What is PromptML?
編寫有效的AI提示語（prompt）往往感覺像是一門藝術，導致產出內容不一致、難以管理、不易擴展或分享的文本區塊。PromptML（提示語標記語言）透過讓您將AI提示語定義為結構化、確定性的程式碼，徹底改變了這個流程。這將軟體工程的嚴謹紀律——清晰性、版本控制和協作——直接帶入您的提示語工程工作流程中。
主要特色
🧱 結構化提示語定義： 與其將背景、指令和目標混雜在單一段落中，PromptML將它們分離成明確的區塊，例如
@context、@objective和@instructions。這種清晰度消除了AI和您團隊的歧義，確保模型精確理解其角色和目標。📚 整合少樣本範例： 使用
@examples區塊，您可以輕鬆地將輸入/輸出範例直接嵌入到您的提示語檔案中。這對於引導AI的行為和提高其回應的準確性至關重要，同時也讓您的範例與核心提示語邏輯保持整齊有序。⚙️ 動態變數與約束： 使用
@vars定義變數以建立可重複使用和動態的提示語範本。您可以透過程式設計將值（例如使用者名稱或主題）插入到您的提示語中。透過設定@constraints，例如定義最小或最大回應長度，進一步微調AI輸出。🐍 簡易Python解析器： PromptML不只是一種語法；它是一個實用的工具。隨附的Python解析器能輕鬆地將您的
.pml檔案轉換為清晰的Python字典。這使得將結構化提示語整合到您的應用程式中變得簡單，例如，透過將解析後的資料輸入像Jinja2這樣的模板引擎，為AI生成最終且精鍊的提示語。
使用情境
PromptML旨在解決開發和維護AI應用程式時的實際挑戰。
團隊基礎的提示語管理： 想像一個團隊正在建立一個客服機器人。團隊可以使用PromptML，而不是在文件中共用提示語，因為文件容易過時或混亂。每個提示語都是Git儲存庫中的一個
.pml檔案。當提示語需要更新時，團隊成員可以提交拉取請求（pull request），以便進行清晰的審查和版本歷史追蹤。這確保了每個人都從相同、標準化的「事實來源」（source of truth）進行工作。建立可重複使用的提示語庫： 您可以為常見任務（如文本摘要、情感分析或程式碼生成）建立一個集中的
.pml檔案庫。透過使用變數（@vars），您的應用程式可以載入適當的提示語檔案，注入必要的動態內容（例如要摘要的文章），並即時生成一個格式完美的提示語，從而大幅加快開發速度。
PromptML的獨特優勢
PromptML是專為解決提示語工程的獨特需求而設計，相較於使用通用資料格式，具有明顯優勢。
與JSON或YAML等通用格式不同， PromptML是一種專為編寫AI提示語的細微差別而設計的領域特定語言（DSL）。其語法直觀，直接對應到結構良好提示語的各個組成部分。
儘管您可以用XML來表示提示語，但它不強制執行標準化結構。 PromptML的固定文法（
@context、@objective等）確保您組織中的每個提示語都是明確且一致的，從而避免了自由格式文本可能導致的碎片化。PromptML實現了有意義的版本控制。 您不只看到一個文本區塊的改變，還可以追蹤
@instructions或@examples的具體修改。這使得審查變更和理解提示語的演變，遠比比較一個龐大段落的差異來得更有效。
結論
PromptML將您的提示語工程從一種抽象的技藝轉變為清晰、可管理、基於程式碼的規範。它為建立可靠、可擴展和協作的AI應用程式提供了必要的結構。透過以與應用程式程式碼相同的嚴謹態度對待您的提示語，您可以在AI互動中解鎖更高層次的穩定性和品質。
立即查閱文件，開始編寫更強大、更確定性的提示語吧！
More information on PromptML
Launched
2024-05
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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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