✍️ Prompt 与上下文工程
推理提示与可验证解释
Prompt 与上下文工程专题：用 2 个核心问题讲清原理、取舍与落地。
一句话定位
提示合同、上下文选择、结构化输出、拒答和缓存。 把 Prompt 看作任务合同，把 Context 看作运行时选择出来的信息，而非一段越长越好的文字。
核心原理与问题解析
CoT 是否应该直接展示给用户？
可以要求模型认真推理，但生产系统通常只展示简洁依据、动作和证据，不依赖或暴露私有思维链。可审计性应来自 Trace、工具结果和验证器。
继续想： 何为可验证解释？；Scratchpad 应保存吗？
Self-Consistency 的思路是什么？
对同一问题采样多条推理路径，再按答案一致性或验证器选择，适合可明确比较结果的推理题。它用额外成本换稳健性，开放生成未必有效。
继续想： 多数投票一定正确吗？；怎样控制成本？
工程落地检查
- 明确目标、边界、成功与失败格式
- 区分可信指令和不可信数据
- 关键业务字段使用 Schema 校验
- 用失败样本做单变量回归
- 记录模板、变量、模型和工具版本
常见误区
- 用提示词代替权限系统
- 不断追加互相冲突的补丁规则
- 只测漂亮样例，不测拒答和攻击样例
对应面试题
P03 CoT 是否应该直接展示给用户？ · P04 Self-Consistency 的思路是什么？