提示工程是从零设计提示，提示优化则改进已有提示。文章以一份混乱的会议记录为例，介绍五种经实证有效的优化方法：指定结构化输出（如JSON模式）、赋予角色人设、精选多样化少样本示例、对模糊情况使用思维链推理，以及用真实测试用例自动迭代搜索最优提示片段。核心是停止凭感觉猜测，改为针对真实案例测试可验证的具体改动。

本研究提出了AIR框架，以解决大语言模型在处理复杂指令时的挑战。通过自动迭代生成符合实际场景的指令，构建了包含10K复杂指令的AIR-10K数据集，显著提升了模型性能。