AI 编程 Prompt 工程：为 Claude、Codex 与 GLM 写出更好的提示词
AI 编程助手已经从根本上改变了开发者构建软件的方式。开发者不必再从零开始编写每一个函数，而是可以借助 Claude、Codex 和 GLM 这样的模型来生成代码、审查 Pull Request、解读陌生的代码库，甚至自动化那些重复的开发任务。
然而，AI 生成代码的质量并不仅仅取决于选择了哪个"最好"的模型。很多时候，最关键的因素恰恰是 Prompt（提示词）本身的质量。含糊的请求会促使模型去"猜"，而结构良好的 Prompt 则能提供足够的上下文，让模型像一名经验丰富的工程师那样去推理。
这正是为什么 Prompt 工程已经成为现代开发者的一项必备技能。当你理解了编程模型是如何解读指令的，你就能生成更可靠的代码、减少不必要的返工，并让 AI 更高效地融入你的开发工作流。
为什么 Prompt 工程很重要
与通用聊天机器人不同，编程模型必须先理解技术上下文，才能产出有用的结果。让 AI 助手去"做一个登录系统"，会留下许多没有答案的重要问题，比如：用什么框架、采用哪种认证方式、项目结构如何、以及遵循什么编码规范。
更好的 Prompt 能够降低歧义，帮助模型基于事实而非假设来做决策。
| 通用聊天 Prompt | AI 编程 Prompt |
|---|---|
| 开放式对话 | 面向任务的请求 |
| 上下文极少 | 携带代码库或项目上下文 |
| 回答灵活多变 | 输出可预期的工程结果 |
| 发散性讨论 | 清晰的技术需求 |
无论你用的是 Claude、Codex 还是 GLM，同一个原则始终成立：清晰的需求带来更好的代码。
一个真正有效的简单 Prompt 结构
好的编程 Prompt 不需要很长——它只需要有结构。下面这个简单框架在大多数编程模型上都表现良好：
- 角色（Role）
- 目标（Goal）
- 项目上下文（Project Context）
- 约束条件（Constraints）
- 期望输出（Expected Output）
举例来说，与其这样写：
做一个 REST API。
不如试试这样：
角色 你是一名资深后端工程师。
目标 构建一个 JWT 认证 API。
项目上下文 已有的 FastAPI 项目，使用 PostgreSQL。
约束条件 保持当前架构。 不要引入不必要的依赖。
期望输出 返回一份 Git diff，并解释每一处改动。
这种格式为模型提供了足够的信息，使它生成的代码能够自然地融入现有项目，而不是产出一个泛泛的示例。
Claude 的 Prompt 技巧
Claude 尤其擅长理解庞大的代码库和复杂的项目结构。与其立刻让它生成代码，不如先让 Claude 分析问题，往往效果更好。
例如：
- 先审查现有架构。
- 识别潜在风险。
- 在修改任何文件之前，先推荐最佳实现方案。
当你要求 Claude 保持当前架构并解释改动背后的原因时，它同样表现出色。对于较大的项目，请求一份 Git diff 而不是完整重写整个文件，会让输出更易于审查和集成。
Anthropic 在其官方 Prompt 工程文档 中同样建议提供充分的上下文和清晰的指令。
Codex 的 Prompt 技巧
当 Prompt 更像开发任务或工程工单时，Codex 表现最好。与其提出宽泛的请求，不如明确目标、约束和期望结果。
一个典型的 Codex Prompt 可能是这样的：
目标 实现 Google OAuth 登录。
需求 保留现有的认证方式。
验收标准 现有测试继续通过。 为新功能生成单元测试。
把工作拆解成清晰的任务，能帮助 Codex 专注于实现，而不是去猜测你的意图。这种方式对于迭代式开发和 AI 编程 Agent 工作流尤其有效。
了解更多 Codex 信息，请访问 OpenAI。
GLM 的 Prompt 技巧
GLM 对定义清晰的输出格式响应良好，因而是结构化工程任务和企业开发的实用之选。
例如：
角色 资深 Java 工程师
任务 审查这个 Spring Boot 控制器。
输出
- 存在的问题
- 改进建议
- 优化后的代码
- 说明解释
将分析与实现分开，能促使模型在写代码之前先进行推理，这往往能带来更易维护的方案。
官方文档可在 智谱 AI 获取。
打造更聪明的 AI 编程工作流
如今许多开发团队会组合使用不同的编程模型，而不是只依赖某一个。Claude 常用于架构审查和代码库分析，Codex 擅长实现与迭代式编码任务，而 GLM 则在众多开发场景中提供了性能与成本之间的出色平衡。
分别管理多个供应商很快就会变得复杂，尤其是当每个平台都有各自的认证、计费和 API 格式时。
像 DDS Hub 这样的平台通过为 Claude、Codex 和 GLM 提供专属的模型分组，简化了这一过程。开发者无需维护多套集成，只需为所需的模型分组创建一个 API Key 即可。每个 API Key 都归属于特定的模型分组——例如，Claude 分组的 Key 用于访问 Claude 模型，而 Codex 分组的 Key 则专用于 Codex 系列。这种方式让项目保持井然有序，同时也让团队能为每项任务选择合适的模型。
了解更多请访问 www.ddshub.cc。
结语
Prompt 工程不在于把 Prompt 写得更长，而在于把它写得更清晰。通过明确目标、提供项目上下文、设定技术约束并指定期望输出，你就能帮助 AI 编程模型产出更可靠、更易维护的代码。
无论你更青睐 Claude 的架构推理、Codex 的实现能力，还是 GLM 的高性价比开发，同一个原则始终不变：更好的 Prompt 带来更好的软件。随着 AI 成为现代开发的标准组成部分，掌握 Prompt 工程将与学习一门新的编程语言或框架同样有价值。