在 Laracon US 2026 的演讲中,编程助手“Amp”的联合开发者 Thorsten Ball 分享了他进行高效 AI 提示(prompting)的方法论。尽管 Amp 本身是一个主要由 AI 编写的复杂分布式系统,但 Ball 认为其中并无所谓的“秘诀”,关键在于提供上下文的基本原则。
他的核心原则是:**始终考虑信息的来源。** AI 无法读心,它只能从训练数据、代码库或提示词提供的上下文窗口中获取信息。要进行有效的提示,你必须充当桥梁,确保模型能够访问相关的代码文件、文档和逻辑约束。
Ball 的实用技巧包括:
* **“组合拳”策略:** 在下达主要指令前,先要求 AI 查找必要的信息(如文件、文档、日志)。
* **利用截图:** 视觉线索可以作为复杂任务或错误的高效摘要。
* **使用 `agents.md` 文件:** 在代码库中记录处理特定任务(如运行测试或 Storybook)的方法,让 AI 可以直接从项目结构中“阅读”说明。
归根结底,有效的提示在于目标明确:通过提供 AI 所缺失的信息,使其能够成功执行你的目标。