為什麼談 Prompt Engineering？
當我們說「軟體開發」，腦中浮現的通常是：

• 架構設計
• 資料結構與演算法
• 測試與部署流程

但自從生成式 AI 走進開發日常，我開始把 Prompt Engineering 當成開發工作的一部分。
它不再只是「跟 ChatGPT 聊天」，而是 一種新型態的軟體介面設計。

Prompt 的角色：程式與人之間的膠水
傳統程式碼：
輸入：固定格式（API、函式呼叫）
輸出：可預期的資料

Prompt 與大模型：
輸入：自然語言，容許模糊、不完整
輸出：帶有不確定性，需要後處理

換句話說，Prompt 扮演的是「半結構化 API」。
它既是給人讀的指令，也是給模型解析的契約。

Prompt Engineering 與軟體開發流程的結合
我把它融入到軟體開發的不同環節：

1. 需求分析階段
   把需求轉化成「場景式 Prompt」，快速驗證可行性。
   例如：模擬使用者問答，確認 AI 系統能不能正確回應。

2. 設計階段
   把 Prompt 當作「邏輯模組」，不同 Prompt 對應不同功能。
   例如：一個 Prompt 專門做摘要，一個專門做分類。

3. 實作階段
   使用 模板化 Prompt，把變數與內容分開，就像函式參數。
   搭配程式碼控制流程，減少隨機性。

4. 測試與迭代
   為 Prompt 設計測試案例，確保在不同輸入下，輸出仍符合預期。
   例如：針對錯字、縮寫、極端情況做測試。

我自己的小經驗
我第一次把 Prompt 當成「開發任務」來做，是在一個內部文件搜尋專案。
一開始，工程師們隨便丟 Prompt，AI 回答常常答非所問。
後來，我設計了「多層式 Prompt」：先要求模型判斷問題類型，再用不同模板回答。
錯誤率瞬間下降一半以上。

那時候我才意識到：
Prompt 不是臨時的備註，而是 需要版本控制與測試的開發資產。

工具鏈的演進
現在很多框架已經把 Prompt Engineering 正式納入開發工具鏈：
LangChain / LlamaIndex：支援 Prompt 模板化與組裝。
Promptfoo：自動化測試 Prompt 的工具。
Git + YAML：甚至有團隊用 Git 來版本控管 Prompt，當作專案的一部分。

這意味著：
Prompt 正在從「小技巧」進化成「正式工程方法論」。

結語
當我回顧這些經驗時，覺得 Prompt Engineering 在軟體開發裡有點像 早期的單元測試：
一開始沒人當回事，後來才發現少了它，整個專案不穩定。

未來幾年，Prompt 很可能會被正式納入開發規範，就像今天沒有人會質疑 Git 或 CI/CD 的重要性。
Prompt 不只是提問，而是軟體設計的一環。