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20分钟学完Google的9小时AI提示词工程课程

20 分钟初级实践者Tina Huang提示词工程

Tina Huang. 这段视频浓缩讲解了Google的提示词工程课程，涵盖让提示词更清晰的框架、迭代方法，以及电子邮件、摘要和分析任务的完整示例。如果你想再次梳理这些结构化思路，并了解它们如何应用于工作日里实际遇到的任务，这段视频很有帮助。

AI Expert 注释

首选视频深入讲解之后，再通过这段视频拓宽视野；它在此处的价值，是展示如何把同一结构应用于电子邮件、摘要和分析等日常工作任务。

您应该从中获得什么

你将掌握一套简明的提示词清晰度与迭代框架，以及适用于电子邮件、摘要和分析任务的完整模式。

先观看或了解

除阅读本文外没有其他要求——它可以帮助你再次梳理相同的结构化思路。

最后审核：2026年5月18日

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深入学习

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DeepLearning.AI

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

Isa Fulford · Andrew Ng

用90分钟获得相当于一年实践积累的直觉。如果你已经开始编写调用LLM的代码，或正准备这样做，这是目前网上最高效的课程，能帮你弥合“试用ChatGPT”和“交付一项调用LLM的功能”之间的差距。

中级约1.5小时

Coursera · Vanderbilt University

Prompt Engineering for ChatGPT

Dr. Jules White

这是DeepLearning.AI短期课程的学术型补充：方法同样严谨，但学习周期更长，面向不会编程的人。Dr. White将提示词设计讲解为一组可复用的模式（请求输入、扩展大纲、事实核查清单、菜单操作），而不是零散技巧。学完后，你会像设计师一样设计LLM提示词，而不再依靠猜测。

初级约18小时

Microsoft Learn

Work Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot

Microsoft Learn

Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.

中级~1h 5m · self-paced

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