我們已經建立了共識:Prompt 應該被當作「一級軟體資產」來管理。但一個很自然的問題是:「具體該怎麼做?」
僅僅建立一個「Prompt 倉庫」來存放 prompt 是不夠的。如果這個 Prompt Warehouse 與開發流程脫節,它很快就會變成一個無人問津的「檔案櫃」,而非能提升效率的「軍火庫」。
這就是 Prompt Orchestration Governance (POG) 提出「雙重架構」的核心洞見。POG 的穩定運行,依賴於兩個緊密協同、互為表裡的支柱:
這兩者共同構成了一個從「資產化」到「規模化應用」的完整閉環。
PWM 的核心職責是:確保每一個進入「可信賴資產庫」的 prompt 都具備高品質、高穩定性與高安全性。
可以把它想像成一個「Prompt 品管與供應中心」。它定義了一套標準化流程,將那些散落各處、品質不一的「原生 prompt」,轉化為結構化、可信賴的「工程資產」。
我們在上一篇文章中提到的資產生命週期——發現 (Discovery)、標準化 (Normalization)、驗證 (Validation)、版本化與倉儲 (Versioning & Repository)——正是 PWM 的核心活動。
如果沒有 PWM,prompt 管理將會是一盤散沙。它為整個 POG 體系提供了穩定可靠的「資產供給」。

如果說 PWM 是「後勤與品管」,那麼 SPL 就是「前線作戰手冊」。
SPL 的核心職責是:將高品質的 prompt 資產,有效地整合到軟體開發生命週期 (SDLC) 的每一個環節中,真正賦能開發團隊。
它不再是將所有 prompt 混雜在一起,而是根據 「開發階段」 與 「任務目的」 進行組織,形成一個個針對性的「Prompt 工具包」。
| SDLC 階段 | SPL 提供的 Prompt 範例 | 價值 |
|---|---|---|
| 需求分析 | - 從使用者訪談紀錄生成使用者故事- 識別需求文檔中的模糊地帶 | 加速需求釐清、減少溝通成本 |
| 系統設計 | - 根據需求生成 API 規格草案- 產生架構圖的 PlantUML/Mermaid 腳本 | 提升設計效率、標準化設計文檔 |
| 開發 | - 將自然語言註解轉化為樣板程式碼- 根據程式碼生成單元測試案例 | 加速開發、提升程式碼品質 |
| 測試 | - 生成多樣化的測試數據(如姓名、地址)- 模擬各種邊界情況與異常輸入 | 擴大測試覆蓋範圍、提升測試品質 |
| 部署 | - 根據變更日誌草擬版本發布說明- 生成部署腳本的註解與說明 | 自動化文檔工作、降低部署風險 |
| 維護 | - 分析錯誤日誌並提供可能原因- 摘要使用者回饋並進行分類 | 縮短故障排除時間、快速響應市場 |
透過 SPL,開發者在每個階段都能快速找到「我現在能用什麼 prompt 來加速工作?」。這讓 prompt 從「需要額外管理的負擔」,轉變為「開發流程的內建加速器」。

PWM 和 SPL 就像一個齒輪的兩側,缺一不可。
它們的協同運作,創造了一個正向循環:

POG 的雙重架構,為我們提供了一張清晰的藍圖,指導我們如何從戰略和戰術兩個層面,來系統性地解決 prompt 的管理與應用挑戰。
只有當這兩大支柱都穩固建立時,AI 系統的開發才能真正擺脫「手作坊」的混亂,邁向可預測、可擴展、可治理的「工業化」時代。
接下來的兩篇文章,我們將分別深入這兩大支柱的內部,探討:
最完整的內容 : https://enjtorian.github.io/prompt-orchestration-governance-whitepaper/zh-tw/