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文章作者作为交易风控算法工程师，分享了将大语言模型（LLM）引入电商风控工作的实践经验。通过四个阶段的“Prompt 工程心法”，作者将一个通用大模型从“什么都懂一点”的初级分析员，逐步培养成能精准识别复杂电商风控风险的“AI 专家”。这包括：第一阶段的角色扮演和结构化输入输出，实现自动化；第二阶段注入业务常识和“豁免规则”，显著降低误报率；第三阶段提升分析深度，教会 AI 识别协同作案的“行为指纹”；第四阶段引入“双假设裁决框架”和“硬链接”证据，使 AI 能在模糊信息中做出审慎判断。文章总结了“始于模仿，终于框架”、“规则是骨架，背景是血肉”等心法，强调 Prompt 工程是连接领域专家与 AI 的创造性交叉学科。