“ 每次新模型发布前都有人说提示工程将死，但每次它都活得更好——因为人机交互本质是社交智能（Artificial Social Intelligence）”
随着大模型能力的提升，提示词的门槛正在由“技巧”转向“工程”和“管理”。结合微软首席产品官（CPO）Aparna Chennapragada、Anthropic CPO Mike Krieger以及提示词专家Sander Schulhoff的最新观点，提示词交互正在发生本质变化：它不再是简单的问答，而是产品需求的定义、社交智能的博弈以及思维伙伴的构建。
一、 重新定义：提示词集即产品需求文档（PRD）
微软CPO Aparna Chennapragada提出一个关键概念：提示词集（Prompt sets）就是新的PRD。在构建Agent（智能体）或复杂AI应用时，单条提示词无法解决问题。我们需要将提示词视为一种“规格说明书（Spec）”。
提示词集需要多轮次的“博弈”：写出提示词 -> 测试模型反馈 -> 发现差距 -> 调整提示词。这个过程类似于产品与市场的契合度测试（PMF），是一个持续迭代的工程。
二、 核心能力：人工社交智能（Artificial Social Intelligence）
Sander Schulhoff认为，提示词工程的本质已演变为“人工社交智能”。这并非指把AI当人看，而是指理解模型这一“外星智慧”的沟通机制、反馈逻辑和潜在盲区。
在2025年，基础技巧依然有效，但应用深度不同：
三、 交互策略：从“工具”到“思维伙伴”
Anthropic CPO Mike Krieger强调，要挖掘模型的上限，必须改变交互心态。
四、 从对话框到代码库
2025年的提示词，不再是聊天框里的一次性输入。它需要版本控制（像管理代码一样管理Prompt）、基准测试（建立Benchmark评估效果）和系统化迭代。
成功的AI交互，不再以对话的长短或趣味性为指标，而是看它是否通过精准的意图定义、结构化的上下文供给和严格的思维引导，稳定地解决了实际业务问题。你要做的不是“写”提示词，而是“设计”人机协作的认知工作流。