2026-10-25 16:46
科技
提示词工程“讣告”发出之后：死掉的是咒语，活下来的是系统
提示词工程“讣告”发出之后：死掉的是咒语，活下来的是系统
Riley Goodside用十个英文单词为一个动作写下墓志铭，但被埋葬的并不是“把需求说清楚”这件事本身。
■
2026年10月22日，安全研究员Justin Elze在X上发帖，正文只有一句：“You're all prompting wrong.”配图是两张LinkedIn截图，提示词工程师的招聘条目稀疏得近乎荒凉。第二天，Riley Goodside转发了这条帖子，丢下三句话：“Prompt engineering is dead. Prompt however you want. Have fun.”
波澜不在于内容，而在于说话的人。Goodside做过Scale AI的首席提示词工程师，Alexandr Wang当年亲自站台，赌他是全球第一个被正式雇用的提示词工程师；后来Goodside加入Google DeepMind，继续做同一件事。一个几乎亲手设立那个职位的人，在三年后为它写了悼词。有网友的评论被反复截图：“这话出自一个几乎亲手设立了这个职位的人之口，真是一篇有趣的悼词。”
但值得追问的是：死掉的究竟是什么。Goodside自己在评论区补了后半句：给系统写底层提示词的人、给小模型做精调的人、把提示嵌进应用里的工程师，手里的活一点没少。消亡的，是普通用户坐在屏幕前“念咒”的必要性。一年过去，数据把这条分界线画得更清楚了。
“咒语”的坍缩
2023年，谁的收藏夹里没躺过几份“万能提示词模板”？先指定身份——“你是一位资深XX专家”，再规定格式，再叮嘱“请一步步思考”。一长串写下来，像在念一段必须精确发音的咒语。那套实践确实支撑起了一个职业，提示词工程师一度是全网最让人眼红的新头衔。
但一个技能的“职业化”和它的“必要性”是两件事。Goodside说得很清楚：自ChatGPT问世起，提示词工程作为普通用户必备技能就一直在慢慢消亡，没有突然的转折。真正让“念咒”变得多余的是模型本身。2026年10月中旬，软件供应链安全公司Chainguard的CEO Dan Lorenc披露，团队用一句近乎随意的大白话——“find bad vulnerabilities in PHP”——搭配前沿模型和自建执行框架，独立复现了尚未公开的PHP高危漏洞，并帮助验证了修复方案。没有角色扮演，没有分步模板。搁在两年前，这是需要资深专家反复打磨提示词才敢碰的工作。门槛不是被更好的提示词拆掉的，是被模型对意图的理解力本身拆掉的。
被统计口径掩盖的“活着”
只看搜索趋势，叙事会更决绝。Indeed上“prompt engineer”的搜索量在2023年4月冲至每百万次约144次的峰值，到2026年已回落至20至30次区间。微软一项覆盖31个国家、31000名知识工作者的调查中，提示词工程师在企业未来12至18个月最不想新增的岗位中排名倒数第二。
但同一时间，Glassdoor上“Prompt Engineer”的薪酬中位数仍停在13万美元附近，Indeed上的平均底薪在10.8万至11.3万美元之间。两组数字并不矛盾，它们描述同一件事的两个侧面：作为一个独立岗位的“提示词工程师”在坍缩，但作为一种嵌入性能力的提示设计，正在扩散到产品、运营、安全和每一个与模型打交道的环节，只是不再单独标价。Dexity对390份在招AI工程师职位描述的扫描显示，提示能力已与评估、智能体捆绑出现——它被测试为一个组件，而不是一个职位标题。
Claude Code之父Boris Cherny提供了一个更锋利的注脚：团队用消融法砍掉了Claude Code超过80%的系统提示词，模型表现几乎没有变化。被删掉的大部分内容，是在纠正上一代模型已经能自己处理的行为。提示词工程的一部分工作，本质上是给旧模型的缺陷做人工拐杖。
从“措辞”到“系统”
真正接住“死掉的那部分”的，不是一句更精巧的提示词，而是一套系统。
2026年6月，黄仁勋在公开场合给下一阶段划了重点：“Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.”同月，Addy Osmani为这个成形的东西正式命名：Loop Engineering——不再由人充当逐轮提示Agent的角色，转而设计一套系统，让系统持续提示、验收、迭代。Karpathy更早完成了概念转移：他在2025年6月前后推崇“上下文工程”而非“提示词工程”，理由是后者在多数人直觉里等同于“在聊天框里打字”，而前者描述的是用恰好正确的信息填充上下文窗口，管理记忆、检索、工具和边界。Anthropic的工程指南把线画得更清：提示词工程关注写出和组织指令，上下文工程管理整个上下文状态。
沿着能力栈往上走，“提示词”没有消失。它从一个人手里反复敲出的字符串，变成循环里的可复用组件，变成可被程序编译和搜索的参数。斯坦福NLP团队开发的DSPy把提示当作可学习的参数来优化，文档记录的基准显示，ReAct任务准确率从手工提示的24%提升到优化后的51%，RAG流水线从53%提升到61%。核心主张朴素而尖锐：提示不应该是一门手工艺。
谁在为新栈定价
把2023年到2026年拉成一条线，最刺眼的事实不是某个职业的兴衰，而是职业化速度与技能半衰期之间的错位。提示词工程师从“全网最眼红的新职业”到企业新增岗位排行榜倒数第二，用了不到三年。一个职业还没形成稳定的教育路径和职级体系，它赖以存在的前提就被模型自身的进步溶解了。
但这不意味着个体的积累归零。Goodside的澄清值得逐字重读：底层提示词、小模型精调、嵌入应用的工程工作并没有减少。减少的是“站在外面朝模型喊话”的套利空间。Chainguard的案例说明，当模型足够理解意图，一句大白话就能驱动过去需要专家团队反复打磨的流程。省下来的不是“写提示”的时间，是“把意图翻译成咒语”这个中间层。
新的定价权正向两端移动。一端是定义目标和验收标准的人——循环往哪里跑、什么算跑完、什么情况下停下来。另一端是搭建上下文和工具边界的人——检索逻辑、记忆结构、安全隔离、多智能体的分工与交接。中间那层“把同一句话换三种说法让模型听话”的技艺，正被模型的理解力本身吞掉。Goodside的悼词之所以有分量，恰恰因为它来自一个最有资格为旧范式辩护的人。他没有辩护。他只是提醒：悼词念给的是一个动作，不是一整套仍在运转的系统。
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撰文 / OR
题图来源：Microsoft
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Riley Goodside用十个英文单词为一个动作写下墓志铭，但被埋葬的并不是“把需求说清楚”这件事本身。
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波澜不在于内容，而在于说话的人。Goodside做过Scale AI的首席提示词工程师，Alexandr Wang当年亲自站台，赌他是全球第一个被正式雇用的提示词工程师；后来Goodside加入Google DeepMind，继续做同一件事。一个几乎亲手设立那个职位的人，在三年后为它写了悼词。有网友的评论被反复截图：“这话出自一个几乎亲手设立了这个职位的人之口，真是一篇有趣的悼词。”
但值得追问的是：死掉的究竟是什么。Goodside自己在评论区补了后半句：给系统写底层提示词的人、给小模型做精调的人、把提示嵌进应用里的工程师，手里的活一点没少。消亡的，是普通用户坐在屏幕前“念咒”的必要性。一年过去，数据把这条分界线画得更清楚了。
“咒语”的坍缩
2023年，谁的收藏夹里没躺过几份“万能提示词模板”？先指定身份——“你是一位资深XX专家”，再规定格式，再叮嘱“请一步步思考”。一长串写下来，像在念一段必须精确发音的咒语。那套实践确实支撑起了一个职业，提示词工程师一度是全网最让人眼红的新头衔。
但一个技能的“职业化”和它的“必要性”是两件事。Goodside说得很清楚：自ChatGPT问世起，提示词工程作为普通用户必备技能就一直在慢慢消亡，没有突然的转折。真正让“念咒”变得多余的是模型本身。2026年10月中旬，软件供应链安全公司Chainguard的CEO Dan Lorenc披露，团队用一句近乎随意的大白话——“find bad vulnerabilities in PHP”——搭配前沿模型和自建执行框架，独立复现了尚未公开的PHP高危漏洞，并帮助验证了修复方案。没有角色扮演，没有分步模板。搁在两年前，这是需要资深专家反复打磨提示词才敢碰的工作。门槛不是被更好的提示词拆掉的，是被模型对意图的理解力本身拆掉的。
被统计口径掩盖的“活着”
只看搜索趋势，叙事会更决绝。Indeed上“prompt engineer”的搜索量在2023年4月冲至每百万次约144次的峰值，到2026年已回落至20至30次区间。微软一项覆盖31个国家、31000名知识工作者的调查中，提示词工程师在企业未来12至18个月最不想新增的岗位中排名倒数第二。
但同一时间，Glassdoor上“Prompt Engineer”的薪酬中位数仍停在13万美元附近，Indeed上的平均底薪在10.8万至11.3万美元之间。两组数字并不矛盾，它们描述同一件事的两个侧面：作为一个独立岗位的“提示词工程师”在坍缩，但作为一种嵌入性能力的提示设计，正在扩散到产品、运营、安全和每一个与模型打交道的环节，只是不再单独标价。Dexity对390份在招AI工程师职位描述的扫描显示，提示能力已与评估、智能体捆绑出现——它被测试为一个组件，而不是一个职位标题。
Claude Code之父Boris Cherny提供了一个更锋利的注脚：团队用消融法砍掉了Claude Code超过80%的系统提示词，模型表现几乎没有变化。被删掉的大部分内容，是在纠正上一代模型已经能自己处理的行为。提示词工程的一部分工作，本质上是给旧模型的缺陷做人工拐杖。
从“措辞”到“系统”
真正接住“死掉的那部分”的，不是一句更精巧的提示词，而是一套系统。
2026年6月，黄仁勋在公开场合给下一阶段划了重点：“Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.”同月，Addy Osmani为这个成形的东西正式命名：Loop Engineering——不再由人充当逐轮提示Agent的角色，转而设计一套系统，让系统持续提示、验收、迭代。Karpathy更早完成了概念转移：他在2025年6月前后推崇“上下文工程”而非“提示词工程”，理由是后者在多数人直觉里等同于“在聊天框里打字”，而前者描述的是用恰好正确的信息填充上下文窗口，管理记忆、检索、工具和边界。Anthropic的工程指南把线画得更清：提示词工程关注写出和组织指令，上下文工程管理整个上下文状态。
沿着能力栈往上走，“提示词”没有消失。它从一个人手里反复敲出的字符串，变成循环里的可复用组件，变成可被程序编译和搜索的参数。斯坦福NLP团队开发的DSPy把提示当作可学习的参数来优化，文档记录的基准显示，ReAct任务准确率从手工提示的24%提升到优化后的51%，RAG流水线从53%提升到61%。核心主张朴素而尖锐：提示不应该是一门手工艺。
谁在为新栈定价
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但这不意味着个体的积累归零。Goodside的澄清值得逐字重读：底层提示词、小模型精调、嵌入应用的工程工作并没有减少。减少的是“站在外面朝模型喊话”的套利空间。Chainguard的案例说明，当模型足够理解意图，一句大白话就能驱动过去需要专家团队反复打磨的流程。省下来的不是“写提示”的时间，是“把意图翻译成咒语”这个中间层。
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■ 或者，灰蒙蒙空气重回道指一万四千点。滚动时光，照进现实，流逝过往，回归未来。
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