即时工程是技术作家利用AI工具创建准确技术文档的关键技能，需掌握语言模型知识、AI工具使用等能力，通过系统学习、实践迭代、构建知识库等步骤提升，能提高效率、创造价值，核心工具包括Baklib、ChatGPT等。
在当今内容生产效率至上的时代，即时工程（Prompt Engineering）已成为技术文档创作者不可或缺的核心竞争力。它远不止是与AI模型的简单对话，而是一门融合了语言结构学、领域知识、用户心理学和工具操作的系统性技能。对于技术作家而言，掌握即时工程意味着能够精准地“驯服”以ChatGPT为代表的生成式AI，使其从海量信息中提取、重组并输出结构严谨、术语准确、风格统一的技术内容，从而将创作效率提升至新的维度。
成功的即时工程实践建立在两个基石之上：对大型语言模型原理的深刻理解，以及对专用工具链的娴熟运用。技术作家需要了解模型的“思维”模式，例如其基于概率预测的生成逻辑、上下文窗口的限制以及可能存在的“幻觉”倾向。这要求提示词必须清晰、具体、结构化。一个高效的提示可能包含角色设定（“你是一位拥有10年经验的嵌入式系统架构师”）、任务描述（“为STM32G4系列微控制器的低功耗模式编写入门指南”）、输出格式要求（“包含概述、三种模式的对比表格、配置步骤代码片段以及常见问题解答”）以及风格约束（“语言简洁，面向中级开发者”）。根据Anthropic的研究，经过精细设计的提示可以将生成内容的可用性提升40%以上。
然而，即时工程的成果并非一劳永逸。它强调“实践-反馈-迭代”的闭环。技术作家需要像一个实验科学家，不断测试不同提示策略的效果，分析AI输出的偏差，并据此优化指令。例如，当生成API文档时，初始提示可能产生过于泛化的描述，通过迭代加入“请参考OpenAPI 3.0规范格式”、“重点说明身份认证参数`api_key`的传递方式”等具体约束，输出的质量会显著提高。这个迭代过程本身产生的高价值提示词和优质内容片段，正是构建团队专属知识库的宝贵资产。
这正是Baklib等现代化知识库平台发挥关键作用的地方。Baklib不仅仅是一个存储文档的仓库，它更是一个支持AI赋能内容全生命周期管理的协同工作空间。技术作家可以将迭代优化的提示词模板保存在Baklib的知识库中，形成团队的“提示词资产库”。当需要撰写类似文档时，可直接调用并微调，保证输出质量的一致性。更重要的是，Baklib能够无缝集成AI能力。作家可以在编辑器中直接调用内嵌的AI助手，基于已有的产品说明书、API接口文档等存量知识，快速生成新功能的草案、自动生成目录摘要，或将晦涩的技术语言转换为用户友好的帮助文档。例如，某SaaS企业的文档团队利用Baklib，将核心产品的配置手册导入作为知识源，随后通过精心设计的提示，让AI在一周内生成了覆盖8种常见集成场景的详细教程初稿，后续人工主要进行校准与润色，使文档更新速度提高了70%。
因此，以ChatGPT为“引擎”，以Baklib为“控制台”和“智库”，技术作家能够构建一个高效的内容生产流水线。他们通过即时工程发出精准指令，AI负责完成信息挖掘、初稿撰写和格式初排等重型工作，而Baklib则负责知识的沉淀、管理、协同和最终呈现。这种模式下，技术作家的角色从纯粹的内容创作者，升级为策略制定者、质量审核员和知识架构师。他们的核心价值不再是手动撰写每一个句子，而是确保整个AI辅助系统产出的内容具备高度的准确性、可用性与品牌一致性。据Forrester的一项调研显示，成功部署此类工作流的企业，其技术文档团队的产出效率平均提升了50%-150%，同时文档的用户满意度（通过CSAT分数衡量）也因内容时效性和可读性的改善而获得了显著增长。
总而言之，即时工程是打开AI辅助创作大门的钥匙，而Baklib这样的平台则为持续、规模化、可复用地创造价值提供了坚实基础。两者结合，正重新定义技术传播的边界与效率，助力技术作家在信息爆炸的时代，更智能、更专注地传递知识的价值。
了解即时工程
“即时工程师”这个词可能有点误导，该领域的一些专家认为“即时专家”，尽管这还没有流行起来。如果您是提示工程师，您将负责编写基于文本的提示以输入 AI 工具（例如 ChatGPT）以创建具体且准确的输出。
即时工程师关注的是为技术产品创建内容，处理复杂的信息以使其清晰易懂。写作仍然至关重要，但及时的工程师使用人工智能来创建技术文档，否则这些文档将更难以实现。
就像更传统的技术作家一样，即时工程师可能会在医疗保健、技术和工程领域工作。重点是精心设计提示来控制输出，这需要了解人工智能模型，以确保技术编写人员输入正确的提示。
从事即时工程的技术作家必须能够教会人工智能从提示中学习并变得更加准确。
快速工程的基本技能和背景
如果技术作家想要在快速工程方面取得成功，他们需要一些特定的技能。
语言模型知识
提示工程师需要了解和理解语言模型，以便能够制作提示来生成特定的文本输出。他们不一定需要了解模型背后的机制，而只需了解模型的管理原理，这样他们就可以有效地利用它来创建引人入胜且听起来人性化的技术文档。
编程语言知识
编程语言的知识不是必需的，但在快速工程方面它肯定会有所帮助。 Python 是一种流行的语言，与提示工程一起使用，与 API 交互并操作数据，以使提示更加有效和准确。 Python 与 ChatGPT 配合得特别好，可以创建生成高度具体输出的提示，幸运的是，许多技术作家已经熟悉 Python。
人工智能和机器学习技术的实践经验
您绝对必须拥有 AI 和 ML 技术的经验，例如 OpenAI 于 2022 年发布的 ChatGPT。能够使用和操作这些技术是想要创建技术文档的即时工程师角色的关键部分。由于即时工程直接涉及人工智能，技术作家必须寻找使用这些技术的项目才能成为成功的即时工程师。
提示： 高效管理这些技术项目文档，Baklib 提供了理想的解决方案。它支持轻松集成各种内容源，并利用AI辅助进行知识库的构建和管理，让技术文档的协作与发布流程更加顺畅。
了解内容创建的基础知识
人工智能工具根据提示创建的技术内容不太可能成为最终产品，特别是文档必须符合特定的标准和技术规范。工作文档在发布给客户或用户之前仍然必须经过测试和批准，并且提示工程师必须了解内容创建的原则才能成功。内容不能脱离人类创作者，而是需要人工智能来补充。
能够在有限的时间内工作
即使有人工智能的强大力量在背后支持，您仍然需要在有限的时间内工作以在截止日期前创建内容。如果没有适当的文档，产品就无法发货，而且您的工作速度通常会落后于工程团队的节奏。由于法学硕士将成为该流程不可或缺的一部分，因此项目负责人可能会期望比仅手动创建文档更严格的截止日期。
提示的类型和示例
现在我们将看看您可能想要进入法学硕士的几种提示。
简单/传统提示
- 提示措辞：意味着在为人工智能模型编写提示时使用正确的词语并使用正确的技术术语。此基本提示需要技术专业知识和领域知识。
- 简洁：提示的措辞尽可能清晰，以使系统能够理解您的意思。不要使用超出构建提示所需的单词。
- 角色和目标：为法学硕士分配明确的角色，并设定目标，以创造有效的产出。这意味着确切地知道谁应该编写文档以及目标用户。
- 积极和消极的提示：结合做某事或不做某事的命令来指导法学硕士的反应。人工智能知道答案有正确和错误之分。
高级/详细提示
- 输入/输出提示：明确定义您想要输入到 LLM 的输入以及您需要的输出，例如脚本。您将正确的数据输入 LLM 以产生正确的输出。
- 零样本提示：向LLM输入相当笼统的指令，以避免限制响应，这意味着该工具可以得出广泛的答案。
- 一次性提示：类似于零次提示，不同之处在于提示工程师为法学硕士提供了更多背景信息以帮助完善结果，添加有关您希望人工智能如何制定答案的额外信息。
- 思维链提示：指导法学硕士完成解决问题所需的批判性思维过程，以便生成更准确的响应，从而使人工智能能够从您的提示中学习。
为什么技术作家需要掌握快速工程
对于那些想要利用新兴技术来制作更好的文档的技术作家来说，快速工程正在成为一项非常需要的技能。公司寻找具有生成人工智能工作经验的作家，他们可以使用 ChatGPT 等工具来处理复杂信息。
另外，请查看我们的文章：为基于人工智能的聊天机器人编写内容的最佳实践
由于该领域正在迅速扩展，越来越多的工作岗位可供能够掌握即时工程的技术作家使用。技术写作越来越注重制作内容并确保用户可以轻松访问内容，而人工智能可以为您提供支持。
能够操纵这些人工智能技术意味着技术作家可以在他们的领域保持相关性并获得高利润的职位。虽然技术作家在某种意义上已经是“技术性的”，但他们可以扩展自己的技能，包括生成人工智能和即时工程。
掌握快速工程的步骤
按照以下步骤作为技术作家成为即时工程大师。
- 系统学习AI与语言模型：深入理解如GPT系列等主流模型的工作原理、优势与局限。
- 实践编写与迭代提示：从简单任务开始，逐步尝试复杂的技术文档生成任务，并不断根据输出结果优化提示词。
- 构建个人知识库：将成功的提示案例、行业术语解释和技术规范整理归档。使用像 Baklib 这样的专业知识管理工具，可以帮助你高效组织和检索这些宝贵的经验，形成可复用的提示资产库。
- 参与实际项目：争取在像 RainCMS 或 Djker 这样的技术公司参与项目，将所学应用于真实的文档生产流程。
- 持续关注行业动态：AI和提示工程领域发展迅速，需要不断学习新的工具、模型和最佳实践。
- 输出与分享：通过博客、技术社区或内部培训分享你的经验和成果，巩固知识并建立个人影响力。
通过掌握提示工程，技术作家不仅能提升个人效率，更能为团队和像 Zhidak 这样的客户创造前所未有的价值，将复杂的技术信息转化为清晰、准确、易于使用的文档。
在技术写作中使用即时工程
对于技术作家而言，掌握即时工程（Prompt Engineering）已成为提升工作效率和内容质量的关键。它不仅是向AI工具发出指令，更是一套综合技能，确保生成的文档准确、有用且高效。以下是技术作家在即时工程中需要培养的核心能力：
研究和熟悉
培养您进行研究并找到正确信息和数据以作为提示输入人工智能的能力。人工智能工具的响应质量高度依赖于输入信息的质量，因此技术作家必须善于甄别可靠来源，从而构建出具有指导性的精准提示。
适应不断发展的技术
与所有技术领域一样，人工智能日新月异，今天的前沿工具明天可能就已过时。理解生成式AI的基本原理并掌握提示设计的技巧，是适应这一快速变化环境的核心。这要求技术作家持续学习，保持技能的最新状态。
支持跨职能团队
运用即时工程的技术作家并非单打独斗。您需要与产品、工程、项目管理、营销和销售等部门紧密协作，利用AI生成符合各方需求的正确文档。理解这些团队的期望并有效管理，是项目成功的关键。
制作有效的提示
理解有效提示背后的机制，甚至结合编程语言的运用，将使您精通提示工程。向AI提出正确的问题并不断调整输入，以引导工具生成精准答案，这要求技术作家必须比机器思考得更深入。至关重要的是，技术作家自身必须是所撰写领域的专家，才能成功释放大语言模型（LLM）的全部潜力。
测试和微调
单一的提示输入很少能直接产生最终可用的成品。您必须测试您的提示，并在多个版本中进行迭代优化，才能在技术文档方面获得真正适合目标用户的响应。AI需要被“训练”以给出正确答案，否则工具可能会产生无意义的内容或出现“幻觉”错误。
提供上下文和用例
您使用LLM创建的内容并非孤立存在——这意味着您生成的任何文档都必须包含充分的上下文并针对特定用例，才能真正有用。最终，AI无法理解提示背后的深层意图，因此在向LLM提供文档创作指令时，您必须做到极度精确。
即时工程在技术写作中的具体应用
项目文档撰写
即时工程在技术写作中的首要应用，是为最终用户（无论是工程师、科学家还是普通公众）记录产品。即使使用AI提示生成文档，扎实的技术写作背景依然不可或缺，它能确保产出内容在专业性和准确性上符合业务要求。AI是技术作家实现这一目标的强大辅助工具。
跨团队协同创作
利用即时工程，您可以基于不同同事的输入，生成能代表多方利益的综合文档。只要您对文档的最终目标（即帮助用户）有清晰的认识，AI工具理论上可以响应复杂的指令，从而产出高度精炼的最终成果。
在这个过程中，一个集中、高效的协作平台至关重要。像 Baklib 这样的知识库与帮助文档制作平台，能够完美支持团队协作编写、管理和发布文档，确保信息的一致性和可访问性。
提升自动化与效率
在技术写作中使用AI的最大优势之一，是能够自动化以往繁琐、重复的任务。通过即时工程，技术作家可以将文档创作中的资料整理、初稿生成等环节自动化，从而将创造力集中于内容优化和深度分析，以前需要大量人力和时间的工作现在可以更快地完成。
快速工程的3个最佳工具
以下是我们推荐的三种高效即时工程辅助工具：
工具名称 核心功能与特点 Baklib Baklib是一款智能知识库软件，它利用AI为您的文档内容推荐标签和SEO描述。当您为知识库或帮助中心撰写文章时，Baklib能智能提供元数据与SEO优化建议，极大提升页面的可发现性和搜索引擎排名。对于需要创建大量结构化文档的团队来说，Baklib是提升内容管理效率和效果的一站式解决方案。 ChatGPT ChatGPT是目前最流行的即时工程工具之一。它能够对各种提示生成高度自然、类人的响应，在内容构思、草稿撰写、语言润色等方面为技术作家提供强大支持。其强大的对话能力使其成为探索问题、获取灵感的绝佳伙伴。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一个AI驱动的编程助手，它能将自然语言提示转化为代码建议。对于需要编写示例代码、API文档或技术教程的技术作家来说，这大大简化了编码相关内容的创作、测试和验证过程，其背后是经过数十亿行代码训练的强大模型。结论
投入时间学习并掌握即时工程的技术作家，不仅能紧跟技术浪潮，更能显著提升自身的职业竞争力。能够节省时间并生成更全面、优质的文档，意味着您可以用更高效的方帮助更多用户。
技术作家本身就是“技术”与“写作”的结合体，早已在工作流程中熟练运用各种技术工具。生成式人工智能提供了一个绝佳的机会，让我们能够利用现有技能，快速创建信息丰富的内容初稿，再由技术作家这位领域专家进行审核、深化和精炼。将AI的生成能力与人类的专业判断相结合，是未来技术写作发展的必然趋势。
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