What is PromptML?
编写有效的AI提示语常常感觉像一门艺术，导致提示语文本块零散、难以管理，且难以规模化或分享。PromptML（提示语标记语言）改变了这一现状，它允许您将AI提示语定义为结构化、确定性的代码。这便将软件工程的严谨性——清晰性、版本控制和协作——直接引入到您的提示工程工作流程中。
主要特性
🧱 结构化提示语定义： PromptML 不再将上下文、指令和目标混杂在一个段落中，而是将它们分解为明确的区块，如
@context、@objective和@instructions。这种清晰性消除了AI和您的团队之间的歧义，确保模型精确理解其角色和目标。📚 集成小样本示例： 使用
@examples模块，您可以轻松地将输入/输出示例直接嵌入到提示语文件中。这对于引导AI行为、提高其响应准确性至关重要，同时还能使示例与核心提示语逻辑保持整洁有序。⚙️ 动态变量与约束： 使用
@vars定义变量，创建可重用、动态的提示语模板。您可以以编程方式将值（如用户名或主题）插入到提示语中。通过设置@constraints进一步优化AI输出，例如定义最小或最大响应长度。🐍 简洁的Python解析器： PromptML 不仅仅是一种语法，它更是一个功能强大的工具。提供的Python解析器能毫不费力地将您的
.pml文件转换为整洁的Python字典。这使得将结构化提示语集成到您的应用程序中变得简单，例如，通过将解析后的数据输入到像 Jinja2 这样的模板引擎中，为AI生成最终、完善的提示语。
应用场景
PromptML 旨在解决开发和维护AI驱动应用程序中的实际挑战。
团队协作式提示语管理： 设想一个团队正在构建一个客户服务机器人。团队可以使用 PromptML，而不是通过文档共享可能过时或混乱的提示语。每个提示语都是 Git 仓库中的一个
.pml文件。当提示语需要更新时，团队成员可以提交拉取请求（pull request），从而实现清晰的代码审查和版本历史记录。这确保了每个人都基于同一套标准化、权威的“真相来源”进行工作。构建可重用提示语库： 您可以为文本摘要、情感分析或代码生成等常见任务，创建集中化的
.pml文件库。通过使用变量（@vars），您的应用程序可以加载相应的提示语文件，注入必要的动态内容（例如待摘要的文章），并即时生成格式完美的提示语，大幅加速开发进程。
PromptML 的独特优势
PromptML 专为解决提示工程的独特需求而构建，相较于使用通用数据格式具有明显优势。
不同于 JSON 或 YAML 等通用格式， PromptML 是一种专为 AI 提示语编写的细微之处而设计的领域特定语言（DSL）。其语法直观，直接对应于结构良好提示语的各个组成部分。
尽管您可以在 XML 中表示提示语，但它不强制执行标准化结构。 PromptML 的固定语法（如
@context、@objective等）确保您组织内的每个提示语都明确且一致，避免了自由格式文本可能导致的碎片化问题。PromptML 实现了有意义的版本控制。 您不再只是看到一个文本块发生了变化，而是可以追踪到
@instructions或@examples的具体修改。这使得审查变更和理解提示语的演变过程远比尝试比较一个整体段落差异更有效。
结语
PromptML 将您的提示工程从抽象的技艺转变为清晰、可管理、基于代码的规范。它为构建可靠、可扩展和协作的AI应用程序提供了必要的结构。通过以与应用程序代码相同的严谨性对待您的提示语，您可以在AI交互中实现更高水平的一致性和质量。
立即查阅文档，开始编写更强大、更确定性的提示语吧！
More information on PromptML
Launched
2024-05
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
PromptML was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-15.
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