# 提示詞工程課程課后測評題目

1. 以下對 Prompt 的核心定義描述正確的是（）?

A、AI 生成的內容結果B、給 AI 的文字工作指令C、與 AI 的隨意聊天內容D、AI 的功能設置參數(shù)

2. 好 Prompt 的核心四要素不包括（）?

A、任務描述B、背景信息C、輸出要求D、創(chuàng)意聯(lián)想

3. 清晰指令設計法的六要素記憶口訣是（）?

A、目標、范圍、受眾、語氣、格式、限制B、主題、人群、風格、結構、字數(shù)、內容C、任務、背景、要求、約束、格式、受眾D、目的、場景、對象、語調、形式、規(guī)則

4. 提示詞工程的萬能公式為（）?

A、角色 + 任務 + 背景 + 要求 + 格式 + 約束B、目標 + 角色 + 行動 + 結果 + 限制 + 場景C、任務 + 受眾 + 語氣 + 格式 + 內容 + 背景D、角色 + 背景 + 行動 + 要求 + 字數(shù) + 結構

5. 獲取知識時為避免 LLM 胡說八道，提示詞套路中要求返回內容包含事實時需同時附上（）?

A、相關案例B、相關 URLC、數(shù)據(jù)支撐D、專業(yè)解釋

6. 角色扮演技巧的核心作用不包括（）?

A、激活 AI 的專業(yè)知識庫B、統(tǒng)一 AI 的輸出風格C、讓 AI 自主創(chuàng)造需求D、提高 AI 的輸出準確性

7. Few-shot 示例學習中，零示例的英文表述是（）?

A、One-shotB、Few-shotC、Zero-shotD、Multi-shot

8. 結構化輸出中，最直觀的格式是（）?

A、表格B、JSONC、列表D、Markdown

9. 思維鏈的核心價值是（）?

A、減少 Token 消耗B、讓 AI 展示推理過程，提升推理準確性C、讓 AI 快速給出答案D、適配所有小模型

10. AI 數(shù)據(jù)分析的三步法中，第一步是（）?

A、分析數(shù)據(jù)找規(guī)律B、整理數(shù)據(jù)結構化C、撰寫報告講故事D、可視化數(shù)據(jù)做展示

1. Prompt 的質量直接決定 AI 的輸出質量。（對）

解析:AI的輸出高度依賴Prompt的設計，清晰、精準的Prompt能引導AI生成高質量內容，反之則輸出效果差。

2. 設計清晰指令時，使用的動詞越模糊，AI 的理解越精準。（錯）

解析:設計清晰指令時，動詞應具體明確，模糊的動詞會導致AI對指令的理解產生偏差，降低精準度。

3. 多角色頭腦風暴的提示詞套路可用于創(chuàng)意生成、方案設計等場景。（對）

解析:多角色頭腦風暴能讓AI從不同視角思考，適合創(chuàng)意生成、方案設計等需要多元思路的場景。

4. 建立 Prompt 模板庫能大幅提升重復任務的處理效率。（對）

解析:針對重復的業(yè)務任務，復用Prompt模板無需重新設計，能顯著提升處理效率。

5. 角色扮演中，角色設定越寬泛（如 “你是專家”），AI 的輸出越專業(yè)。（錯）

解析:角色扮演的角色設定需具體，寬泛的設定會讓AI輸出缺乏針對性，具體的角色（如“你是10年電商運營專家”）能讓輸出更專業(yè)。

6. AI 數(shù)據(jù)分析的核心是讓 AI 做復雜的數(shù)值計算，人工僅做結果整理。（錯）

解析:AI數(shù)據(jù)分析中，AI更擅長規(guī)律分析和模式識別，復雜數(shù)值計算并非核心，且人工需要參與數(shù)據(jù)整理、結果驗證等多個環(huán)節(jié)。

7. 萬能提示詞套路中，要求 AI 寫提示詞時，可讓 AI 主動提問補充背景信息。（對）

解析:讓AI主動提問補充背景信息，能讓其設計的Prompt更貼合實際需求，提升Prompt的有效性。

8. 職場郵件寫作中，AI 生成的郵件可直接發(fā)送，無需人工審核。（錯）

解析:AI生成的職場郵件可能存在語氣不當、信息偏差等問題，需人工審核調整后再發(fā)送。

9. 提示詞迭代是提升 Prompt 質量的關鍵，無需期待一次完美。（對）

解析:Prompt設計難以一次達到最優(yōu)，通過多次迭代優(yōu)化，結合AI輸出效果調整，能持續(xù)提升Prompt質量。

10. AI 在 HR 工作中的應用核心是替代 HR，完成所有人力工作。（錯）

解析:AI在HR工作中是輔助工具，核心是提升工作效率，無法替代HR完成溝通、決策等需要人工參與的工作。

## 第二部分進階題

### 一、單選題

1. 有效的角色設定公式是（）?

A、身份 + 專業(yè)領域 / 經驗 + 輸出風格B、職業(yè) + 工作年限 + 擅長技能C、身份 + 創(chuàng)意能力 + 表達形式D、職業(yè) + 行業(yè)背景 + 輸出字數(shù)

2. Few-shot 示例學習中，復雜任務的有效示例數(shù)量為（）?

A、1-2 個B、3-5 個C、5-10 個D、10 個以上

3. 思維鏈的觸發(fā)方式共有（）?

A、2B、3C、4D、5

4. 結構化輸出中，最通用、適合系統(tǒng)對接 / 自動化處理的格式是（）?

A、表格B、JSONC、列表D、Markdown

5. AI 營銷內容創(chuàng)作的核心方法論是（）?

A、3W1H 框架B、5W1H 框架C、目標 - 范圍 - 受眾框架D、任務 - 背景 - 要求框架

### 二、多選題

1. 提升 Prompt 質量的核心技巧包括（）?

A、具體化B、明確輸出格式C、提供背景上下文D、說明受眾和場景E、給出示例或參考

2. 清晰指令六要素中，輸出格式的常見類型有（）?

A、列表式B、表格式C、結構式D、問答式E、段落式

3. 角色扮演技巧的兩大核心應用場景是（）?

A、控制輸出風格和語氣B、提升輸出的專業(yè)度和準確性C、讓 AI 自主拓展任務范圍D、減少 Prompt 的字數(shù)要求E、適配所有 AI 模型

4. 設計有效的 Few-shot 示例需遵循的標準有（）?

A、示例多樣化B、示例準確C、數(shù)量適中D、格式清晰E、示例越多越好

5. 結構化輸出的 4 種常用格式包括（）?

A、表格B、JSONC、列表D、MarkdownE、純文本

6. 思維鏈的核心應用場景有（）?

A、復雜計算 / 邏輯推理B、商業(yè)決策分析C、問題診斷與拆解D、創(chuàng)意生成與評估E、學習與知識解釋

7. AI 數(shù)據(jù)分析的三步法包括（）?

A、整理數(shù)據(jù)結構化B、分析數(shù)據(jù)找規(guī)律C、撰寫報告講故事D、驗證數(shù)據(jù)做計算E、可視化數(shù)據(jù)做展示

8. AI 郵件寫作的優(yōu)化技巧有（）?

A、語氣微調B、長度控制C、格式優(yōu)化D、個性化調整E、多版本對比

9. 避免 AI 創(chuàng)意文案出現(xiàn) “AI 味” 的方法有（）?

A、禁止使用空泛詞匯B、要求口語化表達C、增加具體細節(jié)D、人工潤色打磨E、加入真實用戶案例

10. AI 賦能 HR 工作的 5 個關鍵原則包括（）?

A、AI 是助手，不是替代B、標準化才能規(guī)?；?/label>C、持續(xù)迭代，不追求一次完美D、數(shù)據(jù)驅動，量化效果E、保護隱私，合規(guī)使用

### 三、判斷題

1. Few-shot 示例學習中，新任務需要放在示例的最后，AI 的關注度更高。（對）

解析:Few-shot示例學習中，將新任務置于示例最后，能讓AI更清晰地識別任務目標，提升輸出匹配度。

2. 思維鏈的效果高度依賴小模型，小模型的推理能力更優(yōu)。（錯）

解析:思維鏈的效果更依賴大模型，大模型具備更強的上下文理解和推理能力，小模型的推理能力較弱。

3. 結構化輸出中，嵌套層級越深，輸出的信息越全面，AI 的處理越準確。（錯）

解析:結構化輸出的嵌套層級不宜過深，過深會增加AI的處理難度，容易導致格式出錯、信息混亂，適度的嵌套更利于準確處理。

4. AI 創(chuàng)意內容創(chuàng)作時，分階段創(chuàng)作（先寫標題，再擴文案）比一次性要求完整文案效果更好。（對）

解析:分階段創(chuàng)作能讓AI聚焦每個環(huán)節(jié)的核心要求，逐步優(yōu)化，相比一次性要求完整文案，輸出的內容質量更高、更貼合需求。

5. 利用 AI 撰寫招聘 JD 時，AI 生成的初稿無需人工優(yōu)化，可直接用于招聘。（錯）

解析:AI生成的招聘JD可能存在崗位信息描述不準、要求不合理等問題，需人工結合企業(yè)實際需求優(yōu)化后再使用。

## 第三部分高級題

### 一、單選題

1. 某運營想讓 AI 分析電商平臺轉化率下降的原因，設計了思維鏈 Prompt:“分析轉化率下降的原因，一步步思考”，為了讓推理更精準，最優(yōu)的優(yōu)化方式是（）?

A、直接使用該 Prompt，無需優(yōu)化B、補充思考框架，如 “按拆解問題 - 提出假設 - 驗證方法 - 解決方案步驟分析”C、刪掉 “一步步思考”，讓 AI 直接給出答案D、增加大量無關業(yè)務背景，讓 AI 更全面分析

2. 為讓 AI 從客戶評論中提取【情感】【維度】【問題】，設計 Few-shot 示例時，給出 3 個示例均為 “正面情感”，該設計的核心問題是（）?

A、示例數(shù)量過多B、示例格式不清晰C、示例缺乏多樣性D、示例過于詳細

3. 某 HR 設計 Prompt:“你是資深 HR，幫我篩選產品經理簡歷，用 JSON 格式輸出關鍵信息”，該 Prompt 融合了哪兩種高階技巧（）?

A、角色扮演 + 結構化輸出B、思維鏈 + Few-shotC、Few-shot + 結構化輸出D、角色扮演 + 思維鏈

4. 設計 AI 數(shù)據(jù)分析 Prompt 時，僅向 AI 提供原始雜亂的銷售數(shù)據(jù)，未做結構化處理，該操作的問題是（）?

A、數(shù)據(jù)提供過多B、未遵循 AI 數(shù)據(jù)分析 “整理數(shù)據(jù)結構化” 的核心要求C、未指定 AI 的角色D、未要求 AI 生成可視化圖表

5. 為讓 AI 撰寫面向企業(yè)采購負責人的 SaaS 產品推廣郵件，設計 Prompt:“你是小紅書博主，幫我寫一封 SaaS 產品推廣郵件”，該設計的核心錯誤是（）?

A、未指定郵件字數(shù)B、角色扮演與目標受眾、場景不匹配C、未補充產品價格信息D、未明確郵件結構

6. 思維鏈 Prompt 設計中，為避免 AI 過度推理且減少 Token 消耗，正確的做法是（）?

A、只在復雜深度思考場景使用思維鏈B、所有場景都使用思維鏈C、增加更多的思考步驟D、用小模型進行思維鏈分析

7. 某市場人員設計 Few-shot 示例時，將新任務放在示例最前面，AI 輸出效果差，正確的調整方式是（）?

A、減少示例數(shù)量B、將新任務放在示例最后C、增加示例的字數(shù)D、刪掉所有示例，用零示例方式

8. 為 AI 設計結構化輸出 Prompt 時，要求 AI 輸出嵌套 3 層以上的 JSON 格式，且未提供示例，該操作最可能導致的結果是（）?

A、AI 輸出速度大幅提升B、AI 輸出格式出錯，信息混亂C、AI 輸出內容更精準D、AI 輸出無任何多余文字

9. 組合角色扮演 + 思維鏈技巧設計 Prompt 時，正確的結構是（）?

A、先指定角色，再要求 AI 按步驟完成思維鏈分析B、先要求思維鏈分析，再隨機指定角色C、只指定角色，不提及思維鏈要求D、只要求思維鏈分析，不指定角色

10. 建立團隊 Prompt 模板庫時，高階的優(yōu)化做法是（）?

A、只保存 Prompt 原文，不做任何標注B、按業(yè)務場景分類，標注場景、參數(shù)、示例并定期迭代C、所有業(yè)務場景使用同一個通用模板D、模板一旦建立，永不修改

### 二、判斷題

1. 某運營設計 Prompt:“你是電商數(shù)據(jù)分析專家，分析本周運營數(shù)據(jù)，按【數(shù)據(jù)概覽 - 核心發(fā)現(xiàn) - 行動建議】步驟思考并以表格形式輸出”，該 Prompt 融合了角色扮演、思維鏈、結構化輸出三種技巧，操作正確。（對）

解析:“電商數(shù)據(jù)分析專家”是角色扮演，“按指定步驟思考”是思維鏈，“表格形式輸出”是結構化輸出，三種技巧融合合理，操作正確。

2. 為讓 AI 撰寫抖音 15 秒短視頻腳本，設計 Few-shot 示例時，使用 3 個小紅書種草筆記作為示例，操作正確。（錯）

解析:抖音短視頻腳本和小紅書種草筆記的內容形式、表達風格、受眾場景差異極大，用后者作為示例會讓AI學習錯誤的創(chuàng)作邏輯，操作錯誤。

3. 思維鏈分析商業(yè)決策問題時，AI 給出的推理結論可直接用于企業(yè)核心決策，無需人工結合真實數(shù)據(jù)驗證，操作正確。（錯）

解析:AI的推理結論基于Prompt提供的信息，可能存在信息偏差或不符合企業(yè)實際情況的問題，企業(yè)核心決策必須經人工結合真實數(shù)據(jù)驗證后再使用。

4. 某客服設計 Prompt:“你是客戶服務經理，處理客戶物流延遲的投訴，用 Markdown 格式輸出郵件，要求一步步思考投訴處理的解決方案”，該 Prompt 技巧組合合理，操作正確。（對）

解析:“客戶服務經理”的角色扮演貼合場景，“一步步思考解決方案”是思維鏈，“Markdown格式輸出郵件”是結構化輸出，技巧組合合理。

5. Few-shot 示例學習中，為了讓 AI 精準匹配風格，示例中出現(xiàn)的格式錯誤和內容錯誤可保留，AI 會自動規(guī)避，操作正確。（錯）

解析:AI會模仿示例的格式和內容，示例中的錯誤會被AI學習并復刻，導致輸出結果出現(xiàn)相同錯誤，必須保證示例的準確性。

6. 利用 AI 做 HR 績效評語撰寫時，將員工的身份證號、具體薪資等敏感信息直接寫入 Prompt，僅做簡單脫敏，操作正確。（錯）

解析:員工身份證號、薪資等屬于核心敏感信息，僅簡單脫敏存在隱私泄露風險，嚴禁寫入Prompt，需做嚴格脫敏或避免提及。

7. 結構化輸出批量處理簡歷時，要求 AI“只輸出 JSON 格式，不要其他解釋”，能有效避免 AI 輸出多余文字，便于后續(xù)系統(tǒng)導入，操作正確。（對）

解析:明確要求AI僅輸出指定結構化格式，能避免無關解釋性文字，保證輸出格式的統(tǒng)一性，便于后續(xù)系統(tǒng)對接和數(shù)據(jù)導入。

8. 為 AI 設計創(chuàng)意文案 Prompt 時，結合Few-shot+5W1H 框架，先給出 3 個符合品牌調性的文案示例，再明確 5W1H 核心信息，操作正確。（對）

解析:先通過Few-shot示例讓AI匹配品牌調性，再用5W1H框架明確文案核心信息，能讓AI生成的創(chuàng)意文案既貼合品牌，又信息完整，操作正確。

9. 思維鏈的 Prompt 設計中，為了讓推理更深入，無限制增加思考步驟（如 10 個以上），操作正確。（錯）

解析:無限制增加思考步驟會讓AI的推理過程冗余，增加Token消耗，且容易導致推理偏離核心，適度的思考步驟更利于深入且精準的推理。

10. 企業(yè)使用 AI 時，將高頻標準化業(yè)務的 Prompt 沉淀為模板，低頻次個性化業(yè)務按需設計 Prompt，是提升效率的高階正確做法。（對）

解析:高頻標準化業(yè)務復用Prompt模板能大幅提升效率，低頻次個性化業(yè)務按需設計能保證Prompt的針對性，該做法兼顧效率和效果，是企業(yè)AI應用的高階正確做法。

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