人工智能技术的快速发展催生了生成式预训练模型（Foundation Models, FM），这些模型极大地推动了智能软件功能的进步，被数以百万计的用户所使用。不同于传统的编程方法，开发者通过自然语言提示（prompt）来控制和驱动智能软件的行为，形成了一种全新的编程范式——提示编程。理解提示编程不仅有助于提升现有智能软件的开发效率，更有助于为未来的软件工程提供新的理念和工具支持。提示不仅仅是用户输入的简单文字，更是一种程序，本文将深入探究开发者如何构建包含提示的软件，阐明提示编程的独特性和发展潜力。提示作为程序的独特身份让其区别于传统代码。传统软件开发中，代码拥有明确的语法结构、逻辑流程和可预测的运行结果。
相比之下，提示依赖于基础模型的复杂行为和隐含知识，开发者编写的提示必须通过与模型的反复交互来调整和优化。这种动态且迭代的过程使得提示更像是一种“软编程”方式。在开发过程中，开发者需要构建并不断完善对基础模型行为的心理模型。这与传统编码时对“计算机内部状态”的理解有所不同，开发者更多是理解模型如何解读和响应人类语言的多样性与模糊性。即使具备丰富经验的提示程序员，也难以完全预测提示在所有场景下的表现，这种认知挑战推动他们通过实验、反馈以及对模型的探索来改进提示设计。提示编程的挑战不仅体现在开发者的认知负担上，还包括基础模型的不可解释性及不确定性。
当前的预训练模型通常基于数十亿参数构建，其决策过程难以完全透明化，开发者无法通过传统的调试工具直接定位问题源头。这促使行业内部涌现出一系列专门的提示调试和管理工具，帮助开发者可视化提示效果，跟踪提示变化对模型响应的影响，从而提升提示程序的可靠性和稳定性。从软件工程的角度来看，提示编程代表了人机协作的新模式。开发者不仅是写代码的“操作者”，更是基础模型行为的观测者和引导者。提示编程融合了语言表达、上下文理解和模型内部知识，构成了一个复杂的交互系统。随着人工智能技术的演进，这种交互方式有望成为软件开发的重要组成部分。
此外，提示编程的发展驱动了相关工具链和标准的建立。当前已有部分企业和社区尝试制定提示设计规范、最佳实践以及版本控制机制，以应对提示在复杂项目中的管理难题。自动化测试、提示模板库以及智能提示补全工具逐渐兴起，助力开发者更高效地构建和维护提示程序。提示编程的未来充满机遇与挑战。随着大规模基础模型的能力不断提升，更复杂、更智能的提示程序将逐步出现，推动智能软件向更高自主性和交互性的方向发展。同时，如何确保提示编程的安全性、可解释性和公平性也成为亟待解决的问题。
结合现有的编程范式和软件工程理念，提示编程有望开辟新的编程语言和开发环境，推动软件领域的创新变革。在全球数字化浪潮和人工智能普及的背景下，理解和掌握提示编程成为开发者必备的技能之一。企业和开发团队需要积极培养相关人才，推动提示编程方法论的研究和实践应用，从而抢占智能软件开发的制高点。总结而言，提示作为程序的概念深刻改变了传统的软件开发模式。开发者通过构建对基础模型行为的理解和互动，不断优化提示，以实现智能软件的功能需求。这一过程体现了编程的再定义与进化，为软件工程带来了全新的思考视角和发展方向。
未来，随着技术的成熟与应用的深化，提示编程将成为智能软件开发的重要基石，推动人类与人工智能的协同创造进入新纪元。
