懒人提示：AI时代最高效的提示工程？

在人工智能领域，提示工程（Prompt Engineering）一直是连接人类意图与机器理解的关键桥梁。传统的观念强调，为了获得高质量的输出，我们需要为大型语言模型（LLMs）提供尽可能详尽的背景信息。然而，一篇发表于2025年4月2日的文章《懒人提示的益处》（The Benefits of Lazy Prompting）挑战了这一认知，提出了“懒人提示”（Lazy Prompting）的概念，即在某些情况下，简洁、甚至是不精确的提示，反而能带来更高效的结果。

文章作者Andrew Ng指出，懒人提示的核心在于快速评估输出质量，从而决定是否需要补充更多背景信息。这种方法尤其适用于可以快速判断结果好坏的场景。例如，在调试代码时，开发者常常将冗长的错误信息直接复制粘贴给LLM，而无需额外指令。多数LLM能够智能地识别出用户的需求，并提出解决方案。类似地，使用“编辑这段代码”或“示例dotenv代码”等简短指令，也能促使LLM生成有用的响应。

当然，懒人提示并非万能。在某些情况下，详尽的提示仍然是必要的。例如，当需要LLM完成复杂的编程任务时，花费30分钟编写一份详细的提示，可能比使用懒人提示更有效率。此外，如果LLM在缺乏足够背景信息的情况下，几乎不可能给出合理的解决方案，或者错误的输出难以被快速发现，那么懒人提示就不适用了。

文章还强调，懒人提示是一种高级技巧，它建立在用户已经掌握了充分提示的基础上。只有当我们知道如何提供足够的背景信息时，才能有意识地减少信息的输入，并观察LLM的表现。此外，懒人提示更适用于通过LLM的Web或App界面进行快速迭代的场景，而不适用于需要通过代码反复调用API的情况。

懒人提示的概念与计算机科学中的“惰性求值”（Lazy Evaluation）有异曲同工之妙。惰性求值指的是在真正需要结果时才调用函数。类似地，在懒人提示中，我们只在必要时才向LLM提供额外的细节。

那么，如何更好地理解和应用懒人提示呢？让我们深入探讨这一概念，并结合实际案例，分析其优势与局限性。

懒人提示的核心思想

懒人提示的核心思想在于效率与迭代。它鼓励用户以最小的努力开始，快速获得初步结果，并根据结果的质量决定是否需要投入更多精力。这种方法尤其适用于以下场景：

1. 问题定义明确：当用户对问题的理解已经很清晰，只需要LLM提供具体的解决方案时，懒人提示往往能够奏效。例如，当开发者遇到一个常见的编程错误时，他们可能已经知道错误的类型和可能的原因，只需要LLM提供具体的修复建议。
2. 结果易于评估：懒人提示的有效性取决于用户能否快速判断LLM输出的质量。如果结果的正确与否显而易见，那么即使LLM给出的答案不完全正确，用户也能迅速发现问题并进行修正。
3. 可接受一定程度的错误：在某些情况下，用户可以容忍LLM犯一些小错误。例如，当LLM用于生成草稿或提供初步的创意时，即使输出结果不够完美，也能为用户提供有价值的参考。

懒人提示的优势

懒人提示的优势主要体现在以下几个方面：

• 节省时间：懒人提示可以避免用户花费大量时间编写详尽的提示。通过快速尝试，用户可以更快地找到解决方案，或者确定需要投入更多精力。
• 提高效率：懒人提示鼓励用户以迭代的方式工作。通过不断地调整和改进提示，用户可以逐步提高LLM输出的质量。
• 激发创造力：当用户不确定问题的最佳解决方案时，懒人提示可以激发LLM的创造力，提供意想不到的答案。

懒人提示的局限性

懒人提示并非适用于所有场景。在以下情况下，详尽的提示可能更为有效：

• 问题定义模糊：当用户对问题的理解不够清晰时，LLM很难给出准确的答案。在这种情况下，用户需要花费更多的时间来明确问题，并提供尽可能多的背景信息。
• 结果难以评估：如果LLM输出的结果难以评估，用户可能需要花费大量时间来验证其正确性。在这种情况下，提供更详细的提示可以降低出错的风险。
• 需要高度精确的结果：在某些情况下，用户需要LLM给出高度精确的结果。例如，当LLM用于生成法律文件或医疗报告时，任何错误都可能造成严重的后果。在这种情况下，用户需要提供尽可能详细的提示，并进行严格的验证。

懒人提示的实践案例

为了更好地理解懒人提示的应用，我们来看几个实际案例：

案例一：代码调试

一位开发者在使用Python编写程序时遇到了一个错误，错误信息如下：

TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer

他将错误信息直接复制粘贴到LLM，并提问：“这段代码有什么问题？”

LLM迅速给出了答案：“这个错误通常表示你试图将一个字符串对象当作整数使用。请检查你的代码，确保你正在对整数进行操作。”

通过这个简单的提示，开发者很快找到了错误的原因，并修复了代码。

案例二：文案润色

一位市场营销人员需要为一款新产品撰写宣传文案。她写了一段草稿，但感觉不够吸引人。她将草稿复制粘贴到LLM，并提问：“请润色这段文案，使其更具吸引力。”

LLM对文案进行了修改，使用了更生动的语言和更具吸引力的表达方式。市场营销人员对修改后的文案非常满意。

案例三：生成创意

一位设计师需要为一家新餐厅设计Logo。他没有任何想法，于是向LLM提问：“请为一家意大利餐厅设计Logo，风格简约现代。”

LLM生成了几个不同的Logo设计方案，为设计师提供了灵感。最终，设计师在LLM提供的方案的基础上，设计出了一个独特的Logo。

如何更好地应用懒人提示

要更好地应用懒人提示，需要注意以下几点：

1. 明确目标：在使用LLM之前，首先要明确自己的目标。你希望LLM帮助你解决什么问题？你希望LLM提供什么样的输出？
2. 评估风险：在使用懒人提示之前，要评估可能存在的风险。如果LLM给出的答案不正确，会造成什么后果？
3. 快速迭代：懒人提示的核心在于快速迭代。如果LLM给出的答案不满意，不要气馁，尝试修改提示，并再次运行。
4. 保持批判性思维：LLM不是万能的。在使用LLM输出的结果时，要保持批判性思维，并进行必要的验证。

结论

懒人提示是一种高效、灵活的提示工程方法，它鼓励用户以最小的努力开始，快速获得初步结果，并根据结果的质量决定是否需要投入更多精力。虽然懒人提示并非适用于所有场景，但在问题定义明确、结果易于评估、可接受一定程度的错误的场景下，它可以显著提高效率，激发创造力。通过掌握懒人提示的技巧，我们可以更好地利用LLM，并将其应用到各种实际场景中。

随着人工智能技术的不断发展，提示工程的重要性将日益凸显。我们有理由相信，懒人提示作为一种新兴的提示工程方法，将在未来发挥更大的作用。