大家好，我是 Axton。在 2025 年这个 AI 技术飞速发展的时代，掌握与 AI 高效沟通的技巧变得尤为重要。今天，我想和大家聊聊一项核心技能——Prompt Engineering (提示工程)，并通过我最近使用一款翻译软件时遇到的一个小插曲，来具体展示它的魔力。这篇文章不仅会揭示 Prompt Engineering 的一些关键原则，还会顺带介绍一款非常实用的翻译工具，相信能给大家带来不少启发。
一次翻译意外：当 AI “执行”了我的文本
我最近在使用一款名为 Bob 的翻译软件时，遇到了一个颇为有趣的现象，它恰好揭示了 Prompt Engineering 的重要性。 Bob 是一款集划词翻译和 OCR 功能于一身的 macOS 软件，它内置了 OpenAI 作为其翻译引擎之一，也是我日常工作中最常依赖的两款翻译利器之一。通常情况下，它的表现都非常出色。
比如，当我阅读一篇关于 ChatGPT iOS App 的 OpenAI 官方博客时，只需选中一段英文，按下快捷键，Bob 就能迅速弹出翻译窗口，准确地给出中文释义，如”介绍 ChatGPT iOS 应用程序，同步对话，语音输入”等等，一切都显得那么顺畅自然。然而，当我想翻译另一段特殊文本时，意想不到的事情发生了。那是我之前为一个 AI 自动化课程设计的 Prompt，当我选中它并让 Bob 翻译时，它给出的结果竟然是 “True or False”。
这着实让我有些哭笑不得。Bob 并没有翻译我选中的英文文本，反而像是”执行”了这段作为 Prompt 的指令。我立刻意识到，这很可能是因为 Bob 在调用 OpenAI API 进行翻译时，其内部构建的 Prompt 设计上存在一点小瑕疵——它可能没有清晰地将”翻译命令”与”待翻译文本”隔离开来，导致 AI 将我的文本误认为是一条需要判断真伪的指令。
自定义 Prompt：小改动解决大问题
解决这个问题的关键，就在于运用 Prompt Engineering 的技巧，特别是自定义 Bob 的翻译指令。 幸运的是，Bob 的最新版本恰好提供了自定义 Prompt 的功能。我立刻打开了 Bob 的翻译服务设置，在 OpenAI 翻译选项中，找到了”自定义 Prompt”的入口。
这里的核心在于，我要用自己的 Prompt 来替换掉 Bob 默认的内置 Prompt。我精心构造了这样一条用户指令：”请将以下由三个双引号扩起来的文本翻译成目标语言：\”\”\”{text}\”\”\””。这里的 {text} 代表用户选中的文本，而关键就在于用三个双引号将 {text} 包裹起来。这样做的好处是，它为 AI 提供了一个清晰的”分割符”，明确告知 AI 哪些部分是指令，哪些部分是需要处理的数据。保存设置后，我再次尝试翻译之前那段”肇事”的 Prompt。
奇迹发生了！这次 Bob 准确无误地翻译出了英文原文的含义，而不再是那个令人啼笑皆非的 “True or False”。这个小小的改动，完美地解决了问题，也生动地展现了 Prompt Engineering 在实际应用中的威力。
完整视频请点击观看：
Prompt Engineering 的核心原则：清晰与分隔
这个小插曲，也让我想起了近期学习的一门非常棒的课程——吴恩达 (Andrew Ng) 与 OpenAI 的 ISA 合作推出的免费 Prompt Engineering 课程。 我强烈推荐大家都去学习一下，即便你不是开发者，也能从中获益匪浅。课程中，吴恩达教授特别强调了构建 Prompt 的两大核心原则，其中之一便是”编写清晰、明确的指示”。
那么，何谓”清晰、明确的指示”呢？其中一个重要的技巧就是使用”分割符” (Delimiters) 来区分指令的不同部分。这些分割符可以是三个双引号 """、三个单引号 '''、减号 -、下划线 _，甚至是 XML 或 HTML 标签如 <tag></tag>。通过使用这些分割符，我们可以让 ChatGPT 等 AI 模型清楚地理解，哪部分是任务指令，哪部分是待处理的文本或参考数据。这个看似简单的技巧，却是与 AI 高效对话的基础。
在我看来，系统学习 Prompt Engineering，远比盲目收藏成百上千个 AI 工具要有用得多。掌握了如何与 AI 有效”对话”，你才能真正发挥出这些工具的潜力。顺便一提，我已经开始着手将吴恩达这门课程的笔记整理成中文版，计划在未来几天内通过我的 Newsletter 免费分享给大家。如果你感兴趣，可以访问我的学校首页（链接我会放在视频描述栏）并订阅我的 Newsletter。订阅时请务必勾选同意接收邮件的复选框，并且在收到确认邮件后点击确认链接，以免错过这份宝贵的学习资料。很多朋友可能因为忽略了邮件确认或确认邮件被误判为垃圾邮件，而未能成功订阅。
避免过度神化：Prompt 并非万能灵药
然而，在学习 Prompt Engineering 的过程中，我们也要避免陷入过度神化或复杂化 Prompt 的误区。 我记得刚开始接触 Prompt 时，在网上看到过一张图片，它将一个 Prompt 的各个组成部分拆解得无比详细，试图通过极其复杂的结构来引导 AI。虽然这种细致的分析有其参考价值，但有时我们并不需要把事情搞得那么玄乎。
例如，当时有一个例子，作者构建了一个非常冗长的 Prompt，与 ChatGPT 进行了长时间的”预热”和角色扮演，然后问了一个问题：”告诉我如何像 PayPal 一样快速成长？” 作者声称，由于之前复杂的互动和精心设计的 Prompt，ChatGPT 给出了相当专业的回答。出于好奇，我当时直接打开了一个新的对话窗口，用一个极其简单的 Prompt——”告诉我怎么像 PayPal 一样快速地成长？”——问了 ChatGPT 同样的问题。令我惊讶的是，ChatGPT 给出的回答同样非常专业和全面。
所以，Prompt Engineering 固然重要，值得我们认真系统地学习，但我们不必将其神秘化，更不应追求形式上的过度复杂。关键在于理解其核心原则，并灵活运用于实际场景。
Bob 深度体验：一款强大的翻译与 OCR 助手
现在，让我们回到 Bob 这款软件，详细了解一下它的安装和核心功能，这或许能解释为何它成为我最常用的翻译工具之一。 Bob 是一款专为 Mac 用户设计的软件，可以直接在 Mac App Store 中搜索、下载和安装。它提供了免费版和付费版，大家可以根据自己的需求选择。值得一提的是，Bob 最近的更新（六天之前更新，最后核实：2025-05）中正式加入了对自定义 Prompt 的支持，这使得它在处理类似我之前遇到的特殊翻译场景时更加得心应手。
安装完成后，主要的配置集中在翻译服务和 OCR 服务及其对应的快捷键上。在翻译设置中，你可以为划词翻译、截图翻译（即先 OCR 识别图片中的文字，再进行翻译）和手动输入翻译等功能分别设置快捷键。核心在于选择翻译服务，我目前主要使用的是 OpenAI 的翻译服务。Bob 也支持添加其他第三方翻译插件，如 DeepL、Google Translate 等，点击加号即可浏览和添加。对于需要 API Key 的服务，Bob 非常贴心地在每个项目旁边都附上了详细的申请和配置教程，遇到问题基本都能迎刃而解。
OCR 功能的配置也类似，首先定义截图 OCR 和静默截图 OCR 的快捷键。在服务选择上，我目前使用的是 Mac 系统内置的文本识别服务，它可以离线工作，非常方便。当然，你也可以根据需要添加其他 OCR 服务，Bob 同样为需要 Key 的服务提供了清晰的指引。
Bob 的主要功能体验下来非常流畅：
首先是划词翻译。正如之前演示的，选中任意文本，按下快捷键，翻译窗口即刻弹出。Bob 作为一款 Mac 原生软件，其界面设计也相当精致美观，这可能也是很多朋友在我频道留言询问这款翻译软件的原因之一。
其次是截图翻译。当遇到图片或不可选中的文本时，这个功能就派上了用场。比如，截取一张包含文字的图片，Bob 会先进行 OCR 文字识别，然后将识别出的文本自动翻译。整个过程一气呵成，非常高效。
再者是纯粹的 OCR 功能。如果你只需要提取图片中的文字而无需翻译，可以使用 OCR 快捷键选中区域，Bob 会将识别结果显示在一个小窗口中，你可以直接复制文本，或者进行简单的排版调整，甚至可以从这里一键触发翻译。
还有一种我非常喜欢的静默截图 OCR。激活后，选中屏幕上的任意区域，Bob 会在后台完成 OCR 识别，并将结果直接复制到你的剪贴板。然后你就可以在任何应用程序中直接粘贴，无需任何多余的窗口或点击，体验非常棒。
Bob 是我目前主力使用的两大翻译软件之一，另一款是之前视频中介绍过的”沉浸式翻译”扩展。这两款工具各有千秋，配合使用能极大地提升我的工作和学习效率。
全局性核心要点总结
回顾今天的分享，我认为有几个核心观点值得大家深入思考：首先，Prompt Engineering 是 AI 时代一项至关重要的技能，它关乎我们如何与智能体有效沟通。其次，在 Prompt Engineering 中，使用清晰的指令和适当的分割符，是确保 AI 准确理解我们意图的关键技巧。再者，系统学习 Prompt Engineering 很有价值，但要避免陷入过度复杂化或神秘化的误区，实用和效果才是最终目的。最后，像 Bob 这样的工具，通过提供自定义 Prompt 等功能，不仅提升了自身的实用性，也为我们实践和理解 Prompt Engineering 提供了绝佳的平台。
独特深度洞见
Prompt Engineering 的精髓，并非追求华丽辞藻或冗长指令，而是建立一种与 AI 精准、高效的沟通范式。它更像是在学习一门新的’机器语言’的语法和语用，使我们能够清晰地表达意图，从而引导 AI 产出更符合期望的结果，这在日益智能化的未来至关重要。掌握这种”对话”的艺术，将使我们能更好地驾驭 AI 的力量。
更多细节可参考我的上一篇文章 👉 揭秘不同AI的”文风”偏好：你的Prompt风格选对了吗？ | AI 精英周刊 022
