编写提示并非数据科学家或机器学习工程师的专利任何人都可以进行。然而，构建最高效的提示可能相当复杂。 提示的有效性受到诸多因素的影响：所使用的模型、模型的训练数据、模型配置、措辞选择、风格语调、结构以及上下文都至关重要。因此，提示工程是一个迭代的过程。 不恰当的提示可能导致模糊、不准确的响应，并阻碍模型提供有意义输出的能力
