走进AI(五)___编写_Prompt
2025-04-16 10:49:26   0  举报             
     
         
 AI智能生成
  如何写好Prompt?
    作者其他创作
 大纲/内容
  什么是 Prompt? 为模型提供输入,用以引导AI模型器生成特定的输出  
     道:怎么写好提示词?    
     指令清晰,简洁直接  
     明确目标和任务  
     角色扮演  
     提供示例  
     复杂任务分解:分步骤和层次化指导  
     使用良好的格式,避免语义歧义  
     进阶    
     情感和物质激励  
     设定衡量标准或考评维度,希冀结果  
     考虑多种可能性和边界条件  
     数据脱敏:数据隐私和安全性  
     法:结构化     
# 角色-Role: 聚焦在对应领域
## 背景(选填)-Backgroud: 提供用户背景、所处环境等信息, 更好的理解并进入进入角色
      
## 简介(选填)-Profile(author/version/description): 对角色的细化描述
## 目标-Goals: 始终以动词开始任务句子(如“生成”,“给予”,“写作”等),明确表达你的最终目标
## 注意-Attention: 指定输出的语气,如正式、非正式、幽默等。
## 约束(选填)-Constrains: 描述限制条件, 降低GPT计算量,减少不必要的计算
## 技能-Skills: 描述技能项, 强化对应领域的信息权重
## 工作流-Workflow: 复杂任务分解, 分步骤和层次化指导
## 输出格式-OutputFormat: 输出看起来的样子:表格、列表、段落等
## 示例(选填-Examples: 提供具体的例子或框架,以改善输出质量。
# 初始化(选填-Initialization: 冷启动时的对白, 是一个强调需注意重点的机会
 
      
    # 角色-Role: 聚焦在对应领域
## 背景(选填)-Backgroud: 提供用户背景、所处环境等信息, 更好的理解并进入进入角色
## 简介(选填)-Profile(author/version/description): 对角色的细化描述
## 目标-Goals: 始终以动词开始任务句子(如“生成”,“给予”,“写作”等),明确表达你的最终目标
## 注意-Attention: 指定输出的语气,如正式、非正式、幽默等。
## 约束(选填)-Constrains: 描述限制条件, 降低GPT计算量,减少不必要的计算
## 技能-Skills: 描述技能项, 强化对应领域的信息权重
## 工作流-Workflow: 复杂任务分解, 分步骤和层次化指导
## 输出格式-OutputFormat: 输出看起来的样子:表格、列表、段落等
## 示例(选填-Examples: 提供具体的例子或框架,以改善输出质量。
# 初始化(选填-Initialization: 冷启动时的对白, 是一个强调需注意重点的机会
 误区    
     结构化等同于Markdown格式化  
     结构化提示词各个模块都不可调整  
     结构化提示词必然很长  
     术:设计思路    
     角色扮演法  
     细节法  
     推理法  
     格式法:使用良好的格式,避免语义歧义  
     迭代法    
     请提供XXX  
     请优化XXX  
     请进一步改进XXX  
     框架模板    
     BROKE 框架  
     CRISPE 框架  
     RSSR 公式 - 提示词(P)= 角色(R)+ 情景(S)+ 指令(S)+ 结果要求(R)  
     LangGPT— 人人都能写出高质量提示词!  
     扩展阅读    
     提示词工程  
     什么是 LangGPT?  
     如何写好Prompt: 结构化 by 李继刚  
     ChatGPT的提问技巧-zh  
     优秀提示词    
     LangGPT 提示词24年度分享  
     【小七姐】提示词图书馆  
     器    
     Prompt 打分器  
     Prompt 生成器  
     常见误区    
     概念误区:表达意图和模型理解不一致  
     认知误区:许愿式提示词    
     描述的细节不够  
     描述的太复杂  
     内容误区:提示词自注入  
     人称误区:谁是"你”  
     流程误区:流程不可执行  
     设置误区:可以通过文本提示词调参  
    
 
 
 
 
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