你见过像git一样，可回滚的Prompt吗？
✨ 豆包 + PromptPilot = 解锁 AI 提效新姿势！
你有没有过这样的经历？
- 花几个小时调试Prompt结果还不如第一版？
- 每次都要手动从头写Prompt
- 提示词优化、版本管理困难、评估模糊？
在这篇教程，你将获得🎯
- 手把手带你玩转 PromptPilot 四大核心功能（生成→调试→批量→优化）
- 像git一样，可回滚可更新的提示词管理工具 🧪
- 像飞书 多维表格一样，批量生成文案的工具，免费且香到离谱！ 😍
助你轻松拿捏*提示词管理， *直接起飞🛫️
先介绍下本次豆包推出的两款大模型：Doubao-Seed-1.6-thinking和flash。
可以说，flash就是 极速版的thinking。
①多模态和②长文，两个在其他家大模型难以突破的特性，到豆包这，只能算是基本功了。
但，
是不是真的遥遥领先~
还得看网友们的测评实况~
【在线体验】豆包视觉理解模型
对话框中支持3种能力
- 联网能力
- MCP能力：对话中就能很方便地使用MCP，目前支持 和 ，需要哪个启用哪个，暂不支持自定义MCP服务。
- Canvas能力：绘制html生成和预览
在官网右下角可以看到，现在登录！即可白嫖 n个大模型的50W tokens ！
还有 Kimi-K2 !
豆包 除了新的大模型，还推出一款“PromptPilot”产品，个人感觉对“提示词困难”的用户比较友好，挺好用的，下面我们介绍这款产品，并附实测案例。
你可以看下这款产品是不是你的菜，再考虑上手实操。
先看下官网的介绍
Prompt（提示词）作为大模型的核心输入指令，直接影响模型的理解准确性和输出质量。优质的 Prompt 能显著提升大语言模型处理复杂任务的能力，如逻辑推理、步骤分解等。
PromptPilot 提供全流程智能优化，涵盖生成 、 调优 、评估和管理全阶段，帮助您高效获得更优 Prompt 方案。
随着模型能力持续提升，待解决的问题日趋复杂，解决方案也从单一的 Prompt 调优，转向对包含多个步骤、工具及 Agent 参与的 Workflow 进行系统性优化。
PromptPilot 依托大模型能力，自动拆解问题、规划流程，结合可用工具生成多样化解决方案，并基于用户反馈持续优化，最终轻松实现代码部署。
✅ 一句话解释
PromptPilot 是一款，帮你把模糊想法 转化为 清晰提示词的产品。
经拆解，个人认为，有以下5个特点：
- 帮你生成提示词
- 帮你优化提示词
- 评估前后版本的提示词有什么区别
- 像git：可以管理各版本的提示词
- 像飞书多维表格：可以批量生成内容
如果你感兴趣，以下两个链接都能直达“PromptPilo”
毋庸置疑！
作为优秀的天选打工人，我们必须选择 Plus版 的套餐！（截止9.11，限时抢购！）
分以下四个部分：Prompt生成、Prompt调试、Prompt批量和智能优化。
2.3.1 Prompt生成
Step1. 点开右侧第一项功能 “Prompt生成”
Step2. 输入你的“四不像”提示词，对话框左下角还能选择你的提示词任务类型
网上有很多用户讨论我们的产品“某品牌”，有夸面好吃的，也有嫌饮料太贵的，各种评价都有。我们想用大模型自动识别这些评价，并把它们整理成一个统一的json格式。你要做的是：
先判断评价是好评还是差评（正面/负面）
如果是差评，再细化下分类：是因为包装有问题？（比如箱子破了、袋子不好开），还是嫌价格太贵？吐槽味道不好（太咸/太甜/口感差）？说吃出问题（食品安全问题）？还是售后不给力（退货退款纠纷）？还有其他没法归类的情况。
最后还要标明哪个产品？
Step3. 发送对话，即可得到“精美提示词v1.0”
右侧是生成的后的Prompt，不满意可以点击优化；满意就直接点击 “验证Prompt”。
然后选一种适合你的调优模式
2.3.2 Ptompt调试
点击“验证Prompt”后，来到“Prompt调试”界面（左侧栏第2项）
在两个②处都能弹出一个临时弹窗，贴入变量内容；
点击④处的“生成模型回答”，即可得到v1提示词的大模型回答啦！
很显然，v1的回答也是不理想答案~
那就调试吧
2.3.2.1 提示词优化
可以在左下角优化“提示词”
输入新要求：比如
可以看到，迭代到第3轮，得到我的理想答案
不得不说， 提示词也能回滚，这个管理方式 我真的慕了~
2.3.2.2 理想回答（可选）
如果万般调试，都无法得到理想答案 ，怎么办？
火山贴心地准备了“添加理想回答” 路径。
什么意思？
也是能够优化模型回答的一种方式
倒逼提示词 学习 这个“理想回答”的模板回答~
至此，我们完成了提示词调试部分，大致可以得到 和 了。
如果你需要进一步测试 能不能每次都能生成 ？
那就再进入测试 和 部分。
2.3.3 Prompt批量
接下来，进行批量测试和智能优化。
你需要上传数据集、制定评分机制，最后进行智能优化
这两处都能进入：的右上角，或 左侧栏第3项的。
当然，如果你是视觉任务，点到。
2.3.3.1 准备评测数据
评测数据集，由四列组成。
你要准备前三列：id、 和
箭头两处都能上传数据，要么上传数据集文件，要么一行一行手动添加。
方式1. 上传数据集文件
你的数据集 xlsx文件中，必须包含 列。
因为提示词中的变量名包含 。
你的提示词包含什么变量，此处就得有 对应名称 的列。
如下所示
豆包 大模型 教程
如果不确定，点下“上传文件”按钮，下载“样例文件”，照着样例准备数据集。
方式2. 添加行
如果测试集比较少，可以直接添加行。
准备好数据集后
点击生成回答，或右上角的“批量生成回答”
这个功能，你即使不是做评测，也可以把它当做免费的“飞书 多维表格”，批量生成回答~
2.3.3.2 制定评分机制
promptPilot平台是5分制，因此需要按照5分制来进行适配，评分标准如下：
贴入评分标准，才能点亮“为所有回答评分”。
2.3.3.3 批量评分
点击“为所有回答评分”，自动完成所有评分，如下所示：
然后评估下评分是否正确，然后手动调整下不符合预期的评分，并开始优化
2.3.4 智能优化
这项功能 就是生成评测报告，你将获得：
- 提示词优化前后的评分效果
- 再次智能优化后的Prompt
“Prompt批量”的右上角点击进入“智能优化”
点击开始“智能优化”
可以实时查看评测报告
智能化完成，点击“查看优化报告”。
可以看到 前后两个版本的提示词评分和修改内容
以上，就是所有PromptPilot产品的所有实践啦！
想要学习更多使用技巧可移步 PromptPilot概述，功能讲解也非常清晰
https://www.volcengine.com/docs/82379/
🚀这个产品解决了、、等痛点。
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心动不如行动~
实践出真知，与君共勉
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