ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

ChatGPT作为一款强大的AI工具，能在很多方面为我们提供帮助，但如何才能更好地驾驭它，使其为我们所用呢？

在本文中，我们将深入探讨“BRTR”原则，揭示如何与ChatGPT有效地交流，提出清晰明了的任务指令，以获得我们想要的输出。

通过掌握这个原则，不仅能够优化我们与ChatGPT的互动，还能为我们的日常工作打开全新的可能和便利。

与ChatGPT交流的目的是获取正确和高质量的回应。通过明确的指令和格式，我们能够简化交流过程并得到满意的结果。

接下来，我们一起深入了解“BRTR”原则，探索如何更好地与ChatGPT合作，以实现更多有价值的创造。

本文很长，认真看完，一定对你有帮助！

一、给ChatGPT布置任务

“ChatGPT的能力究竟有多强？一个简单的聊天框，仿佛拥有了让AI为你解决问题的魔力！”

这可能是很多初次接触ChatGPT的人对它的第一印象，或者说是期待。

然而，随着我们不断地使用，我们会发现，虽然聊天框简单易用，但要掌握ChatGPT却是另一回事。

当我们渴望提高生产力，希望从ChatGPT获得高质量和可控的输出时，我们会很快意识到，如何提问和如何布置任务，这是关键。

把ChatGPT想象成一个随时待命的临时助手，它聪明、知识渊博，但由于缺乏实际的商业经验，它有时可能不太理解我们的真正需求。

因此，要想让ChatGPT高效地为你服务，我们就需要清晰明了地布置任务，就像指导一个“外包”实习生一样，每次都需要清楚明了地传达你的需求。

那么，怎样的任务指令能让ChatGPT更好地理解并执行呢？

在探索这个问题的过程中，业内的一些专家也总结了不少有关ChatGPT的任务指令框架，大多都是基于以下的任务要素来组合设计。

二、“BRTR”原则是什么？

我们把ChatGPT看作一种“数字生命”般的AI助手，那在布置任务时，我们完全可以借鉴人类之间的沟通方法。

回顾一下，无论是在生活还是工作场景中，清晰且自然的任务指令通常都会遵循一些基本的结构。

生活场景：工作场景：我们可以发现，一个高质量的任务指令通常会包括【背景说明、角色定位、任务分配、明确要求】这四个部分。

借鉴这些生活工作场景中的高效沟通话术，总结出一套能让ChatGPT更好理解和执行的任务指令框架：“BRTR”原则。

“BRTR”原则 = 说明背景(B) + 定义角色(R) + 布置任务(T)
+ 提出要求(R)

说明背景(B)：阐述任务的前提条件、面对的问题等，提供必要的背景信息；

定义角色(R)：确定ChatGPT所扮演的专家角色，限定专业领域的回答范围；

布置任务(T)：简要介绍任务的主题、概要和预期，明确ChatGPT的任务方向；

提出要求(R)：具体的任务要求，如内容标准、参考示例、输出格式、流程规则。

下图为“BRTR”原则的图解。在“BRTR”原则中，“背景”和“角色”元素主要作为任务的约束或辅助项。

根据个人的需求和习惯，可以简化为“BTR模式”（背景-任务-要求）或“RTR模式”（角色-任务-要求）。

以“BRTR”原则为例，当我让ChatGPT帮我制定一个“ChatGPT学习计划”时，可以看到它根据我“没有技术知识基础”的背景，特别添加了“计算机科学基础”这一章节，同时按照“先列出大纲后讲解章节”的要求，呈现了内容结构。温馨提示：GPT-3.5和GPT-4.0在理解和创作能力上有所不同，如果有更高的要求，推荐使用GPT-4.0。

三、如何运用“BRTR”原则？

1、说明背景（Background）

背景信息通常集中于我们需要完成的任务，任务的前提条件、目标或面对的问题，以及我们的具体情况等。

这样，ChatGPT就能够根据背景信息提供更有针对性的解决方案。

例如，当你想让ChatGPT写一份产品经理的招聘简章，隐含的背景信息是：你作为HR，需要为公司招聘一位符合岗位条件和要求的产品经理。在写这篇文章时，我希望从ChatGPT那里得到关于文章结构和写作模型的建议，并让它按照给定的结构模型尝试写作。

因此，我需要向它解释“BRTR”原则，否则它可能会对这个概念感到困惑。背景信息也可以是一些介绍性的材料，例如当你想与ChatGPT针对某个现象、事件、观点、概念进行讨论或创作时，你可以将这些材料放在背景(Background)部分。

说明背景这个环节，本质上是帮助我们梳理清楚自己的任务诉求和出发点，只有我们清楚了自己的情况、需求、问题，才能更好地将任务传达给ChatGPT。

2、定义角色（Role）

ChatGPT是一个通用AI，就像是一个万事通，它可以回答你的各种问题，但可能只是泛泛而谈，因为它不是所有领域的专家。

这是因为在缺乏有效引导或约束的情况下，ChatGPT需要在庞大的数据库中搜索合适的答案，这可能会影响到回答的质量，且语言风格较为机械。

角色设定指令是ChatGPT官方支持的能力，它能“调度”行业专家模型，通过角色设定来约束ChatGPT的回答范围，使回答更具针对性。

在不同的任务场景下，可以设定ChatGPT扮演不同的角色，也可以设定知识经验水平、专业领域和语言风格等具体要求。

通常情况下，我们更倾向于赋予ChatGPT一个专家的身份，使得回答看起来更为专业。值得注意的是，简单的角色扮演主要用于收窄ChatGPT的回答领域范围，但并不一定会直接提升回答质量。

虽然“角色设定”是主要的方法之一，但在ChatGPT的商用内容创作领域中，它对质量的影响并不算太大。

3、布置任务(Task)

这个环节主要是让ChatGPT明确自己正在处理一个特定的任务，帮助它了解任务的主题、关键内容和预期。

我们可以通过使用一些具体、限定的词汇，让任务主题更加明确。例如，在写作文章时，可以限定是为“公众号”平台，强调要写一篇“爆款文章”，并明确文章的主题。

任务部分通常是概括性、总结性的说明，因此通常会写得比较简洁。 (注意：例子仅为简单演示，未做具体要求优化)

4、提出要求(Request)

在明确了ChatGPT的任务主题后，接下来就是提出更详细的任务要求。

对于处理复杂任务的指令，质量的差异主要体现在要求设定上。如果想要让结果更可控，那么要求就需要写得更为全面和具体。

在内容写作、咨询评估、讨论等不同的任务场景中，要求应该是针对性定制的。

常见的任务要求类型包括4个方面：内容标准、参考示例、输出格式、流程规则。请根据需要选择或组合。

（1）内容标准

不同的内容类型元素组合千变万化，即便是小红书文案，由于行业、人设或转化需求的不同，写作风格也会有所不同。

我们可以参考以下问题，来思考需要提出的要求细项。比如写小红书，为了让结果更可控，可以对小红书文案风格做出详细的定义。如果你不确定某个领域的内容类型，也可以向ChatGPT咨询寻求建议。

（2）参考示例

我们提出的标准，往往都是抽象的，而ChatGPT可能会有些理解偏差。

由于ChatGPT擅长模仿，那么提供参考示例、资料、最佳模板，就可以明显提高结果的可控度。

如果某种风格是比较流行、知名、通行的，我们可以直接指定风格让ChatGPT仿写，例如公众号文案风格、马云风格等等。

比如爆款标题，市面上已有很多成熟的方法论模板，我们可以把爆款标题的方法和例子提供给ChatGPT。如果你不太了解某个领域的方法论或模型，可以向ChatGPT询问以获得建议。

我们还可以直接提供文章的片段，以供ChatGPT参考。当然，如果需要模仿一篇完整的文章，最好是将任务分解，让ChatGPT先学习和总结风格，再安排创作任务。

（3）输出格式

常见的格式有大纲、摘要、表格、图表展示、markdown、json、代码块等等。

比如，使用markdown格式，输出的内容比较适用于和思维导图、PPT、流程图等办公工具结合使用。

如果对输出内容有特定格式要求，例如让ChatGPT帮助出题，包括题目、答案、分析等多个字段，最好是给它提供格式示例。（4）流程规则

当我们希望设计分步骤处理内容或进行互动的场景指令时，就会涉及到流程规则的描述。

每个流程步骤，需要清楚描述ChatGPT在什么情况下处理什么事务、遵循什么规则、要作出什么反馈等。

在创作、咨询、学习、评估、游戏等互动场景中，可以根据需要添加流程规则，这样流程任务指令的通用性和引导性会更好。

例如，小红书创作流程，可以让ChatGPT先引导用户提供主题，然后根据主题拟定5个标题，用户选择1个标题后，ChatGPT再开始正式创作。

四、如何编写任务指令？

1、指令编写格式

指令的表达格式没有特定要求，主要是要保持模块的明确性，因为ChatGPT的理解能力相当不错。

如果任务比较复杂，或者发现ChatGPT可能会解读错误，建议明确标出并区分各个指令模块，这样也利于后续的扩展。

（1）自然表达（2）添加标识（3）划分模块2、指令要素选择

“BRTR”原则涵盖了背景(B)、角色(R)、任务(T)、要求(R)四大组成部分。

写指令时是否要描述全部要素，取决于任务的通用程度、复杂程度、可控性需求。

我们可依据个人需求和喜好，简化为“BTR模式”（背景-任务-要求）或“RTR模式”（角色-任务-要求）。这两套模式的组合，基本能应对绝大多数的任务场景。

当任务相对通用和简单时，完全可以只描述“任务-要求”，或仅仅阐述“任务”。例如：请为我详细解析ChatGPT技术中的词嵌入模型的相关理论。

3、对话持续优化

在平时使用过程中，我们往往不能仅通过单轮问答来完成任务。

与ChatGPT的交流和协作是一个持续优化的过程，需要通过进一步的提问、补充信息和纠正误解等方式，来逐渐改善ChatGPT的输出结果。

对于较为复杂的任务，我们需要拆分为一系列的多个任务指令。

4、任务指令固化

一条或一套高效的任务指令，应该能够稳定且有效地处理某类特定的任务。

例如，抖音短视频脚本生成器，可以实现一键生成脚本文案。

我们要通过效果测试，不断优化指令，直至能稳定产出符合预期的结果。

任务指令固化为模板后，可以直接使用或者做一下微调，从而能大大提高沟通和创作效率。

五、总结

“BRTR”原则提供了一个基本框架。有了这个模板，你就能快速构建清晰和具体的ChatGPT交流策略，减少不必要的修正和追问，提高沟通效率。

面对复杂的任务时，“BRTR”原则显示出良好的延展性，可灵活扩展，使得结果更为可控。

“BRTR”原则同时也是一种思维模型，其核心价值在于激发我们对任务需求的深思。

在应用过程中，你会逐渐发现，在编写任务指令时，自己的思路也会更为清晰，逻辑也会更有层次，这对于我们在日常工作中沟通协作，也是很有帮助的。

每一次的指令、每一次的沟通、每一次的创作，都是我们与ChatGPT的共同成长历程。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/IrHoGgnUTB6P6t5idyvK3A