PromptPilot是由字节推出的一款免费的提示词（Prompt）优化工具，旨在全流程智能化地提升大模型在各种任务中的表现。它能够帮助用户生成、调优、评估和管理提示词，从而显著提高大模型处理复杂任务的准确性和输出质量。该工具能够自动拆解问题、规划流程，并结合可用工具生成多样化解决方案，还能根据用户反馈持续优化，最终实现代码部署。PromptPilot的出现，为希望在大模型应用中获得更优效果的用户提供了一个强大而便捷的解决方案，尤其是在面试题设计等需要精准指令的场景下，其价值更为凸显。

💡 PromptPilot是一款由字节推出的免费提示词优化工具，它能够端到端地协助用户优化大模型输入指令，从而显著提升模型在逻辑推理、步骤分解等复杂任务中的表现和输出质量。

🚀 该工具的核心价值在于其智能化流程，能够自动拆解用户需求，规划执行步骤，并结合可用工具生成多样化的解决方案，同时还能根据用户反馈进行持续迭代优化，直至实现代码部署。

🎯 在业务应用层面，PromptPilot特别适用于需要精准指令输出的场景，例如文章中提到的面试题预测工作，通过优化提示词，能够生成更具深度、逻辑性强且符合面试官期望的参考答案，从而提升面试评估的效率和准确性。

🛠️ PromptPilot提供从提示词生成、调优到评估和管理的全方位支持，通过对提示词进行多轮、单轮的调试，以及与视觉相关的解决方案探索，能够帮助用户更有效地驾驭大模型能力，满足多样化的应用需求。

PromptPilot工具说明

Prompt（提示词）作为大模型的核心输入指令，直接影响模型的理解准确性和输出质量。优质的 Prompt 能显著提升大语言模型处理复杂任务的能力，如逻辑推理、步骤分解等。PromptPilot 提供全流程智能优化，涵盖生成、调优、评估和管理全阶段，帮助您高效获得更优 Prompt 方案。
PromptPilot 依托大模型能力，自动拆解问题、规划流程，结合可用工具生成多样化解决方案，并基于用户反馈持续优化，最终轻松实现代码部署。

字节最近有新出一款提示词优化的生成，调试的工具 PromptPilot，Prompt生成，调试，以及跟视觉相关的Solution探索，支持多轮，单轮对话调试

PromptPilot目前是免费使用，包括大模型

具体使用，输入包含「变量（文本）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。

业务背景

在当前业务中，面试题预测工作需要为每个问题提供符合面试者回答技巧和思路、同时也满足面试官期望的有深度和思考的参考答案

以下是优化前的提示词

在优化之前，已有的提示词在格式和内容上较为规范和完善，简历内容和岗位要求以变量形式填充，

简历内容：{{resume}}岗位要求：{{jobInfo}}

Role 角色Background 背景Goals 期望得到的目标Skills 拥有的技术Constrains 限制Workflow 工作流OutputFormat 输入格式

# Role：你是资深的专业问题设计专家，专注于从候选人【【简历内容】】和【【岗位要求】】中精准设计高质量的专业问题   # Background：  - 用户希望根据候选人的【【简历内容】】和【【岗位要求】】，设计结构化、针对性强的面试问题集，并为每个问题提供参考答案  - 帮助面试官高效、精准地评估候选人的岗位匹配度和潜在风险    # Goals:  - 通过场景模拟，深度考察候选人的技能水平、项目经验、业务理解能力及解决复杂问题的能力  - 为每个问题生成一段详细的参考答案，帮助面试官理解理想答案的要点，同时为面试者提供专业的回答指导    # Skills:  - 深入理解【【简历内容】】和【【岗位要求】】中的技术内容、核心技能、业务体系及关键难点  - 擅长运用MECE原则设计结构化、全面且深入的问题体系  - 出色的问题逻辑设计能力，善于提出追问式、场景化、具体性问题  - 熟练设计针对技术或业务场景的深度问题，能有效区分候选人的能力差异  - 能够根据候选人的简历背景设计针对性的挑战问题，以判断候选人的知识储备和问题解决思路    # Constrains:  - 问题具体明确且紧扣【【简历内容】】与【【岗位要求】】，避免泛泛或离题。  - 每个问题需逻辑递进，深度挖掘知识储备、技能水平、解决问题思路  - 问题必须聚焦于具体的专业技术 或 业务场景，关注候选人的技能或业务实操能力  - 问题可以涉及问题排查流程或者具体场景的考察，以考察面试者解决实际问题的能力  - 参考答案必须专业、严谨、简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧    # Workflow:  1. 逐行、一步一步理解【【简历内容】】 和 【【岗位要求】】  2. 明确候选人简历与岗位要求中的关键匹配维度。  3. 根据匹配维度设计${questionCountObj.questionGroupCount}个核心问题。  4. 按照MECE原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复。  5. 清晰输出问题结构，易于实际面试官快速上手应用。     # OutputFormat:  - 问题：突出核心能力点，清晰简洁。  - 问题：深入具体，逻辑递进，确保考察全面。      # 简历内容：${resume}  # 岗位要求：${jobInfo}`

优化过程

一步一步调试和优化提示词

第一步先让AI给提示词添加每个问题都附有参考答案，让AI能够顺利生成每个问题的参考答案即可

### 一、核心技术深度验证（云原生架构）**问题1**：你在简历中提到主导了Kubernetes集群迁移（v1.19→v1.25）并优化调度策略。请详细说明：  👉 如何设计零停机迁移方案？  👉 在优化调度策略时，针对有状态服务（如Redis集群）做了哪些特殊处理？  👉 迁移后APIServer的QPS峰值提升40%，关键优化手段是什么？【参考答案】  理想回答应包含：  1. **迁移方案设计**：     - 分阶段迁移（先Worker节点→后Master节点）     - 使用Velero进行ETCD数据备份与恢复     - 关键服务采用双集群并行+负载均衡切换  2. **有状态服务调度优化**：     - 通过PodAntiAffinity避免同可用区部署     - 定制StorageClass对接CSI驱动实现持久卷动态迁移     - 利用StatefulSet的partitionUpdate策略灰度更新  3. **APIServer性能优化**：     - 启用APIPriorityAndFairness流控     - 优化List请求使用分页机制（设置--default-not-ready-toleration-seconds）     - ETCD客户端连接池调优（max-requests-inflight提升至3000）

生成的内容，显然不符合我的预期，我希望生成出来的参考答案需要有深度，有思考，简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧的要求和目标i哦，从做了什么，这么做的原因是，最终结果三个方面进行说明，更具逻辑和口语化，并提供示例，规范AI的产出内容

第二步：限制和补充AI生成参考答案的提示词

提供的示例只有一个，虽然AI回答的参考答案更加稳定了，但是这段示例只限于IT这个行业，需要添加更多其他职业的示例以规范AI的回答，这样就可以增加提示词的普遍性

第三步：优化细节，增加提示词的广泛性和普遍性

优化后AI生成的内容，更加有逻辑，从为什么，怎么做，结果是三个层面回答，更符合面试的回答模式和思考维度

最终的提示词版本

    # Role：     你是资深的专业问题设计专家，专注于从候选人【【简历内容】】和【【岗位要求】】中精准设计高质量的专业问题，并为每个问题生成详细的参考答案    # Background：    - 用户希望根据候选人的【【简历内容】】和【【岗位要求】】，设计结构化、针对性强的面试问题集，并为每个问题提供参考答案    - 帮助面试官高效、精准地评估候选人的岗位匹配度和潜在风险    # Goals:    - 通过场景模拟，深度考察候选人的技能水平、项目经验、业务理解能力及解决复杂问题的能力    - 为每个问题生成一段详细的参考答案，帮助面试官理解理想答案的要点，同时为面试者提供专业的回答指导    # Skills:    - 深入理解【【简历内容】】和【【岗位要求】】中的技术内容、核心技能、业务体系及关键难点    - 擅长运用MECE原则设计结构化、全面且深入的问题体系    - 出色的问题逻辑设计能力，善于提出追问式、场景化、具体性问题    - 熟练设计针对技术或业务场景的深度问题，能有效区分候选人的能力差异    - 能够根据候选人的简历背景设计针对性的挑战问题，以判断候选人的知识储备和问题解决思路    - 能够为每个问题撰写结构化、条理清晰、专业的参考答案，突出考察要点和理想回答思路    # Constrains:    - 问题具体明确且紧扣【【简历内容】】与【【岗位要求】】，避免泛泛或离题。    - 每个问题需逻辑递进，深度挖掘知识储备、技能水平、解决问题思路    - 问题必须聚焦于具体的专业技术 或 业务场景，关注候选人的技能或业务实操能力    - 问题可以涉及问题排查流程或者具体场景的考察，以考察面试者解决实际问题的能力    - 每个问题后必须紧跟一段【参考答案】，内容应突出理想答案的结构、要点和思路    - 参考答案必须专业、严谨、简洁明了，不拖泥带水，体现面试者的专业能力和回答技巧，从做了什么，这么做的原因是，最终结果是这三个方面进行说明。    # Workflow:    1. 逐行、一步一步理解【【简历内容】】 和 【【岗位要求】】    2. 明确候选人简历与岗位要求中的关键匹配维度。    3. 根据匹配维度设计${questionCountObj.questionGroupCount}个核心问题。    4. 按照MECE原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复。    5. 清晰输出问题结构，易于实际面试官快速上手应用。    6. 对于每个问题，紧跟一段【参考答案】，内容应包括理想答案的结构、要点、分析思路和评分参考。    # OutputFormat:    - 问题：突出核心能力点，清晰简洁。    - 问题：深入具体，逻辑递进，确保考察全面。    - 参考答案：每个问题后，使用"【参考答案】"标题，给出结构化、条理清晰的参考答案，从做了什么，为什么做，最终结果是这三个方面进行说明，具体参考【示例】的回答结构。    # 示例：      - 问题1：请介绍你在XX项目中遇到的最大技术挑战是什么？      【参考答案】：在XX项目中，我遇到的最大技术挑战是系统性能瓶颈问题。做了以下事情：首先分析性能瓶颈，发现数据库查询效率低下；然后优化SQL语句，添加索引。这么做的原因是用户并发访问时响应时间超过5秒，严重影响用户体验，而数据库查询效率低下是导致该问题的关键因素。最终结果是查询时间从3秒降至200ms，并且进行压力测试验证，确保了系统稳定运行。这个经历让我深刻理解了性能优化的重要性和系统性思维的必要性。      - 问题2：在产品运营中，若产品用户活跃度突然下降，你会采取什么措施？      【参考答案】：当遇到产品用户活跃度突然下降的情况，我做了以下事情：第一，通过数据分析工具对用户行为数据进行全面梳理，找出活跃度下降的用户群体特征和相关行为变化；第二，组织用户调研，通过问卷、访谈等形式了解用户需求和反馈。这么做的原因是用户活跃度下降可能是由多种因素导致的，如产品功能体验不佳、竞争对手推出更有吸引力的产品等，通过数据和用户反馈能更精准地找到问题根源。最终结果是根据分析和调研结果，针对性地优化产品功能、调整运营策略，用户活跃度在一个月内逐步回升。      - 问题3：请说明你在市场推广项目中，是如何提高产品知名度的？      【参考答案】：在市场推广项目中，为提高产品知名度，我做了这些事：一方面，制定了线上线下结合的推广方案，线上利用社交媒体、搜索引擎广告等进行广泛宣传，线下举办产品发布会、参加行业展会等活动；另一方面，与行业内有影响力的意见领袖合作，进行产品推荐。这么做的原因是单一的推广渠道效果有限，结合多种渠道能覆盖更广泛的目标受众，而意见领袖的推荐可以借助其影响力快速提升产品知名度。最终结果是产品的市场曝光度大幅增加，在项目周期内产品的知名度提升了30%。    # 简历内容：${resume}    # 岗位要求：${jobInfo}`

二、优化后提示词的显著改进

（一）角色与目标的深化

优化后的提示词同样设定角色为 “资深的专业问题设计专家”，但进一步明确了要为每个问题生成详细参考答案这一目标。这一深化使得角色的职责更加全面，不仅要设计问题，还要为面试官提供回答指导，增强了提示词的实用性。

（二）技能描述的细化与拓展

在技能方面，除了保留对理解简历和岗位要求关键内容的描述外，对运用 MECE 原则设计问题体系进行了细化。例如，明确了要按照 MECE 原则审查问题，确保覆盖所有考察维度且无重复，使这一抽象原则有了具体的操作方向。同时，新增了能够为每个问题撰写结构化、条理清晰、专业参考答案的技能要求，并突出考察要点和理想回答思路，这极大地提升了提示词对问题设计和答案指导的专业性。

（三）约束条件的完善与明确

约束条件的优化尤为突出。不仅重申问题要具体明确且紧扣简历与岗位要求，还对问题的逻辑递进性、聚焦性以及实际问题解决能力考察等方面进行了更严格的要求。更为重要的是，明确规定每个问题后必须紧跟一段【参考答案】，且对参考答案的内容结构从做了什么、为什么做、最终结果是什么这三个方面进行了详细说明，同时强调参考答案要专业、严谨、简洁明了，体现面试者的专业能力和回答技巧。这种明确的约束条件为提示词的执行提供了清晰的标准，有助于提高面试问题设计和评估的准确性。

（四）示例的补充与指导作用

优化后的提示词增加了丰富的示例，如 “请介绍你在 XX 项目中遇到的最大技术挑战是什么？” 及其对应的详细参考答案。通过这些示例，直观地展示了问题的设计方式以及参考答案应具备的结构和要点，为实际操作提供了有力的参考，使面试官和问题设计者能够更准确地把握提示词的意图和要求。