过去一年，Prompt Engineering从单一任务的模板化快速转向更灵活的链式思考和自校验机制。尤其在多模态模型出现后，提示词需要兼顾文本、图像甚至声音的协同。业界开始探索基于任务分解的层级提示，以及通过元学习自动生成适配不同模型的提示框架。这样的趋势提升了模型的可解释性，也增加了开发成本。大家在实际项目中是如何平衡通用性和专用性的？对链式思考的实现有何技巧推荐？