大语言模型（LLM）通常允许用户以自然语言提问，但其答案的实用性往往受限于问题的模糊性。与传统调试方法不同，基于LLM的调试需通过**提示工程**（Prompt Engineering）注入领域背景，例如在硬件调试中明确设计功能或故障模式。这种方式弥补了通用模型在专业场景下的知识缺口。

**思维链（CoT）提示**是重要技术之一，通过分步推导帮助LLM处理复杂问题。例如在故障根因分析中，可要求模型先按传统方法筛选可疑节点，再基于可疑度排序并解释Top5候选。但需注意，如GPT-4o等先进模型可能更擅长自主构建推理链。

**上下文学习**通过嵌入少量领域样本提升模型表现。在代码调试领域，已有研究利用该技术进行代码摘要生成，这为硬件调试中的语义提示提供了借鉴。此外，**表格推理链**和**思维树**等新兴方法可拓展至结构化数据分析，但落地效果仍有待验证。

目前主要AI厂商（如Google/DeepMind OPRO）已推出提示优化工具，能根据用户初始提示生成符合模型偏好的结构化提问。但受限于LLM快速迭代特性，完全依赖自动化工具尚不现实。工程师需结合领域知识开发专属"提示软件"（Promptware），通过精细调整确保上下文注入的有效性。

值得注意的是，提示工程的效果对表述方式极为敏感。以图像生成实验为例，生成长提示可能超出免费工具的token限制。这提示在硬件调试场景中，需权衡提示信息密度与模型处理能力的匹配度。