大模型元年最热门的 AI 岗位，现在已经过气了。

提示词工程师，不用写代码、不限专业、不要求学历，只需研究如何和 AI 聊天，就能在 2023 年拿到 25-33 万美元年薪。

但如今，它已经沦为企业最不愿意扩增的岗位之一。

微软一项涉及 31000 名员工的调查显示，提示词工程师已经成为公司未来 12-18 个月内倒数第二不想新增的岗位。

同时在招聘平台（Indeed）上，提示词工程师的检索次数也在经历了过山车式变化。

2023 年 1 月，每百万次搜索中只有 2 次为搜索提示词工程师。

2023 年 4 月这一数字暴增到 144 次 / 百万次。

如今已归于平静，大概保持在 20-30 次 / 百万次。

要知道，当年这一新岗位可是得到了 OpenAI 奥特曼和 AI 大神卡帕西的共同认可。

2 年时间过去，懂提示词工程确实依旧是项技能，但衍生出的岗位却已经不那么刚需了。

搞 AI 课程培训的高管表示：

无论你是财务、HR 还是法务，懂提示词工程已经是一种基本的职业技能，而不是需要再专门招一个岗位。

提示工程已成基本必备技能

梳理现状，提示词工程领域现在呈现出三个新趋势：

1. AI 可以自动化提示词工程；

2. 普通人上手门槛变低；

3. 企业需要更加复合型人才。

最初，提示词工程师的工作内容被定义为 " 用合适的描述让 AI 发挥出最大的潜力 "。

最早一批开设该岗位的 AI 公司包括 Anthropic，也就是 Claude 打造者。

2023 年 3 月，他们为提示词工程师提供 25-33 万美元年薪，具体要求比较抽象，包括有黑客精神、喜欢解密、善于沟通、能让模棱两可的问题变清晰等。

仅有的硬性要求就是具备基本编程和 QA 技能，熟悉大模型的架构和运转。

但 2 年后，Anthropic 招聘中已经不见提示工程师踪影。

同时还推出了可以快速优化提示词的工具 Prompt Improver。

它能够自动写提示词或者优化提示词，不仅能帮助开发者快速从其他模型上迁移至 Claude，更能进一步提高企业级 AI 开发的效率。

无独有偶，谷歌也在前段时间发布了提示词工程白皮书，向非技术用户传授提示词诀窍。

这意味着，技术厂商正在通过标准化工具，让提示词工程的门槛进一步降低。哪怕是纯小白，也能基于如上这类工具 / 方案，搞定基础的提示工程问题。

从更宏观的层面来看，企业们如今对于提示词工程师的需求也在普遍降低。

一份由微软委托的调查显示，提示词工程师已经成为企业最不愿意扩增的岗位之一（倒数第二名），大家更希望招聘 AI 训练师、AI 数据专家以及 AI 安全专家等岗位。

人力资源公司 Xpheno 的招聘业务主管表示，AI 行业对于提示词工程师的需求正在逐渐趋于平缓，全球范围过去三个季度几乎持平。

市场更需要懂提示词工程的复合型人才。

比如对基础模型、AI 安全治理、数据和云计算都更了解的人才。从长远来看，对纯提示词工程师的需求可能会逐渐减少。

但现阶段，市面上依旧有提示词工程师的招聘需求。

在猎聘上，如今依旧给提示词工程师开出高额薪资的企业，更多集中在垂直行业领域，或者是服务于垂直行业的技术提供商。

他们招聘的提示词工程师，也需要更懂行业。

比如格灵深瞳的招聘中，明确提及该岗位需要深入了解政务业务知识。

总之在短期内，提示词工程师这一岗位不会完全消失。

但它还能存在多久？这可能要取决于 AI 的进化速度了。

未来，每个人都要懂提示工程

其实在提示工程师爆火时，就有人提出了这一岗位存在底层逻辑—— AI 还不够聪明。

当时的大模型智能水平有限，往往需要精心设计的提示词，才能给出用户想要的回答。

2 年过去，当时最强悍的 GPT-4 都被 OpenAI 从 ChatGPT 上下架了，大模型的智能水平已经不可同日而语，无需完美提示词，模型也能给出更好回答。

与此同时，通过一些简单的交互设计，大模型也能更精准理解用户的问题。

比如模型会进一步追问，帮助用户细化需求。

又或者，它会自动对用户的问题进行提示词优化。比如结合上下文、增加细节等。

此外还有一个趋势不容忽视，AI 正在朝着更加个性化的趋势发展。

随着用户和 AI 的交流越来越多，每个人都能形成一个自己的知识库，AI 也会越来越像私人助理。在这种时候，AI 对用户有了更深入的理解，通用化的提示词工程或许也就变得不再实用了。

最后，AI 也在逐渐渗透到每个人的日常工作生活中。就以国内的 DeepSeek 热潮为例，和 AI 对话已经变得不再稀奇，企业也开始拥抱 AI 浪潮，进行新一轮智能化升级。

几乎可以预见，未来人们使用 AI，就像现在使用 office 一样平常。

那，还需要花大价钱招聘提示词工程师吗？

显然是更全面的打工人更有性价比啊（doge）。