Agent 工具调用提示词需要明确工具边界、参数契约、确认条件、失败处理和审计信息。

高质量提示词的核心是上下文组织，本文拆解事实、指令、示例、历史和检索内容的边界。

Few-shot 示例能提升稳定性，也可能引入偏差。本文说明示例选择、排序、覆盖和更新方法。

面向产品和创业读者的 Prompt 工作流：先定义用户场景、输入来源、输出标准和失败处理，再打磨表达。

提示词工程不只是写好一句话，而是把目标、上下文、约束、输出契约和验证方式组织成可维护系统。

Prompt 评测需要覆盖主路径、边界条件、恶意输入、缺信息和回归样例，而不只是看几个漂亮输出。

RAG 系统的 Prompt 要处理检索片段、引用、冲突资料、缺信息和拒答，避免把检索当作万能答案。

Prompt Injection 的核心风险是用户输入覆盖系统意图，防护需要从上下文隔离、权限校验和工具调用边界入手。

Prompt Library 的价值不在收集模板，而在统一场景、变量、评测、版本和使用边界。

Prompt 调试需要记录输入、模板版本、模型参数、检索片段、工具结果和输出校验，才能定位质量问题。

面向生产 AI 应用的输出契约设计方法，覆盖 JSON schema、错误状态、枚举、兼容和降级。

提示词进入生产后，需要像代码一样管理版本、变更说明、评测结果和回滚策略。

降低幻觉不能只靠提醒模型不要编造，而要通过证据输入、引用要求、缺失处理和输出校验形成闭环。