、胰腺炎等。
泌尿系统疾病：肾炎、尿路感染、肾衰竭、肾结石等。
血液系统疾病：贫血、白血病、淋巴瘤、血小板减少性紫癜等。
内分泌与代谢疾病：糖尿病、甲状腺功能亢进 / 减退、肥胖症、痛风等。
神经系统疾病：脑梗死、癫痫、帕金森病、偏头痛、脑膜炎等。
免疫系统疾病：类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮、干燥综合征等。
2. 外科系统疾病
普通外科疾病：阑尾炎、胆囊炎、胃肠肿瘤、疝气、甲状腺疾病等。
骨科疾病：骨折、关节炎、腰椎间盘突出、骨质疏松、骨肿瘤等。
心胸外科疾病：先天性心脏病、胸腺瘤、肺癌、食管癌等。
神经外科疾病：脑肿瘤、脑出血、颅脑损伤、椎管内肿瘤等。
泌尿外科疾病：前列腺增生、尿路结石、睾丸肿瘤、泌尿系统损伤等。
整形外科疾病：创伤修复、畸形矫正、美容手术相关疾病等。
3. 妇产科疾病
妇科疾病：阴道炎、宫颈炎、子宫肌瘤、卵巢囊肿、子宫内膜异位症等。
产科疾病：妊娠高血压、早产、产后出血、胎儿窘迫、妊娠糖尿病等。
4. 儿科疾病
新生儿疾病：新生儿黄疸、早产儿并发症、先天性畸形等。
儿童常见疾病：肺炎、腹泻、热性惊厥、小儿哮喘、发育迟缓等。
5. 五官科疾病
眼科：白内障、青光眼、近视、角膜炎、视网膜病变等。
耳鼻喉科：中耳炎、鼻炎、鼻窦炎、扁桃体炎、耳聋等。
口腔科：龋齿、牙髓炎、牙周病、口腔溃疡、颌面部肿瘤等。
病情的描述：{{user_prompt}}
输出：
怎么样，够明确了吧~
当然，还可以继续优化！
step 2: Prompt调优
Prompt调优支持两种模式，由于任务比较简单，这里选择第二种：
填写变量，让AI帮忙生成一个：
此时，模型生成了两个回答，选择一个更好的并给出理由，系统会根据你的反馈，进一步优化提示词：
2.2 视觉理解任务
场景：根据生产车间的图片，判断是否存在违规行为
痛点：人工巡检效率低，主观判断差异大，违规行为多样
为此，一个AI 视觉->违规行为预警系统的需求出现了。
step 1: Prompt生成
也许，你的最初想法是这样的：
继续优化：
step 2: Prompt调优
由于这个任务比较复杂，这里选择评分模式：
这里选择视觉理解：
因为需要识别图片，注意要选择一个多模态模型：
生成模型回答，得到结构化输出：
然后让模型生成多个回答，选择一个最理想的回答：
最后，保存到评测集：
为了让 AI 更好理解这个复杂任务，可以多给它看几个 case，为此可以选择右上角的批量评测：
把 case 整理到一个 Excel 表格中，然后点击上传文件：
注意表格标题栏保持和前端界面一致：
点击生成模型回答:
然后，对模型的回答进行打分：
全部评分完成后，让AI生成评估标准：
有了人为参与评估，并给出了标准，AI就可以进一步智能优化了：
稍等优化完成，可以发现优化后的 Prompt， 回答质量显著提升：
从 3->4.7分，完全符合预期。
拿到最终版的 Prompt 如下：
你的任务是根据生产车间的图片的url，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。请仔细阅读以下生产车间图片的url：
<图片的url>
{{图片的url}}
</图片的url>
在判断时，请考虑以下违规标准：
1. 违规操作设备：包括但不限于未按操作规程使用设备、在设备运行时进行危险操作等。以及设备放置不符合规范、周围存在危险隐患（如杂乱无章可能导致危险）等情况也视为违规操作设备；在高空作业场景下，如未按规范固定身体、作业姿势不符合安全操作规程等也属于违规操作设备；设备处于危险状态仍在运行（如设备附近有高温、火花、异常声响等可能暗示设备危险运行的迹象）也属于违规操作设备。
2. 未佩戴安全防护用具：如未戴安全帽、安全手套、护目镜等。
请先在<思考>标签中详细分析图片内容，说明判断的依据和推理过程。（注意：标签请使用英文尖括号，且标签名称为‘思考’，如<思考>...</思考>）
然后在<判断>标签中给出判断结果，使用“存在违规”或“不存在违规”。
最后，在<违规类别>标签中列出具体的违规类别（如果存在违规），若不存在违规则写“无”。
请确保你的判断客观公正，并基于给定的标准和图片内容。
2.3 多轮对话任务
场景：情感陪伴智能体，需要一个角色扮演模型
痛点：角色“出戏”频繁，价值观与安全边界模糊
对于这个场景而言，除了让系统帮我们生成提示词以外，还可以基于对话内容，进一步调优提示词。
添加正反馈：
添加负反馈：
2.4 提示词管理
最后，这里，存放了所有提示词：
终于，再也不用四处翻找提示词了；收藏在这个仓库里，随取随用！
写在最后
在大模型时代，学会提问才是核心能力。
而 PromptPilot，则是把这项能力，进行原子化拆解（版本管理、数据回流、量化评估），并系统化呈现给你我。
提示词不应是魔法咒语，更应是可以沉淀、迭代、共享的工程资产。
如果你也曾被AI不听话 提示词越长越飘困扰，不妨试试 PromptPilot 这个提示词 DevOps。
愿你我都能在 AI 落地这条路上，少踩坑、多复用，把精力留给真正的业务创新。
如果对你有帮助，不妨点赞收藏备用。