本文介绍了结构化提示驱动开发（SPDD）方法，旨在将AI编程助手的个人效率转化为组织级能力。SPDD将提示视为重要的交付文档，便于版本控制和复用。通过明确需求和设计意图，团队能够更高效地生成和验证代码，减少开发中的不确定性。SPDD强调在生成代码前锁定意图，并通过迭代反馈确保代码与业务需求一致，从而提高软件交付的质量和速度。
使用LangChain的提示模板可以帮助开发者更高效地与大型语言模型互动，通过结构化提示生成更准确的响应。提示模板分为字符串提示模板和聊天提示模板，适用于不同场景，确保一致性和灵活性。
本文综述提示工程研究，涵盖分解提示法（拆分复杂任务以提升符号与多步推理）、机器翻译（将翻译分解为词块序列）、结构化提示（使预训练模型零样本完成标注，体现通用语言学知识）、多语言大模型翻译（接近人类水平）、无监督提示（用高资源语言合成样本提升低资源摘要）、LLMLingua（实现最高20倍提示压缩）、MTPrompt等多维任务提示（在少样本任务领先）、提示性大模型（提升对话评估鲁棒性与多语言性），并发现提示性能难以用困惑度等解释，元语言判断弱于直接概率测量。
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