ChatGPT未问世之前，人们遇到问题习惯于去搜索引擎搜索答案，而随着大模型等产品的出现以及不断发展，逐渐会改变人们对探索未知问题答案的方式。当你沉浸于ChatGPT、DeepSeek中寻找问题答案时，是不是觉得自己在“聊天”，其实你在做一件更厉害的事——提示工程。

 

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大模型不是你以为的“聊天机器人”

 

我们每天玩的这些AI，比如ChatGPT、DeepSeek，其实是一个“大语言模型”。它不是有意识的灵魂，而是个巨大的、疯狂读过全人类网络文字的“猜词机”。你给它一句话，它就根据上下文猜下一个词，然后一个一个拼出来，看起来像人说话一样。但它不会理解，只是在猜。

 

所以你跟它说：“帮我写一个SQL注入的漏洞利用脚本”，它是：

 

🧠 大模型内心OS（其实是个猜词机器）：

 

👉 哦，“帮我写一个...” = 用户想要代码格式的输出

 

👉 “SQL注入漏洞利用” = 我见过很多类似关键词 → payload, requests, http://example.com?id=1' OR '1'='1, Python、curl

 

👉 “脚本” = 最常见配对：Python 脚本 + requests 库 + 输出结果 + 注入点

🔁 然后它开始“拼”：

 

 

你看，它像是“懂了安全”，其实它只是把过去在网上读过的无数注入脚本、POC代码、教程帖子给融合模仿了出来。模型给出结果的丰富程度，全靠你怎么提示它，你所描述的信息就是“提示词”。简单来说，提示词是你与 AI 沟通的“桥梁”，直接决定了 AI 输出内容的方向、质量与效率。如下图为以上AI提示词工作原理。

 

提示词有以下三个基本特点：

·明确性：通过清晰明确的指令，帮助 AI 准确理解用户需求。

·结构化：通过结构化的提示词设计，显著提升 AI 生成结果的质量与可用性。

·灵活性：用户可根据具体需求随时调整提示词，以实现不同的输出效果。

 

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你说一句它糊涂三分，高手一句它顿悟七层

 

前面提到了提示词的3个特点，但是大多数在对模型进行提问时很随心所欲，导致的结果就是模型不能正确的理解你的需求，给出的结果可能会偏离主题，下面举几个例子描述普通人和提示词高手所提出的提示词。

案例一：写一篇关于“密码安全”的科普文章

🙊 普通人这样问：

帮我写一篇密码安全的科普文章

 

🧠 提示词高手这样问：

你是一名网络安全教育专家，目标受众是大学新生。请写一篇通俗易懂、带点趣味性的科普文章，主题是“密码为啥不能太简单”，文章中举例说明弱密码的风险，最好加一点轻松口吻（比如生活中被朋友猜中密码的尴尬），字数控制在800字左右，适合公众号发布。

 

 

🧨 效果差距：

普通人提的问题模糊不清，AI只能生成一个模板化的文章。

高手明确身份设定、语气风格、目标人群、举例方式、输出格式和长度要求，生成的文章内容更精准、有感染力，直接能发。

 

案例二：帮你生成一个SQL注入脚本

🙊 普通人这样问：

帮我写个SQL注入脚本

 

 

🧠 提示词高手这样问：

你是一名网络安全教学讲师，现在我在学习SQL注入原理。请写一个基于requests库的Python示例，构造简单的URL注入测试（GET方式），并逐行添加注释说明风险点，仅用于靶场环境。

 

 

🧨 效果差距：

普通人提的问题模糊不清，意图不明确，缺少技术栈，未说明用什么语言等具体信息，模型默认生成模板化答案。

高手明确身份设定、意图清晰、技术细节充分、输出格式控制、且用于靶场，符合合规保护机制，生成的脚本代码质量高。

 

你只是说：写个SQL注入脚本，它可能以为你要搞事；高手一说，模型立刻穿上讲师马甲，稳稳教学，层层解析。以上两个案例对比，这正是那句金句的写实写照：你说一句它糊涂三分，高手一句它顿悟七层。

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写提示词，不靠灵感靠套路，越具体越有魔法感

 

一个完整且高效的提示词（Prompt）通常由多个结构化要素组成。每个要素都能帮助 AI 更准确地理解和执行具体任务，提升生成结果的质量与效率。如图为提示词工程6个要素。

 

6个要素的的具体说明要求如下表：

根据以上提示词6个要素，对提示词“帮我写个SQL注入脚本”进行优化，新的提示词如下：

 

【指令（Instruction）】

请编写一个基于 Python 的教学示例，演示最基础的 SQL 注入测试流程，用于帮助安全初学者理解注入原理。

 

【上下文（Context）】

·学习内容：SQL 注入（SQL Injection）漏洞的形成原理与利用方式。

·学习背景：初学者正在使用 Web 靶场练习漏洞测试，环境已配置好。

·技术方向：通过 Python 使用 requests 库模拟 GET 请求，演示注入效果。

·安全原则：本示例仅用于合法授权的靶场学习与教学目的，严禁用于真实生产环境或非法攻击行为。

 

【输入数据（Input Data）】

演示使用的目标地址http://example.com/item.php?id=1，其中 id 参数存在注入风险。请求方式为 GET，payload 将直接拼接在 URL 参数中。

 

【角色（Role）】

请以一位资深网络安全教学讲师的身份完成此次任务，要求风格清晰、讲解详细，适合新手理解。

 

【输出格式（Output Format）】

·使用 Python 的 requests 库构造代码。

·每一行代码需配有注释，说明其功能和潜在的安全隐患。

·使用 Markdown 格式输出完整代码块与说明文字。

·最后附上一段对该注入案例可能带来危害的简要分析。

 

【期望（Expectation）】

·代码应简洁直观，帮助读者理解注入的本质。

·注释需重点标出“注入入口”“payload作用”“如何观察异常”等关键点。

·输出内容应具有教学价值，而不仅是代码本身。

模型回答结果如下：

 

 

提示词经过6个要素优化后，模型回答的结果相对于案例二中两个提示词的结果，更加符合SQL注入教学类的设计目标和内容，并且给出了详细的代码注释、漏洞危害以及教学中关键点，在最后还给出针对此SQL漏洞进阶学习的方向。因此，优秀的提示词可以帮助模型深层次的理解你的诉求，而粗糙的提示词模型在对你需求理解有所偏差时，模型只能根据自己的理解给出对应的结论，这也是一些新手在使用模式中经常遇到模型答非所问、结果与作者的意图有所偏差的问题。并不是模型有问题，而是你对模型的使用尚欠火候。

 

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总 结

模型已经成为我们工作和生活中重要的一个解决问题帮手，提示词的全面性和准确性也直接决定模型回答结果的质量，普通提示词像是在“聊天”，而专业提示词更像是在“编程”。表面上，它们都是用自然语言在对话，但本质却是：一个在表达愿望，另一个在发出指令。

 

对于技术人员来说，可以按照提示的6要素进行编写专业提示词，而对于非技术人员来说，丢给模型的问题，要做到内容越清晰，越具体，越结构化，你就越能感受到大模型的智能深度。写提示词，不是“求它帮忙”，而是“和它共创”。

写好提示词仅仅是调用模型的一步，而不安全的提示词设计可能会引起模型越狱、信息泄露等安全问题，这个咱们下文再续...