概述

在上一篇文章中，我們達成了一個重要的共識：Prompt 不僅是與 AI 的對話，它更是需要用工程紀律來嚴謹對待的 API 請求。我們也意識到，由多個 Prompt 組成的複雜工作流極其脆弱，一旦其中一個環節出錯，整個系統便可能失效，且除錯過程如同大海撈針。

這引出了一個尖銳的問題：如果 Prompt 就像程式碼，為什麼我們還在用筆記本或 Confluence 頁面，以複製貼上的方式管理它？如果它的不穩定性會直接衝擊應用的可靠性，為什麼我們沒有為它建立自動化測試？

今天，我們將借鑑 DevOps 的核心理念與實踐，為 Prompt 建立一個從開發、測試、版本控制到部署的完整生命週期 Prompt Development Lifecycle (PDLC)。我們的目標，是將 Prompt 從「一次性的消耗品」，轉變為真正可信賴、可維護的「工程資產」。

https://www.sapbwconsulting.com/blog/inbound-marketing/prompt-engineering

設計與開發：提升 Prompt 內在品質的進階技巧

一個穩健的生命週期始於一個高品質的產出物。在將 Prompt 納入自動化流程之前，我們需要掌握一些進階技巧，從源頭上提升其輸出的穩定性和可觀測性。

In-Context Learning（ICL）：Prompt 裡的即時學習

在傳統機器學習裡，模型需要透過額外的訓練資料來調整參數，才能學會新的任務；但在 LLM 世界裡，in-context learning（ICL） 讓模型只靠 Prompt 裡的上下文資訊，就能臨場理解任務規則並產生合理輸出。這代表我們不需要重新微調模型，而是透過在 Prompt 中嵌入「範例、規則、說明」來塑造模型的行為。

ICL 有不同的操作形式：

• Zero-shot：只給任務說明，不提供範例，模型必須靠語言能力自行推斷。
• One-shot：在任務說明後補上一個範例，讓模型更快掌握輸出格式。
• Few-shot：提供多個範例（通常 2–5 個），讓模型從模式中歸納出更穩定的規則。

這些模式其實是同一個原理的不同層次，差別在於我們給模型多少上下文去「模仿」。

少樣本提示 (Few-shot Prompting)：內建的「單元測試」

在各種 ICL 方法中，Few-shot prompting 最常用也最直觀。我們可以把它理解為：在 Prompt 裡放進幾個「輸入 + 預期輸出」的案例，就像在程式裡寫了單元測試。這讓模型在處理新輸入之前，就已經學會該遵循的格式與邏輯，大幅降低隨機性。

DevOps 範例：統一不同來源的 CI/CD 日誌

想像一下，你需要一個 Prompt 來解析來自不同 CI/CD 工具的日誌，並將其轉換為標準的 JSON 格式。

### 指令 ###
你是一個 CI/CD 日誌解析專家。請根據我提供的範例，將新的日誌內容解析為包含 "source", "job_id", "status" 和 "message" 的 JSON 物件。

### 範例 1 ###
日誌輸入: "[Jenkins] Job 'build-project-A' (ID: 123) finished with status: SUCCESS"
JSON 輸出: {"source": "Jenkins", "job_id": "123", "status": "SUCCESS", "message": "Job 'build-project-A' finished successfully"}

### 範例 2 ###
日誌輸入: "GitLab CI job 456 failed. Error message: 'dependency build failed'."
JSON 輸出: {"source": "GitLab CI", "job_id": "456", "status": "FAILURE", "message": "dependency build failed"}

### 待處理日誌 ###
日誌輸入: "GitHub Actions workflow 'deploy-prod' completed with conclusion: success. Job ID: 789."
JSON 輸出:

透過提供這兩個範例，LLM 能輕易學會如何處理第三種來自 GitHub Actions 的新格式，並穩定地輸出我們期望的 JSON 結構。

思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT)：讓你的模型仔細想想

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

在 ICL（in-context learning）的脈絡下，CoT 是要求模型先產生中間推理步驟，再給最終答案的提示手法；對需要多步推理的任務（算術、常識、符號推理等）特別有效，因為這些中間步驟能穩定模型的決策並提升正確率。經典研究顯示，提供少量帶推理步驟的示例即可顯著提升表現；之後的「Self-Consistency」以多路推理取眾數，進一步強化效果。

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

ICL 是框架，CoT 是技巧。ICL 負責把規則與示例放進脈絡，CoT 負責把推理路徑顯性化，兩者結合能同時提升準確率與可觀測性。近年的工作也探索「精簡版 CoT」以兼顧成本與效能。

何時使用 CoT：

• 任務需要多步、可驗證的邏輯（根因分析、規則匹配、數據轉換、合規判斷）。
• 需要可追溯的決策證據（方便回歸分析/審計）。
• 容忍些微延遲與 token 成本，換取更穩定輸出。
• 若任務偏檢索或模板轉換、邏輯淺，可採精簡理據或不啟用 CoT（省成本）。

使用建議：

• 要求「先列步驟→再動作→最後結論」，並限制理據篇幅（如 ≤5 步）；必要時採多樣采樣 + 取眾數（Self-Consistency）。
• 在輸出 Schema 中加入 reasoning（簡短依據）、uncertainty（不確定性旗標）與 violations（規則命中/違規項），作為可稽核鉤子。
• 避免在 CoT 中出現敏感資訊（密鑰、PII、商業機密）；必要時以屏蔽內容（e.g., <REDACTED>)。
• 為 CoT 長度、步數、命中規則等設計指標與警戒線；過長或過短都可能是偏差訊號。

這不僅能提升複雜邏輯推導的準確率，更重要的是，這些輸入讓模型的決策過程變得透明且可觀測。當結果出錯時，我們可以回溯它的思考鏈，精準定位是哪一個環節的推導出了問題。

DevOps 範例：Kubernetes Pod 故障排除

你是一位資深的 Kubernetes 站點可靠性工程師 (SRE)。一個名為 'auth-service-pod' 的 Pod 處於 'CrashLoopBackOff' 狀態。

請使用思維鏈的方式，一步步引導我進行故障排除。

首先，列出你的排錯步驟。
然後，為每個步驟提供具體的 kubectl 命令和你的分析。

LLM 的輸出將不再只是一個冷冰冰的指令，而是一個有邏輯、有依據的排錯指南，例如：

第一步：獲取 Pod 的詳細狀態和近期事件。

kubectl describe pod auth-service-pod

分析：這能讓我們看到容器重啟的原因，以及是否有鏡像拉取失敗、儲存卷掛載錯誤等問題。

第二步：查看容器的即時和歷史日誌。

kubectl logs auth-service-pod

kubectl logs auth-service-pod --previous

分析：應用程式本身的錯誤，如資料庫連線失敗或配置錯誤，通常會在這裡顯現。

第三步…

版本控制：將 Prompt 納入 Git 工作流

我們必須將這句箴言刻在心裡：Prompt is Code. Code belongs in Git.

將 Prompt 納入版本控制，是實現其工程化與團隊協作的基石。但僅僅把 Prompt 存成檔案還不夠，還需要一套完整的管理機制。

1. 建立 Prompt 模板庫

在專案中建立一個專門的 Repo（例如 project-prompts），將所有 Prompt 作為獨立的 .txt 或 .md 檔案進行儲存。每個檔案應有明確的命名規則（例如 parse_log.v1.md、summarize_ticket.v2.md）。

2. 版本化與變更追蹤

任何對 Prompt 的修改都必須透過 Pull Request (PR) 流程。在 PR 描述中，要求：

• 修改動機：為什麼要改？是修 Bug、優化輸出還是增加新場景？
• 輸出對比：附上修改前後的輸出結果（像單元測試差異報告）。

這提供了完整的審查與可追溯性。

3. 使用模板引擎 (Templating)

將「靜態指令」與「動態變數」分離，讓 Prompt 更加可重用。例如利用 Jinja2：

### 指令 ###
你是一個日誌解析專家。請將以下的日誌內容解析為 JSON 格式。

### 日誌原文 ###
{{ log_data }}

在應用程式中，動態傳入 log_data，保持結構穩定。

延伸：專門的 Prompt 管理工具與實務

除了透過 Git 來追蹤 Prompt 的版本之外，近年也出現了許多專門的 Prompt Management 工具，能進一步支援團隊在更大規模的應用中進行治理與協作。例如，像 LangChain Hub 或 PromptHub 這樣的平台，可以讓團隊集中管理 Prompt，不僅能進行版本控制，還支援社群共享與快速迭代，特別適合需要持續復用和優化的場景。另一方面，雖然 Weights & Biases (W&B) 或 MLflow 本來是模型實驗平台，但也有越來越多團隊將它們用來追蹤 Prompt 的版本與測試結果，建立出一種「Prompt 實驗記錄」的模式。

這些工具和實務的出現，顯示 Prompt 已經逐漸脫離「一人一檔」的初階狀態，往工程化、協作化與平台化邁進。對團隊來說，關鍵不只是「存放在哪裡」，而是如何確保 Prompt 的版本清晰、演進有跡可循，並且能即時觀測其在真實場景中的效能表現。

測試與驗證 ：為你的 Prompt 建立自動化測試

https://www.confident-ai.com/blog/llm-evaluation-metrics-everything-you-need-for-llm-evaluation

這是將 Prompt 工程化的核心，也是 DevOps 精神的直接體現。

單元測試 (Unit Testing)

• 目的：驗證單一 Prompt 在給定一組固定的輸入下，是否能產出格式正確、內容符合預期的輸出。

• 方法：我們可以編寫一個評估腳本 (例如使用 Python)，它會讀取一個 Prompt 檔案，向 LLM API 發送請求，然後對返回的結果進行一系列的斷言 (Assert)。

  test_prompt.py 腳本片段範例：

  def test_log_parsing_prompt():
      prompt = load_prompt('prompts/parse_log.jinja2')
      log_input = "[Jenkins] Job 'build-project-A' (ID: 123) finished with status: SUCCESS"
  
      # 呼叫 LLM API 獲取結果
      output = call_llm_api(prompt, {'log_data': log_input})
  
      # 斷言測試
      assert is_valid_json(output), "輸出不是有效的 JSON"
      data = json.loads(output)
      assert data.get('source') == 'Jenkins', "來源解析錯誤"
      assert data.get('status') == 'SUCCESS', "狀態解析錯誤"
  

補充：LLM 評估專用工具 / SDK

除了手動撰寫測試腳本，現在也有許多開源或商業化的 SDK 可以幫助我們進行更系統性的測試與評估，例如：

• TruLens: 可用於 LLM 回應的評估與偏差檢測，支援自定義 metric（如格式正確性、語意匹配度等）。
• Helicone: 提供使用者互動觀察、異常輸出監控，以及 token 消耗分析。
• Ragas: 針對 RAG 系統設計的評估工具，能以自動化方式對照答案與原始資料來源的一致性。
• Giskard: 具備 GUI 介面的 LLM 測試平台，適合非工程背景的成員參與 Prompt 品質驗證。

這些工具可以與 CI/CD 流程整合，讓 Prompt 的品質驗證從「手動測試」進化為「自動化品質管線」。

回歸測試 (Regression Testing)： 對抗「模型漂移」

一個巨大的痛點是：當 OpenAI 或 Google 等廠商更新他們的底層模型時，你原本運作良好的 Prompt 可能會突然失效。這就是所謂的 「模型漂移（Model Drift）」。

為了對抗這種漂移風險，我們應該建立一組「黃金標準（Golden Set）」輸入輸出對，組成完整的 回歸測試集。這些測試樣本應涵蓋常見場景、邊界條件與錯誤輸入等關鍵案例。

每當 Prompt 有重大變動或模型 API 發布新版本，就完整跑一次測試集，並自動比對新舊輸出是否一致（語義/格式皆可比）。若有重大偏移，則標記為風險或異常，阻止進入正式環境。這不僅能避免使用者直接面對問題輸出，也讓 Prompt 團隊能更早進行修復與回退。

部署與展望 ：一套完整的 CI/CD 流程

當我們將以上所有環節串聯起來，一個針對 Prompt 的 CI/CD 流程便清晰地浮現了：

1. 開發與提交：工程師在本地修改 Prompt 模板，並提交一個 PR。
2. 持續整合 (CI)：CI Pipeline (如 GitHub Actions) 被自動觸發，執行對應的單元測試和回歸測試。
3. 審查與合併：只有當所有測試都通過後，PR 才被允許合併到主分支。
4. 持續部署 (CD)：合併後，CD Pipeline 可以自動將新的 Prompt 版本部署到一個集中的「Prompt 管理服務」或更新應用的設定檔。

至此，我們已經可能腦中勾勒出一套為 Prompt 建立的自動化的品質保證與 CICD 流程。

總結

至此，我們已經為 Prompt 建立了一套自動化、可擴展、可治理的工程化流程。從設計、測試、版本控制，到部署與交付，每一步都對齊了 DevOps 精神，也為 LLM 專案導入了清晰可管理的開發流程。

不過，這一篇的重點並不在於實作細節，而是希望先幫大家建立一個概念性的框架「Prompt 應該被當作程式碼一樣來開發、管理與監控」。

我們從設計模式、測試機制、CI/CD 到部署流程，做了一次初步的總覽，作為理解 PromptOps 思維的起點。

References：

• https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10323223
• https://ithelp.ithome.com.tw/users/20161074/ironman/7469
• https://ithelp.ithome.com.tw/users/20168885/ironman/7699
• https://ithelp.ithome.com.tw/users/20144024/ironman/7159?page=3
• https://ithelp.ithome.com.tw/users/20161074/ironman/7469?page=2
• https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/tips
• https://arxiv.org/abs/2205.11916
• https://www.sapbwconsulting.com/blog/inbound-marketing/prompt-engineering
• https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/strategy-write-clear-instructions?prompt-example=prompt
• https://www.youtube.com/watch?v=JGtqpQXfJis
• https://www.gptbots.ai/zh_TW/blog/llm-vs-generative-ai
• https://odsc.com/blog/beyond-prompt-and-pray-14-prompt-engineering-mistakes-youre-probably-still-making/