1. 绪论：从“提示词工程”到“提示词编程”的范式转移

在生成式人工智能（Generative AI）的演进历程中，2024年至2025年标志着一个决定性的转折点：提示词工程（Prompt Engineering）正迅速从一种依赖直觉和经验试错的“玄学”（往往被戏称为“提示词低语者”），转型为一门具备严谨性、可度量性和自动化特征的工程学科 1。这一转变的核心驱动力在于，随着大型语言模型（LLM）能力的指数级增长，特别是推理能力和上下文窗口的扩展，人工编写静态提示词已无法充分挖掘模型的潜能。复合AI系统（Compound AI Systems）的兴起，要求提示词能够根据模型架构、数据分布和特定任务约束进行动态调整和优化。

在此背景下，“优化器模型”（Optimizer Model）——即那些被委派去生成、精炼和评估其他模型提示词的高级LLM——的选择，成为了系统架构设计中的关键决策 3。一个优秀的优化器模型不仅需要具备卓越的文本生成能力，更必须展现出元认知（Metacognition）水平的推理能力，即“思考关于思考”的能力。它必须能够理解人类的模糊意图，将其转化为结构化的逻辑指令，并模拟下游模型的潜在失效模式 5。

本报告旨在为AI工程师、研究人员及企业技术决策者提供一份详尽的指南，深入分析当前（2024-2025周期）市场上的主流模型在提示词优化任务中的表现。我们将基于广泛的基准测试数据、学术论文及工业界实战经验，评估包括Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Qwen 2.5、Llama 3以及DeepSeek V3在内的前沿模型，探讨它们在指令遵循（Instruction Following）、逻辑推理（Reasoning）、结构化输出（Structured Output）及元提示（Meta-Prompting）等维度的核心竞争力。

1.1 提示词优化任务的认知解构

要科学地选择用于提示词优化的模型，首先必须对“编写高质量提示词”这一认知任务进行深度解构。与日常对话或创意写作不同，提示词优化本质上是一种逆向工程与前向模拟的结合体。它要求模型具备以下几项关键能力：

首先是元认知与心智理论（Theory of Mind）。优化器模型必须构建一个关于目标模型（Student Model）的心理模型，预测目标模型如何解释特定的歧义指令。例如，当优化器为一个小型的7B模型编写提示词时，它必须意识到该模型可能无法处理复杂的隐式推理，从而显式地分解步骤 5。

其次是结构化的严谨性（Structural Rigor）。现代代理（Agentic）工作流和自动化框架（如DSPy）严重依赖XML、JSON Schema或特定的句法分隔符来界定上下文、指令和输出格式 7。优化器模型必须在长上下文窗口中严格遵守这些句法约束，任何幻觉产生的格式错误都可能导致整个流水线的崩溃。

第三是深度的推理链（Chain-of-Thought Reasoning）。实证研究表明，具备更强数学和逻辑推理能力的模型（如在GPQA或MATH基准上得分更高的模型），在编写提示词时更倾向于使用“思维链”技术，将复杂任务拆解为可执行的子步骤，从而显著提升下游任务的准确率 9。

最后是长上下文管理能力（Contextual Management）。元提示工程（Meta-Prompting）往往涉及处理大量的少样本（Few-Shot）数据、冗长的系统文档或整个代码库。模型不仅要有足够大的上下文窗口（如200k或1M token），更需具备卓越的“大海捞针”（Needle-in-a-Haystack）能力，以从海量信息中提取关键约束 11。

2. 专有前沿模型：元推理霸权的角逐

在当前的AI版图中，闭源的专有模型依然代表着智能的巅峰。对于提示词优化这类对推理密度要求极高的任务，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet与OpenAI的GPT-4o构成了双寡头竞争格局。尽管两者皆为通用领域的顶级模型，但在提示词工程的微观应用场景中，它们展现出了截然不同的哲学取向和性能特征。

2.1 Claude 3.5 Sonnet：结构化推理的架构师

依据多项独立基准测试与开发者社区的广泛反馈，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet已确立了其在提示词编写与优化领域的“事实标准”地位 5。其优势并非源于单一维度的参数规模，而是源于其底层训练方法论（宪法AI）与模型行为特征的高度契合。

2.1.1 推理深度与逻辑诊断能力

Claude 3.5 Sonnet在研究生级别的推理基准GPQA Diamond上取得了约59.4%的准确率，这一成绩显著优于GPT-4o的53.6% 9。在提示词优化的语境下，这一数据具有深远的含义。GPQA测试的是模型处理复杂、多步骤且在其训练数据中未直接出现过的科学问题的能力。当这一能力迁移到提示词编写时，意味着Claude能够更敏锐地诊断出原始提示词中的逻辑漏洞。例如，当用户要求“编写一个严谨的法律文书摘要提示词”时，Claude更有可能识别出“严谨”一词的歧义性，并主动在生成的提示词中定义“严谨”的具体标准（如引用法条的格式、避免主观形容词等），而不是简单地重复用户的指令。

此外，Claude 3.5 Sonnet在HumanEval代码生成基准上取得了92.0%的高分，略高于GPT-4o的90.2% 9。提示词工程，尤其是针对DSPy或LangChain等框架的提示词编写，本质上是一种自然语言编程。它要求模型能够生成逻辑严密的伪代码、定义清晰的输入输出接口以及处理边缘情况的条件分支。Claude在代码逻辑上的优势，使其生成的提示词在执行复杂逻辑判断时更加鲁棒，减少了下游模型因逻辑混乱而产生幻觉的风险。

2.1.2 宪法AI与指令遵循的纯粹性

Anthropic采用的“宪法AI”（Constitutional AI）训练方法，赋予了Claude一种独特的“性格”特征：极度的指令遵循与低冗余度 11。在生成系统提示词（System Prompts）时，这一点至关重要。GPT-4o倾向于生成语气亲和、包含大量礼貌用语（如“当然，我很乐意为您帮助...”）的文本，这种“讨好”倾向在面向最终用户的聊天应用中是优点，但在构建高效的自动化代理时却是噪音。相比之下，Claude生成的提示词往往更加干练、直击要害，能够严格遵守“负面约束”（Negative Constraints，即告诉模型不要做什么），这对于防止模型越狱和保持输出格式的一致性至关重要 14。

在处理结构化数据格式（如XML、JSON）时，Claude 3.5 Sonnet展现出了近乎偏执的准确性。其内置的对XML标签的理解能力，使其成为编写基于XML的Prompt Template（提示词模板）的最佳选择。例如，Anthropic官方推荐的系统提示词架构本身就大量使用了XML标签（如<instruction>, <example>, <thinking>）来分隔不同的逻辑区块，Claude 3.5 Sonnet能够完美地理解并生成这种嵌套结构，从而显著提升复杂任务的性能 8。

2.1.3 上下文窗口的有效利用

尽管GPT-4o也提供了128k的上下文窗口，但Claude 3.5 Sonnet的200k上下文窗口及其在长文本中的信息检索能力（Recall）被普遍认为更为出色 9。在“多样本提示”（Many-Shot Prompting）场景中，优化器需要阅读成百上千个示例以提取模式，或者需要分析整个API文档以生成正确的工具调用提示词。Claude能够在这个巨大的上下文中保持注意力的聚焦，不会因为上下文过长而遗忘早期的关键指令或混淆不同示例中的细微差别。这种“长程注意力”的稳定性，使其成为构建基于检索增强生成（RAG）的提示词优化管道的首选模型。

2.2 GPT-4o：全模态的极速原型设计者

OpenAI的GPT-4o（Omni）作为一款全模态模型，虽然在纯粹的逻辑推理深度上略逊于Claude 3.5 Sonnet，但其在速度、多模态融合及数学计算方面的优势，使其在特定的提示词优化环节中依然不可或缺 11。

2.2.1 速度与迭代反馈循环

GPT-4o最显著的优势在于其推理速度。基准测试显示，GPT-4o的生成速度约为56 tokens/秒，几乎是Claude 3.5 Sonnet（约28 tokens/秒）的两倍 9。在构建自动化提示词优化系统（如使用DSPy的MIPROv2优化器）时，系统往往需要生成并评估数百个候选提示词。GPT-4o的高吞吐量意味着优化循环可以在更短的时间内收敛。对于需要实时响应用户反馈并动态调整提示词的交互式应用，GPT-4o的低延迟特性提供了更流畅的用户体验 16。

2.2.2 数学与量化任务的精度

尽管Claude在逻辑推理上占优，但在纯数学问题解决能力上，GPT-4o在MATH基准上取得了76.6%的成绩，明显优于Claude 3.5 Sonnet的71.1% 10。如果待优化的提示词涉及到复杂的数值计算、数据分析逻辑生成或算法竞赛级别的解题步骤，GPT-4o通常能生成更准确的解题路径。例如，在优化一个财务报表分析的提示词时，GPT-4o能更精确地定义计算公式和数据校验步骤，从而减少模型在计算环节的错误。

2.2.3 模拟用户行为的最佳代理

在提示词评估阶段（Evaluation），我们需要一个模型来模拟最终用户的各种输入，包括模糊的指令、攻击性的语言或非标准的格式，以测试提示词的鲁棒性。GPT-4o由于其庞大的用户基数和多样化的RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练数据，能够更真实地模拟“普通用户”的行为模式 14。它的回答风格更接近大众偏好，因此在作为“模拟器”来生成测试用例（Test Cases）时，GPT-4o往往能提供比Claude更具代表性的样本分布，帮助开发者发现提示词在真实世界中可能遇到的边界情况。

2.3 专有模型选择的战略综合

基于上述深度分析，我们可以总结出专有模型在提示词优化中的分工策略：

特性维度

Claude 3.5 Sonnet

GPT-4o

提示词优化中的战略意义

推理能力 (GPQA)

59.4% (优势)

53.6%

Claude更适合作为架构师，负责诊断逻辑漏洞、设计复杂系统提示词的结构。

代码能力 (HumanEval)

92.0% (优势)

90.2%

Claude是生成DSPy签名、JSON Schema及工具定义的首选，能减少语法错误。

上下文窗口

200k (更强召回)

128k

处理海量少样本数据（Many-Shot）时，Claude能保持更高的一致性。

生成速度

~28 tokens/s

~56 tokens/s (优势)

GPT-4o适合作为执行者或模拟器，在高频迭代的测试循环中快速生成样本。

数学能力 (MATH)

71.1%

76.6% (优势)

涉及量化分析、算法逻辑的提示词优化，GPT-4o能提供更精确的数学指导。

指令遵循风格

严谨、XML导向

亲和、格式丰富

Claude适合后台系统指令；GPT-4o适合生成面向用户的交互文案。

战略建议：在构建企业级提示词优化流水线时，应采用异构模型协作的模式。利用Claude 3.5 Sonnet作为核心的“元提示优化器”（Teacher），负责编写和精炼复杂的系统提示词及思维链（CoT）；同时利用GPT-4o作为“高通量模拟器”，在Promptfoo等评估工具中批量生成测试数据，并模拟用户交互以验证提示词的鲁棒性。

3. 开源模型的复兴：数据主权与成本效益的平衡

随着Llama 3系列、Qwen 2.5系列以及DeepSeek V3的发布，2024-2025年的开源模型生态发生了翻天覆地的变化。开源模型不再仅仅是闭源模型的“平替”，在某些特定领域——特别是指令遵循和编码能力上——它们已经具备了挑战甚至超越前沿闭源模型的能力。对于关注数据隐私（Data Sovereignty）、成本控制和私有化部署的企业而言，选择合适的开源模型进行提示词优化已成为可行的战略路径。

3.1 Qwen 2.5 (72B Instruct)：开源界的指令遵循之王

阿里巴巴发布的Qwen 2.5 72B Instruct模型，在多项权威基准测试中展现出了惊人的性能，被广泛认为是当前开源生态中指令遵循能力最强的模型之一 5。

3.1.1 IFEval基准与硬约束处理

在提示词优化中，最重要的能力指标并非通用的知识问答，而是指令遵循评估（IFEval）。该基准测试模型是否能严格遵守诸如“输出必须是JSON格式”、“不要包含任何解释性文字”、“必须包含三个以上的例子”等硬性约束。Qwen 2.5 72B在此类任务上的表现极佳，其训练数据涵盖了18万亿（18T）tokens，其中包括大量合成的指令微调数据 18。这使得它在处理元提示（Meta-Prompt）时，能够精确地理解并执行复杂的格式要求。例如，在要求模型将一段非结构化文本重写为符合特定Schema的JSON对象时，Qwen 2.5 72B的成功率甚至超过了早期的GPT-4版本，使其成为本地部署DSPy优化器的理想选择。

3.1.2 多语言与结构化输出优势

Qwen 2.5支持超过29种语言，并在多语言编码任务上表现卓越 19。在全球化的应用场景中，提示词往往需要跨越语言障碍（例如，用英文提示词控制模型生成中文内容，或反之）。Qwen 2.5能够很好地理解这种跨语言的指令映射，生成符合目标语言文化语境的提示词。此外，其对结构化数据（Structured Output）的天然亲和力，使其在生成用于API调用的JSON Payload时异常稳定，极少出现语法错误或幻觉字段，这对于Agentic Workflow（代理工作流）的构建至关重要 6。

3.2 Llama 3.1 & 3.3 (70B)：自然语言生成的标杆

Meta的Llama系列依然是开源世界的基石。Llama 3.1 70B（以及后续微调版本3.3）在自然语言的流畅度、角色扮演（Role-Playing）以及通用推理上保持着极高的水准 6。

3.2.1 “语感”与角色构建

如果提示词优化的目标是构建一个具有特定人格（Persona）的聊天机器人（例如“一个富有同情心的心理咨询师”或“一个幽默的编程助手”），Llama 3.3 70B往往能比Qwen生成更具“人味”的系统提示词。Qwen倾向于临床般的精确，而Llama则擅长捕捉语言的细微情感色彩和语调变化 21。在优化涉及创意写作、市场文案或情感陪伴类的提示词时，利用Llama 3.3作为优化器，能够赋予生成的提示词更丰富的风格指导。

3.2.2 工具调用与生态兼容性

Llama 3.1在训练阶段就被特意强化了工具调用（Tool Calling）能力。这意味着在编写涉及函数调用（Function Calling）定义的提示词时，Llama 3.1能够非常准确地生成函数的描述（Docstring）和参数说明。由于Llama架构是开源社区的事实标准，大量的周边工具（如Ollama, vLLM）都对其进行了深度优化，使得在本地环境中部署Llama进行大规模提示词评估变得极其便捷和高效 6。

3.3 DeepSeek V3 & R1：成本破坏者与推理新范式

DeepSeek V3及其推理增强版R1的出现，为提示词优化引入了“混合专家”（MoE）和“思维链内化”的新变量 23。

3.3.1 极致的成本效益与MoE架构

DeepSeek V3拥有6710亿的总参数量，但每次推理仅激活370亿参数。这种架构设计使其在保持前沿级智能的同时，将推理成本降低到了极致（API价格极低，本地部署也相对友好）。在需要进行大规模“暴力搜索”式提示词优化（如DSPy的RandomSearch策略，可能需要评估数千个提示词变体）时，DeepSeek V3提供了无与伦比的性价比 4。即使在预算有限的情况下，开发者也能利用它进行高强度的迭代优化。

3.3.2 “思考模型”的双刃剑

DeepSeek R1引入了类似OpenAI o1的“长思维链”推理模式。虽然这极大增强了模型解决数学和逻辑谜题的能力，但在提示词优化中，这也带来了一个微妙的挑战：过度思考。研究发现，推理模型在面对严格的格式约束（如“仅输出JSON，不要输出思考过程”）时，有时会因为内部的思维链干扰而导致格式遵循能力下降，或者在输出中意外泄露思考痕迹 26。因此，不建议直接使用R1类模型作为最终执行格式化任务的引擎，而是应该利用它们强大的推理能力来设计提示词的逻辑结构，然后将设计好的提示词交给Claude或Qwen这类指令遵循模型去执行。

3.4 开源模型选择决策矩阵

需求场景

推荐模型

核心理由

典型应用

硬逻辑与格式遵循

Qwen 2.5 72B

IFEval评分极高，严守JSON/XML格式，跨语言能力强 5。

数据提取、API交互、多语言代理。

角色扮演与文案

Llama 3.3 70B

自然语言生成流畅，风格多样，生态兼容性好 21。

客服机器人、创意写作助手、角色模拟。

大规模迭代优化

DeepSeek V3

MoE架构带来极致性价比，推理能力媲美GPT-4o 23。

DSPy大规模搜索、批量数据合成、低成本评估。

多模态提示词

Qwen 2.5-VL

在OCR和视觉理解基准上表现优异，支持视频分析 28。

视觉问答提示词优化、文档分析流水线。

4. 方法论框架：DSPy与测试驱动的工程化

选定模型仅是第一步，如何将模型嵌入到自动化的优化流程中才是关键。目前，行业正在经历从手动编写提示词（Prompting）向编程化定义提示词（Programming）的转变，其中以DSPy框架和Promptfoo评估工具为代表。

4.1 DSPy：将提示词视为可编译的代码

DSPy（Declarative Self-improving Python）框架的核心理念是将提示词视为可以通过算法优化的“参数”，而非静态的文本字符串。它引入了“签名”（Signatures）来定义输入输出，引入“模块”（Modules）来封装逻辑，引入“优化器”（Teleprompters）来自动调整提示词 7。

4.1.1 教师-学生（Teacher-Student）范式的应用

在DSPy的优化过程中，最核心的机制是利用一个强大的“教师模型”来生成高质量的少样本（Few-Shot）示例，以此来“教会”一个较弱的“学生模型”或优化自身的表现 30。

  • 教师模型的选择：依据前文分析，Claude 3.5 Sonnet是目前最理想的教师模型。在执行BootstrapFewShot优化器时，Claude能够生成逻辑清晰、格式规范且覆盖多种边缘情况的示例（Demos）。它生成的“推理轨迹”（Reasoning Trace）质量极高，能够有效地引导学生模型模仿其思维过程 32。

  • 优化算法的匹配：

    • 对于MIPROv2（多提示词指令建议优化器），该算法需要生成多种不同的指令变体并进行贝叶斯搜索。由于需要极大的创造性和多样性，GPT-4o在此类任务中表现出色，能够提出角度新颖的指令策略 16。

    • 对于LabeledFewShot（基于标签的少样本选择），Qwen 2.5 72B由于其强大的分类和标签处理能力，是一个高性价比的本地化选择，能够快速从数据集中筛选出最具代表性的样本 6。

4.2 Promptfoo：基于断言的测试驱动开发

Promptfoo是一个专注于LLM评估的开源CLI工具，它允许开发者通过定义测试用例（Test Cases）和断言（Assertions）来系统地衡量提示词的性能 34。

4.2.1 LLM作为裁判（LLM-as-a-Judge）

在自动化评估中，我们经常需要一个模型来判断另一个模型的输出是否符合要求（例如：“这个回答是否礼貌？”“这个摘要是否遗漏了关键信息？”）。这就是“LLM作为裁判”的模式。

  • 裁判的偏见与选择：研究表明，LLM作为裁判时存在“自我偏好偏见”（Self-Preference Bias），即模型倾向于给自己的输出打高分 36。为了获得客观的评估结果，Claude 3.5 Sonnet再次成为首选裁判。相比GPT-4，Claude在评估时展现出更低的位置偏见（Position Bias）和更详细的评分理由，其判断结果与人类专家的一致性更高 38。

  • 对抗性测试数据生成：为了全面测试提示词的鲁棒性，我们需要生成各种边缘案例和对抗性输入（Red Teaming）。Qwen 2.5 72B在这里是一个极佳的工具，它可以在不消耗昂贵API额度的情况下，批量生成大量的测试数据，覆盖各种语言风格和潜在的恶意输入 40。

5. 高级元提示策略与递归优化

元提示（Meta-Prompting）是指使用一个提示词来生成另一个提示词的技术。这已经成为从简单指令迈向复杂系统提示词的标准工作流 3。

5.1 “提示词改进器”工作流

Anthropic和OpenAI的官方控制台都内置了“提示词生成器”。一个典型的高级元提示工作流如下：

  1. 意图分析：模型首先分析用户的简短描述，识别隐含的任务目标和约束。

  2. 结构化重写：模型利用最佳实践（如思维链、XML标签、角色设定）重写提示词。

  3. 自我反思：模型评估生成的提示词是否存在歧义，并进行二次修正。

在此流程中，Claude 3.5 Sonnet凭借其对XML结构的深刻理解，能够生成模块化极强的提示词 8。例如，它会自动将提示词划分为 <system_role>, <task_description>, <rules>, <examples> 等板块。这种结构化的提示词不仅易于人类维护，也能显著提升模型（无论是Claude自身还是其他开源模型）的注意力稳定性。

5.2 递归元提示（Recursive Meta-Prompting）

最新的研究提出了递归优化的概念，即让模型不断地迭代优化同一个提示词，直到满足某个评估指标。在这个过程中，DeepSeek R1或OpenAI o1这类推理模型展现出了独特的价值。它们能够深入分析提示词失败的根本原因（Root Cause Analysis），例如指出“这个提示词未能处理输入数据为空的情况”，并针对性地修改指令。然而，如前所述，最终生成的提示词应当被“编译”为适合标准指令模型（如Claude Sonnet或Qwen Instruct）执行的格式，以避免推理模型的过度开销 26。

6. 核心基准测试数据透视

为了支撑上述选择，我们需要深入分析关键的量化基准。通用基准（如MMLU）往往无法真实反映提示词工程的能力，因此我们聚焦于以下三个核心指标：

6.1 指令遵循评估（IFEval）

IFEval是衡量模型是否能严格执行客观指令（如“不要使用被动语态”、“回复必须超过500字”）的黄金标准。

  • 领跑者：Claude 3.5 Sonnet在此项测试中持续霸榜，特别是在处理复杂的否定约束（Negative Constraints）时表现完美 42。

  • 开源之光：Qwen 2.5 72B的IFEval分数与其闭源竞对GPT-4 Turbo持平甚至略高，这在开源模型中是极其罕见的，证明了其作为本地指令执行引擎的可靠性 19。

6.2 GPQA（研究生级谷歌防检索问答）

GPQA的高分与模型处理复杂逻辑、避免逻辑陷阱的能力高度正相关。

  • 数据对比：Claude 3.5 Sonnet (59.4%) > GPT-4o (53.6%) > Qwen 2.5 72B (约40-50%区间)。这一差距解释了为什么Claude在设计复杂系统架构时更少犯逻辑错误 9。

6.3 LiveCodeBench & HumanEval

代码生成能力是衡量模型形式逻辑（Formal Logic）能力的最佳代理指标。

  • 数据对比：Claude 3.5 Sonnet (92.0%) 以微弱优势领先 GPT-4o (90.2%)。但在开源领域，Qwen 2.5 Coder表现惊人，在某些纯代码任务上甚至超越了GPT-4o，这使其成为生成和调试提示词代码（如Python脚本、JSON配置）的极佳辅助工具 9。

7. 战略建议与最佳实践架构

基于2024-2025年的全面研究，我们提出以下针对不同场景的最佳模型选择与架构建议。

7.1 企业级“黄金技术栈”（追求极致性能）

对于预算充足、追求最高准确率和稳定性的企业级应用：

  • 首席优化师 (Teacher)：Claude 3.5 Sonnet。用于编写所有的系统提示词（System Prompts）、生成高质量的少样本数据（Few-Shot Examples）以及定义DSPy的签名。其严谨的推理和结构化能力是系统稳定性的基石。

  • 裁判与风控 (Judge)：Claude 3.5 Sonnet 与 GPT-4o 联合部署。利用Claude进行深度逻辑和安全性评估，利用GPT-4o进行语气、流畅度及用户满意度评估，实现交叉验证。

  • 高压模拟环境 (Simulator)：GPT-4o。利用其高并发和高语速特性，模拟海量用户请求，对优化后的提示词进行压力测试和边缘案例挖掘。

7.2 主权级“开源技术栈”（追求隐私与成本）

对于受限于数据合规或预算的场景：

  • 核心优化师：Qwen 2.5 72B Instruct。它提供了接近GPT-4级别的指令遵循能力，能够胜任绝大多数提示词重写和格式化任务。

  • 推理专家：DeepSeek V3 / R1。用于处理极其复杂的任务拆解，在生成提示词之前先进行深度的逻辑分析（Chain-of-Thought）。

  • 部署与蒸馏 (Student)：将由Qwen/DeepSeek优化好的提示词，应用到更小的模型如 Llama 3.1 8B 或 Qwen 2.5 14B 上，实现边缘端的高效推理。

7.3 自动化优化闭环（The Meta-Loop Workflow）

构建一个自我进化的提示词系统，应遵循以下流程：

  1. 草稿生成：使用 Claude 3.5 Sonnet 配合元提示，生成基于XML结构的初始提示词 8。

  2. 数据合成：利用 Qwen 2.5 72B（通过Promptfoo调用）基于任务描述自动生成50-100个具有挑战性的测试用例 40。

  3. 评估与评分：运行测试用例，使用 LLM-as-a-Judge (Claude 3.5 Sonnet) 对输出结果进行打分和点评 38。

  4. 迭代优化：将得分较低的案例及其失败原因反馈给 Claude 3.5 Sonnet 或 MIPROv2 (GPT-4o)，要求其针对性地修正提示词中的指令或增加特定的少样本示例。这一过程即为“自动提示词工程”（APE）。

  5. 编译固化：一旦性能达标，使用 DSPy BootstrapFewShot 将推理过程“编译”进提示词，形成最终版本 16。

8. 总结

提示词优化的未来不在于寻找单一的“完美模型”，而在于构建一个协同工作的模型生态。数据无可辩驳地表明，Claude 3.5 Sonnet 是当前构建和精炼复杂提示词的“顶级掠食者”，归功于其卓越的推理深度和宪法式的指令依从性。然而，生态系统的多样性同样重要：GPT-4o 是不可或缺的高速模拟器，而 Qwen 2.5 72B 和 DeepSeek V3 则彻底打破了高性能提示词工程的门槛，使得完全私有化、低成本的自动化优化成为可能。通过采用“模型即模块”（Model-as-a-Module）的架构思想，工程师可以灵活组合这些工具，构建出远超人类手工水平的强健AI系统。