本文介绍prompt的通用编写原则，以及如何使用结构化的方法来帮助我们理顺思维，规范流程

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提示工程是艺术与科学的结合，它通过设计和制作基于自然语言的文本提示来桥接人与AI的关系。

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结构化框架可以帮助用户有效地制作、优化和自定义AI提示，以确保在各种AI模型中获得最佳性能。

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openai提示词指南

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Claude提示词指南

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有了以上这些具体的prompt指南，我们该如何将这些方法和原则有条理地应用到实际prompt编写中呢？答案就是结构化提示词。

总的来说：
构建prompt的基本原则是清晰、简洁、具体

再具体一些：

1.

使用简单的语言：避免行话和复杂的术语。让您的指令易于理解，以便人工智能能够快速掌握您的意图。

2.

具体：明确说明您的期望和期望的结果。提供详细信息以帮助人工智能生成准确且相关的输出。

3.

保持逻辑结构：以连贯的方式组织您的提示，以便人工智能可以轻松遵循您的指令并提供所需的响应。

4.

包括示例：如果可能，请提供示例来说明您正在寻找的输出类型。这可以帮助人工智能更好地理解您的期望并生成更准确的结果。

5.

考虑上下文：根据人工智能系统及其功能定制提示。请注意您正在使用的平台或模型，并确保您的说明与其局限性和优势兼容。

6.

抽象一下方法论：
AI 提示由 5 个主要组成部分组成：任务、指令、上下文、参数和输入。根据具体的场景，可能不需要所有组件。例如，一个简单的 AI 提示可能只包含任务组件。

如下是一些细分场景

文字内容如下

开发LLM的AI提示流程

第一步：目的陈述

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目标：简要考虑目标和预期结果。

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示例：准备理想的输出示例。

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简洁性：初始陈述应简单，随后进行细化。

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示例目的： “帮助工作中的下属，并提供克服冒充者综合症的建议。”

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第二步：定义任务

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明确任务：清晰地描述任务、其组成部分及目标。

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具体化：使用精确的语言和动词。

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任务示例：

§

角色：激励教练

§

命令：提供关于克服冒充者综合症的建议

§

主题：增强自信

§

第三步：正确的指令

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输出格式与结构：明确结构、长度和逻辑流程。

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输出特性：确定语调、风格和细节程度。

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内容指导：指定关键点、话题以及注意事项。

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指令示例：

§

格式：1对1对话式，注重细节，逻辑清晰。

§

内容：强调自我保护的重要性，并举例说明。

§

第四步：上下文指导

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视角：确定所需的输出视角。

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目标受众：定义受众的人口统计学特征和特性。

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用例与目的：明确输出的应用场景。

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上下文示例：

§

视角：以激励教练的身份进行1对1交流。

§

受众：年龄30多岁，单身，感觉孤立无援。

§

第五步：参数设置

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模型参数：定义模型的准确性、复杂度等参数。

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平台特定功能：在平台上设置所需的输出格式和功能。

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注意：通常低设置用于寻求精确答案，高设置可提高创造性。

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第六步：用户输入

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应用场景：用于改进或细化现有内容。

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输入需求：根据是否对现有文本进行操作，可选择性使用。

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示例：无需用户输入，从头开始创建新内容。

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第七步：输出审查与提交

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审查输出：与期望值进行对比，必要时进行调整。

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提交到库：将有效的提示加入库存。

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人工审查与发布：检查内容的一致性，必要时进行人工审查后发布。

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操作选项：

§

进一步细化提示。

§

将成熟的模板提交到提示库。

§

经人工审查后发布。

§

这里想强调的是思考过程的结构化，而不仅仅是内容形式的结构化，比如：

对于内容形式，我们可以用markdown, xml, json等结构来组织prompt，严格区分各个功能区和逻辑块

对于思考过程的结构化，如下有一个具体的例子
我们通过一步一步的思维拆解，逐步填充prompt的不同关键内容，最后得到完整的prompt instance

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/evf5ejeaAM1AsCdGttrjDw

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