随着大语言模型（LLM）的迅猛发展，如何与它们“说话”已经成为一门新的技能——Prompt Engineering（提示工程）。而在提示工程的体系中，有一个非常核心的分支叫做 Instruction Engineering（指令工程），它关注的是：如何为AI模型设计清晰有效的指令，激发其最大潜能。
再强大的模型，如果输入模糊不清，输出自然也会南辕北辙。优秀的指令设计能够：
✅ 提升模型输出的准确性
✅ 提供更具相关性和实用性的回答
✅ 节省调试时间，提高工作效率
无论你是开发者、产品经理，还是AI爱好者，掌握这一技能都将帮助你更高效地与AI协作。
在本教程中，我们将手把手带你用 LangChain 和 Qwen3 实现以下内容：
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✍️ 创建基础指令并分析效果
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🧹 改写指令提升清晰度与专业性
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🔄 探索不同的指令结构写法
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⚖️ 实践具体与通用的平衡技巧
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♻️ 基于模型输出进行迭代优化
你将通过真实案例，感受到一个小小的提示词，如何撬动模型大大的能力！
学完本教程你将掌握：
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如何写出清晰、易懂、具指导性的AI指令
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如何设计结构良好的提示模版
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如何调节提示词的“精细度”以适应不同需求
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如何根据模型反馈不断迭代优化提示词
这些技巧不仅能提升你在项目中的工作效率，更能帮助你构建更可靠、更强大的AI应用。
提示词是语言模型的“操作手册”，而 Instruction 是最核心的一页。掌握 Instruction Engineering，就是学会了和AI高效沟通的“语言”。这是未来AI时代不可或缺的能力，越早掌握，越早受益！
制定清晰的指令
我们首先来探讨指令清晰度的重要性。我们将比较模糊和清晰的指令，以了解模型输出的差异。
模糊的指令：
清晰的指令：
有效的指令结构
现在，让我们探索不同的指令结构，看看它们如何影响模型的输出效果。
要点式结构的输出：
平衡具体性与泛化性
让我们通过不同具体程度的指令进行实验，以了解这会如何影响模型的回答。
具体指令的输出：
迭代优化
现在，让我们演示如何根据模型的输出对指令进行迭代优化。
初始指令输出：
（文：PyTorch研习社）