在AI迅猛发展的当下，提示词工程师这一职业经历了显著的变迁。起初，提示词作为普通人入局AI的捷径，引发广泛关注。在AI短视频博主眼中，它是普通人在AI时代必须掌握的技能；对焦虑的打工人而言，是借助AI完成工作的手段，这也催生了众多提示词工程的知识付费课程。同时，提示词工程师曾凭借门槛低、上手快、薪资高的特点，成为转行AI的热门选择。然而，随着大模型能力的快速提升，传统提示词工程师逐渐失去竞争力。
模型进化冲击职业生态如今，模型理解自然语言、推理与思考能力大幅增强，使得单纯优化提示词的工作价值降低。杨佩骏就发现，辛苦优化的提示词，会因模型升级而白费。大厂AI实习生也不愿承认自己是提示词工程师，认为该工作会“脏简历”。
转型者的机遇与挑战万玉磊原本与AI无关，因裁员开启转行之路。他自学提示词工程课程等知识，成功加入自研多模态大模型初创公司，成为提示词工程师。入职后，他发现核心工作是优化数据和提升模型性能。在AI初创公司，职责变化频繁，他迅速成长为模型数据组负责人。
职业技能与能力边界陈柳阳认为，提示词工程师需具备逻辑和表达能力，以及对AI模型能力边界的理解。他还指出，AI产品经理和提示词工程师工作内容类似，对普通人友好，且不特别要求技术背景。但杨佩骏表示，随着模型发展，单纯的提示词优化工作已无法满足职业发展需求，从业者需具备更多产品思维。
技术进步降低提示词重要性从GPT3.5到如今各模型百花齐放，模型能力提升，prompt优化难度降低。周子杰介绍，过去难调的模型像“野兽”，如今已如“家养宠物”。自带思维链的OpenAIo1 Preview模型发布后，很多复杂prompt文本可被替代。周子杰认为，提示词工程师的核心价值在于对业务的理解，而不仅仅是提示词优化。
行业新趋势与新挑战今年“Agent”概念爆火，对提示词工程师深入业务的能力提出更高要求。同时，多模态趋势下，AI生图、生音频、生视频对提示词的要求提高，端侧模型需求也在上升。尽管AI人才市场职位空缺多，但从业者需持续关注行业动态，不断学习。
