Prompt Engineering

类别： 方法论
来源： wiki/sources/product-2026-06-seedance-2-multimodal-video, wiki/sources/concept-2026-tang-daosheng-harness-era, wiki/sources/product-2026-06-gpt-image-2-prompt-engineering, wiki/sources/concept-2026-06-llm-parameters-detailed, wiki/sources/tool-2026-images-2-0-10-tricks, wiki/sources/tool-2026-gpt-image-2-prompts
相关概念： wiki/concepts/multimodal-generation, wiki/concepts/video-generation-models, wiki/concepts/bytedance, wiki/concepts/jimeng, wiki/concepts/harness

核心定义

提示工程，通过设计、优化和系统化的输入提示（Prompt），引导大语言模型产生高质量、可控输出的技术体系。

关键维度

• 知识的关联 - wiki/entities/bytedance — 字节跳动（即梦母公司） - wiki/entities/jimeng — 即梦（字节视频生成产品） - wiki/concepts/multimodal-generation — 多模态生成 - wiki/concepts/video-generation-models — 视频生成模型谱...
• Cursor - wiki/entities/langchain — LangChain - wiki/entities/nate-b-jones — Nate B Jones - wiki/concepts/harness — Harness - wiki/concepts/harness-engineering — Harness Engineering...
• 视觉中心 1 + 辅助 2" | | 风格混乱 | 选定主风格 + 1-2 个互补元素 | | 比例失调 | 参考真实摄影 / 绘画比例 | | 颜色冲突 | 用色彩理论（互补 / 类似 / 三色） | ## 与已有知识的关联 - wiki/entities/gpt-image-2 — GPT Image 2 - wiki/entities/openai...
• Top-p 低（0.1） - 鼓励准确性 ## 与已有知识的关联 - wiki/concepts/token — Token 词元 - wiki/concepts/temperature — Temperature 参数 - wiki/concepts/top-p — Top-p 参数 - wiki/concepts/llm-params — LLM 参...
• atgpt — ChatGPT - wiki/entities/images-2-0 — Images 2.0 - wiki/concepts/text-rendering — 文字渲染 - wiki/concepts/character-consistency — 角色一致性 - wiki/concepts/commercial-image — 商业图像 ...

与 OpenClaw 的关系

本概念与 OpenClaw Agent 框架的研究与应用密切相关，是理解当前 AI Agent 生态演进的关键节点之一。详见引用来源中的具体案例分析。

引用统计

本概念在 wiki 中被引用 6 次。