根据God of Prompt（@godofprompt）的观点，人工智能中的提示工程技术并不是让模型变得更聪明，而是通过减少歧义，限制模型输出空间，从结构上避免错误答案的出现（来源：Twitter，2025年12月10日）。这一趋势凸显了提示设计在AI应用中的重要性，尤其在对准确率要求极高的商业环境下。企业通过减少歧义，可更可靠地部署AI模型于自动化客户支持、知识管理和合规监控等场景，从而降低错误风险并提升业务价值。

根据Twitter用户@godofprompt的分析，通过在生成步骤外加结构化的提示工程方法，例如让AI模型经历计划、执行和验证等阶段，可以显著提升模型输出的准确率。与直接下达“做某事”式的提示相比，分阶段引导能让模型预测更优结果。70%到95%准确率的差距，核心在于提示设计而非模型本身能力（来源：@godofprompt，2025年12月10日）。这一趋势为企业带来新的机会：通过提升提示工程水平，无需更换模型即可提高AI系统价值，增强运营效率和市场竞争力。