提示词是 AI 时代的
“源代码”
拥有最强的大模型，却得不到满意的结果？
问题不在 AI，而在于您如何指挥它。我们将自然语言转化为精准的机器指令。
不仅仅是“提问”
提示词工程 (Prompt Engineering) 是一门结合了语言学、逻辑学和计算机科学的技术。 我们通过结构化设计，释放大模型 100% 的潜能。
结构化指令 (Struct)
通过 JSON、Markdown 或 XML 标签封装上下文，防止模型产生幻觉，确保输出格式统一，易于程序对接。
思维链 (CoT)
引导模型进行”Chain-of-Thought”逐步推理。这对于复杂逻辑分析、数学计算和代码审查至关重要。
防御性设计
设置“护栏 (Guardrails)”，防止 Prompt Injection 攻击，确保 AI 在处理敏感业务时不越界、不乱说。
效果实测对比
看看同一个任务，普通用户的写法与经过我们工程师优化后的专业写法，在输出质量上的巨大差异。
场景：智能客服自动回复
任务：当用户投诉产品物流慢时，AI 需要安抚用户并收集订单号，但不能承诺具体赔偿金额。
你是一个客服。
用户抱怨物流慢。
你要礼貌回复，问他订单号。
不要乱承诺赔偿。
# AI 输出结果 (可能的问题)：
“亲，真的非常抱歉让您久等了！😭 我们这边可以给您补偿 10 元优惠券作为歉意，请您提供一下订单号，我帮您催一下！”
# ❌ 错误分析：
1. 语气过于随意（”亲”）。
2. 严重违规：自作主张承诺了“10元优惠券”，但这不在业务允许范围内。
模块化服务体系
无论是单次优化还是企业级系统构建，我们都有对应的解决方案。
现有提示词审计与诊断
对您现有的业务 Prompt 进行“代码审查”。分析 token 消耗是否浪费、逻辑是否存在漏洞、安全是否存在风险，并出具详细优化报告。
企业级提示词库搭建
建立标准化的 Prompt Library。为市场、客服、开发等部门编写高复用性的模版，支持变量替换，让全员即刻拥有高级 AI 生产力。
工作流 (Workflow) 嵌入
将优化后的 Prompt 深度集成到您的 API 业务流中（如 LangChain, AutoGPT）。处理复杂的格式化输出（JSON/SQL），确保系统稳定性。
团队赋能培训
授人以鱼不如授人以渔。通过实战工作坊，教会您的员工掌握“与 AI 对话”的核心逻辑，提升团队整体 AI 商数 (AIQ)。