自然语言编写的prompt为啥比不上编程语言prompt高效？
为什么会这样？从底层逻辑开始分析
这个问题本质上是在比较两种完全不同的"语言系统"。
就像去一家餐厅点菜，你可以说"我想来一份不太咸、稍微辣一点的宫保鸡丁"（自然语言），也可以直接在平板上点击"宫保鸡丁-微辣-少盐"（类似编程语言）。看似表达的是同一个意思，但对于"接单员"（在这里就是AI模型）来说，处理的难度可就天差地别了。
自然语言的双刃剑：灵活但模糊
人类说话就像画国画，讲究意境。
"麻烦帮我看看这段代码哪里有问题"
"Debug一下这段代码"
本质上是一个意思，但模型需要先理解这两种表达方式都是在说同一件事。这就像你和外国友人聊天，他说的是"It's raining cats and dogs"，你得先理解这是在说"雨下得很大"而不是真的在下猫狗。
编程语言：简单粗暴但高效
反观编程语言，就像是乐高积木，每个块的作用都明确定义：
array.sort() # 就是排序，不需要猜测意图而不是： "能麻烦您帮我把这个数组整理一下，最好是按照从小到大的顺序来排，谢谢！"
编程语言的这种"简单粗暴"反而成了优势。因为对机器来说，不需要理解语境，不需要处理各种修饰词，干就完了，兄弟们！
看个案例
最近我在做一个数据处理的任务，需要让AI帮忙处理Excel文件。对比两种方式：
自然语言版本： "请帮我把这个Excel文件中的数据按照日期列排序，然后把超过1万的记录筛选出来，最后计算一下平均值。"
编程语言版本：
df.sort_values('date').query('sales > 10000').sales.mean()最后使用编程语言方式的执行时间只有自然语言版本的1/3左右。而且准确度也高得多，因为不存在理解偏差。
那自然语言就一无是处了吗？
话又说回来！就像我们平时聊天，你总不能跟朋友说"execute greeting.morning()"吧？
自然语言的优势就在于门槛低，人人都会用，特别适合描述创意性、抽象性的任务，能够处理模糊的、需要联系上下文的复杂情况。毕竟这样才能更像人嘛！
如何让自然语言Prompt更高效？ 个人小技巧，建议多多点赞收藏哈哈
既然两种方式各有优势，那不妨取长补短：：
1.保持指令的结构化： 比如这样：
任务：数据处理 输入：sales.xlsx 要求：按日期排序，筛选>10000 输出：平均值2.减少废话： "麻烦帮我看看这段代码哪里有问题呢？非常感谢！" ➡️ "检查代码bug"
3.关键信息要明确： 模糊的说法："帮我优化一下这段代码" 明确的说法："优化目标：减少时间复杂度"
"代码是写给机器看的，注释是写给人看的。"
同样的道理，编程语言Prompt是直接对机器下指令，而自然语言Prompt则更像是在和AI聊天。根据场景选择合适的"语言"，才能事半功倍。
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