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一份轻松不啰嗦的自动化Prompt平台研发攻略


📑 目录

  • 一、项目背景
  • 二、平台整体架构设计
  • 三、核心功能模块解析
  • 四、自动化流程设计
  • 五、样式与跨平台规范
  • 六、总结与展望

一、项目背景

在大模型应用爆发的今天,不写Prompt的工程师,正在变成“写Prompt的工程师”。

但问题来了:每次都手动写Prompt?重复劳动不香啊!

于是,自动化Prompt生成平台诞生了!

我们的目标是:一站式生成高质量Prompt,不费脑,不出错,效率飞起!


二、平台整体架构设计

整个自动化Prompt平台由三个核心层级组成:

  1. 输入层:从UI/接口/任务流中采集结构化信息
  2. 生成层:通过模板引擎 + LLM +规则系统生成Prompt
  3. 管理层:支持版本控制、评估测试、权限与审计等
用户输入
UI端
信息采集模块
API端
Prompt生成引擎
模板库
规则引擎
LLM接口
Prompt结果
版本管理
评估系统
任务执行器

平台组件概览

模块功能说明
信息采集模块收集业务需求、参数配置等信息
Prompt生成引擎组合模板、规则、上下文生成Prompt
模板库存储领域Prompt模板,支持动态填充
版本管理支持多版本Prompt对比、回滚
评估系统自动评估Prompt输出质量

三、核心功能模块解析

1. Prompt模板引擎

“就像写邮件用模板一样,Prompt也该有模板。”

  • 支持占位符替换:{{user_input}}{{data_type}}
  • 模板来源:专家库 + 社区收集 + 自动聚类
  • 示例:
请帮我把以下数据用{{data_type}}方式进行分析,并输出结论:
{{user_input}}

2. Prompt生成引擎

融合多种策略:

  • 模板填充(适合标准化业务)
  • LLM二次创作(适合自由文本)
  • 规则修正(约束风格、长度等)
模板填充
初步Prompt
规则修正
Prompt输出
是否需要LLM优化
LLM二次创作

3. 自动评估机制

  • BLEU / Rouge 等文本相似度评分
  • Prompt输出在预设场景中的效果打分
  • 人工辅助标签训练数据、反馈闭环

四、自动化流程设计

为了实现“1秒出Prompt”的理想体验,我们设计了以下自动化工作流:

用户UI平台生成引擎LLM任务执行器填写任务配置提交结构化数据请求智能补全Prompt返回优化结果输出Prompt并执行任务返回最终结果用户UI平台生成引擎LLM任务执行器

自动化的核心优势:

✅ 减少人为出错
✅ 统一Prompt风格
✅ 支持版本回滚
✅ 可插拔扩展能力强


五、样式与跨平台规范

为了确保平台适配微信公众号、CSDN、博客园等主流平台,我们特别注意以下几点:

✅ 样式简约可读

  • 使用基础字体和字号(如:font-size: 16px; line-height: 1.6;
  • 标题使用 #,加粗使用 **,引用使用 >

✅ 避免复杂布局

  • 不使用flex/grid/table布局
  • 所有结构图使用Mermaid或者列表、代码块还原

✅ 适配暗/亮色阅读

  • 使用中性色调,避免背景色块
  • 图片/图表尽量提供明暗两种风格版本

✅ 样式规范定义示例

标题:# 一级标题 / ## 二级标题
段落:保持每段之间空一行
高亮:使用 **加粗** 或 `代码块`
图表:采用Mermaid 或 外链图片

六、总结与展望

自动化Prompt平台并不是简单地把文字拼在一起,它背后是一套“工程化思维 + 智能调度”的技术体系。

平台当前已实现:

  • Prompt的结构化生成与版本管理
  • 可插拔的模板 + 规则 + LLM组合引擎
  • 自动评估与人机反馈闭环

🚀 下一步我们打算引入以下功能

  • 引导式Prompt构建(可视化拖拽)
  • 基于多轮对话的Prompt自动优化
  • 结合企业知识库的Prompt上下文填充

工程师会老,Prompt平台能永远年轻。自动化这件事,总得有人先干,我们干了。

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