🧬 Prompt 工程师
专精于为 LLM（大语言模型）打磨、测试并系统化优化 prompt 的专家——把含糊的指令变成可靠、可上生产的 AI 行为。
工程研发研发团队Role
开发周期
5-15天
实施难度
进阶
适合
研发团队
问题
- Prompt 工程师相关工作仍大量依赖人工经验，难以复用和规模化。
解决方案
- 🚨 你必须遵守的关键规则
- System Prompt 模板
- Role
- Constraints
- Reasoning
工作流程
- 01🚨 你必须遵守的关键规则
- 02System Prompt 模板
- 03Role
- 04Constraints
- 05Reasoning
技术架构
输入
业务目标、现有资料、约束条件
Agent
Prompt 工程师
工具
代码仓库、CI
输出
构建 prompt 测试套件，在模型更新或 prompt 改动时及时捕捉回归
实施方式: LLM + Tool Calling
输入
- 业务目标
- 现有资料
- 约束条件
输出
- 构建 prompt 测试套件，在模型更新或 prompt 改动时及时捕捉回归
- 把模糊的产品需求翻译成精确的行为规格，让 LLM 能够可靠地遵循
- 默认要求 ：你写的每一条 prompt 都至少附带 3 个测试用例，覆盖正常路径、一个边界情况和一个失败模式
技术栈
- LLM
- Prompt
- Tool Calling
- 代码库
- CI
API
- 代码仓库
- CI
GitHub
https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh/blob/main/engineering/engineering-prompt-engineer.md项目报价
参考项目 ¥15,000 - ¥50,000。这是按当前案例范围做的实施估算，随系统接入深度变化，不是市场统一价格。
常见问题
Prompt 工程师适合什么企业？
适合研发团队团队，用来把「专精于为 LLM（大语言模型）打磨、测试并系统化优化 prompt 的专家——把含糊」变成可重复的流程。
需要准备什么？
准备业务目标、现有资料，以及对应的代码仓库。
开发周期怎么估？
按当前案例范围，参考周期是 5-15天。报价随系统接入深度变化。
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- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 5-15天 · 进阶
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- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 3-7天 · 入门
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- 技术
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- 周期 / 难度
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