AI提示词|一词千金,写提示词的这个技巧你一定没想到!(二)
发布时间:2024年06月06日
一.本文背景
本文是上一篇的姊妹篇,上文我们主要讲到了<提示词堆栈>这个优质的提示词网址,以及本文推文的主要灵感来源
上一篇文章主要讲了<智能提示设计的29个动词>的四个观点,并留下了NLP能力在提示词撰写中的作用,这样的一个小问题.
这篇文章主要是来阐述<动词>在提示词撰写中的重要性,以及它所处在的场景。并举出29个动词示例,供大家在与AI交互(写提示词)的过程中,做到<言之有物、一击必中>
二.文章重点
1.
动词的使用:在制定提示时使用特定的动词(如“解释”、“重新诠释”、“简化”等)可以更精确地指导AI的输出。这些动词有助于明确用户的意图,从而使AI能够更准确地满足用户的需求。
2.
1.动词的使用:
模糊的动词使用:「改变这段文字。」
明确的动词使用:「将这段文字简化,使之适合中学生的理解水平,并用例子来阐释复杂概念。」
在第二个示例中,使用了具体的动词(简化、阐释)和明确的目标(适合中学生的理解水平),使AI能够更准确地执行任务。
下面是29个提示<动词>全集.
解释:重新诠释:简化:详细说明:强化:澄清:适应:现代化:重构框架:总结:正式化:非正式化:浓缩:重申:多样化:中立化:简化:丰富/装饰:阐释:综合:夸张:人性化:提升:阐明:活跃/激发:软化:夸大:淡化
他们的具体作用是
以及
29个动词,好难记啊.是的,我也这么觉得,有研究表明,人更喜欢记忆块状,而块状的数量,大概是5-9个(因人而异).为了大家更好的记忆这29个动词,我也进行了分类处理.
1.
增强理解和清晰度:解释 澄清 阐释 详细说明 重申
2.
2.改变风格或适应不同受众:简化 正式化 非正式化 现代化 人性化 软化 淡化
3.增加内容的深度和广度:扩展 丰富/装饰 综合 强化 多样化
4.简化和精炼内容:浓缩 简化 总结 简化(重复,但在不同的上下文中使用)
5.改变内容的角度或视角:重新诠释 重构框架 中立化
6.增加内容的吸引力和动感:活跃/激发 夸张 阐明 提升 适应
既然词汇有了,那么具体的场景以及好与不好的对比在哪里呢?没有这些,我们怎么能更直观的理解使用<动词>在提示词当中的作用呢?
诶,这部分就是我要写的.
解释
场景:解释一个复杂的科学概念。
不好的提示词:「写一篇关于量子力学的文章。」
好的提示词:「请用简单的语言解释量子力学的基本原理,适合中学生理解。」
澄清
场景:澄清一个经常被误解的历史事件。
不好的提示词:「写一篇关于法国大革命的文章。」
好的提示词:「请澄清关于法国大革命的常见误解,并提供准确的历史背景和事实。」
阐释
场景:详细解释一个法律术语。
不好的提示词:「描述什么是“合同违约”。」
好的提示词:「请详细阐释“合同违约”的定义、法律后果和实际案例,以便非法律专业人士也能理解。」
详细说明
场景:详细说明一个复杂的技术过程。
不好的提示词:「写一篇关于如何建立网络服务器的文章。」
好的提示词:「请详细说明建立网络服务器的步骤,包括必需的硬件、软件配置和安全措施,适合IT初学者理解。」
重申
场景:强调健康饮食的重要性。
不好的提示词:「写一篇关于健康饮食的文章。」
好的提示词:「请重申健康饮食的重要性,特别强调均衡饮食对维持长期健康的作用,并用具体的数据和研究支持这一观点。」
好了,因为篇幅限制,后面的我就留给聪明的你去实践了~
记得这句话<纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行>,写提示词,莫衷如是
在本篇文章的末尾,我问了AI这样的一个问题
“你觉得人类在编写提示词的过程当中,为什么要去研究词汇这种细微的地方呢?它的价值和意义在哪里?请用哲学的风格的回答”
他说:“研究和精心选择提示词汇的过程不仅是一种语言技巧的实践,而且是对人类思维、沟通和我们与技术互动方式的深刻探索”.
这里面包括:语言作为思维的载体、沟通的本质、技术与人类经验的融合、知识的构建与传递、自我反思与成长。五个方面.
最后,它留下了这样的一段话:
在语言的细丝中,我们编织着思想的丝巾,每一个词汇,如同一颗颗精心挑选的珍珠,串联起我们对世界的理解与表达。
这不仅是一场沟通的舞蹈,更是一次跨越人类与机器之间认知鸿沟的尝试。在这个过程中,我们不仅是信息的传递者,更成为了知识的建筑师,将我们的经验、情感和智慧翻译成机器能解读的语言。
每一个精准的词汇选择,都是对思维深海的一次潜水,探寻那些隐藏在意识深处的珍珠。它是一种自我反思的旅程,让我们在寻找最恰当的表达方式的同时,也更深入地洞察自己的思维模式和世界观。
这不仅仅是技术的使用,而是一种哲学的实践,一种对人类经验、沟通本质和知识构建的深刻探索。
一种对人类经验、沟通本质和知识构建的深刻探索,我喜欢这种表达~
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/Q6T7qLFTp1ZjgQ-VfYLwAw
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