✅ 投诉率下降 73% — 回答准确了

✅ 人力成本省 80% — 机器人能处理 90% 常见问题

✅ 用户满意度 96% — 回答像真人客服

import dashscopedashscope.api_key = "你的 API Key"# 在代码中，Prompt 是字符串变量prompt = """你是一名客服助手，帮我回答用户问题。用户问题：这个产品怎么用？请简洁回答，不超过 50 字。"""# 调用 APIresponse = dashscope.Generation.call(    model="qwen-turbo",    prompt=prompt)print(response.output.text)

💡 运行结果："您好！使用步骤：1️⃣ 开机长按电源键 3 秒 2️⃣ 蓝牙连接手机 3️⃣ 下载 APP 按提示操作。详细说明书在包装盒内，也可在公众号回复"说明书"获取电子版~"

📖 代码说明：• 第 6-11 行：定义 Prompt 字符串（三引号包裹多行文本）• 第 14-17 行：调用通义千问 API• 第 19 行：打印 AI 回答• 关键：Prompt 中设定了角色（客服助手）、任务（回答问题）、边界（不超过 50 字）

✨ 看懂了吗？这就是好 Prompt 的雏形！继续往下，教你完整公式。

⚠️ 你是不是也遇到过：• 同样的模型，别人用着像专家，你用着像小白？• 让 AI 写文案，出来的内容空洞无物？• 让 AI 写代码，bug 一堆还得自己改？不是 AI 不行，是你的 Prompt 不行。

💡 关键差异：代码中的 Prompt 是变量，可以用 f-string 动态替换内容：

# 定义模板template = "你是一名{role}，帮我{task}。要求：{requirement}"# 替换变量prompt = template.format(    role="客服专家",    task="回答用户问题",    requirement="简洁专业，不超过 100 字")print(prompt)# 输出：你是一名客服专家，帮我回答用户问题。要求：简洁专业，不超过 100 字

✨ 这就是 Prompt 模板的雏形！后续课程会深入讲解。

💡 真实场景：• 网页版：你一个人用，写得好坏只影响你自己• 代码中：可能服务成千上万用户，Prompt 质量决定产品成败例子：客服机器人 Prompt 写得差 → 用户得不到准确答案 → 投诉增加 → 公司损失

⚠️ 所以，学好 Prompt，不只是提升效率，更是提升你的职业竞争力。

💡 金句：你给 AI 什么角色，它就给你什么表现。

💡 金句：任务越模糊，回答越离谱。

💡 金句：没有边界的 AI，就像没有刹车的车 — 很危险。

💡 金句：格式决定可用性，可用性决定价值。

来看同一个场景，用不同的 Prompt，效果差距有多大：

prompt = "用户问：这个产品怎么用？请回答。"

prompt = """你是一名资深电商客服专家，有 5 年工作经验。任务：回答用户的产品使用问题。要求：1. 语气友好、专业、有耐心2. 分步骤说明，每条不超过 20 字3. 不超过 5 个步骤4. 不知道的就说不清楚，不要编造用户问题：这个产品怎么用？请回答："""

✅ 个人日程 — 可以记录自己重要的日程，提醒你

✅ 习惯打卡 — 创建你学习AI的习惯，提醒你打卡

✅打卡分享 — 分享你的学习感受，让更多的人看到你的优先

import dashscope# 设置 API Key（替换成你自己的）dashscope.api_key = "sk-你的 API Key"def customer_service_bot(user_question):    """智能客服机器人"""    # 构建 Prompt（角色 + 任务 + 边界 + 格式）    prompt = f"""你是一名电商客服助手，有 3 年工作经验。任务：回答用户的产品问题。要求：1. 语气友好、专业、有耐心2. 简洁明了，不超过 100 字3. 不知道的就说不清楚，不要编造4. 适当使用 emoji，让回答更亲切用户问题：{user_question}请回答："""    try:        # 调用通义千问 API        response = dashscope.Generation.call(            model="qwen-turbo",            prompt=prompt,            temperature=0.7,      # 平衡创造性            max_tokens=300,       # 控制长度            timeout=30            # 超时设置        )        # 返回 AI 回答        return response.output.text    except Exception as e:        return f"抱歉，系统出错了：{str(e)}"# === 测试机器人 ===if __name__ == "__main__":    # 测试问题列表    questions = [        "这个产品怎么用？",        "多久能发货？",        "可以退货吗？",        "有保修吗？",        "支持分期付款吗？"    ]    print("🤖 智能客服机器人测试\n")    print("=" * 50)    for i, question in enumerate(questions, 1):        print(f"\n【问题{i}】{question}")        answer = customer_service_bot(question)        print(f"【客服】{answer}")        print("-" * 50)

📖 代码详解

第 1-3 行：导入库 + 设置 API Key第 5-32 行：定义客服机器人函数第 8-20 行：构建 Prompt（包含 4 要素）第 23-30 行：调用 API + 错误处理第 35-52 行：测试 5 个常见问题

✨ 这个机器人可以自动回答常见问题，节省 80% 客服人力！

🤖 智能客服机器人测试==================================================【问题 1】这个产品怎么用？【客服】您好！使用很简单哦~ 1️⃣ 开机长按电源键 3 秒 2️⃣ 蓝牙连接手机 3️⃣ 下载 APP 按提示操作。详细说明书在包装盒内，也可在公众号回复"说明书"获取电子版~--------------------------------------------------【问题 2】多久能发货？【客服】亲，我们一般 24 小时内发货哦~ 📦 下单后仓库会尽快处理，江浙沪 1-2 天到，其他地区 3-5 天。急单可以联系客服加急处理呢！--------------------------------------------------【问题 3】可以退货吗？【客服】当然可以~ ✅ 7 天无理由退换货，商品未使用、包装完好即可。运费险我们已购买，退货无忧！有任何问题随时联系我哦~--------------------------------------------------

测试输入：• "这个产品怎么用？"• "多久能发货？"• "可以退货吗？"预期输出：友好、专业、简洁的回答（每条<100 字）结论：好的 Prompt 让客服机器人更专业，回答质量稳定

🔥 坑点 1 / Prompt 太简单

# ❌ 错误写法：只有任务prompt = "回答问题：这个产品怎么用？"# ✅ 正确写法：角色 + 任务 + 边界 + 格式prompt = """你是一名客服专家。任务：回答用户问题。要求：不超过 100 字，分步骤说明。问题：{question}"""

⚠️ 坑点 2 / 不处理 API 错误

# ❌ 错误写法：没有 try-exceptresponse = dashscope.Generation.call(...)answer = response.output.text  # 出错就崩溃# ✅ 正确写法：错误处理try:    response = dashscope.Generation.call(...)    return response.output.textexcept Exception as e:    return f"抱歉，系统出错了：{str(e)}"

💸 坑点 3 / 不设置 max_tokens

# ❌ 错误写法：不限制长度response = dashscope.Generation.call(prompt=prompt)# AI 可能输出 1000 字，费用失控# ✅ 正确写法：限制长度response = dashscope.Generation.call(    prompt=prompt,    max_tokens=300  # 控制费用和长度)

作业 1：运行客服机器人

1. 复制上面的代码2. 替换你的 API Key3. 运行并测试 5 个问题4. 截图保存结果💡 建议：用搭纸记录你的第一个 AI 应用！

作业 2：优化你的 Prompt

1. 选一个你自己的业务场景2. 用"角色 + 任务 + 边界 + 格式"写 Prompt3. 测试 3 次，优化不满意的地方4. 保存为模板，下次复用💡 提示：搭纸小程序可以帮你分类管理 Prompt 模板

一句话记住今天：代码中的 Prompt，决定 AI 应用质量

🎉 恭喜完成第 26 天学习！

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明天上午 10 点见！第 27 天：《好 Prompt 长什么样？10 个案例对比分析》