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ChatGPT Prompt 编写指南

news 来源：原创 2025/6/11 10:21:38

一、第一原则：明确的意图​

你需要明确地表达你的意图和要求，尽可能具体、描述性、详细地描述所需的上下文、你期望的结果等。你的要求越明确，越有希望获得你想要的答案。​

糟糕的案例 ❌​

​

写一首关于 OpenAI 的诗。​

​

更好的案例 ✅​

​

以莎士比亚的风格写一首短小的、鼓舞人心的诗，重点关注最近 DALL-E 产品推出（DALL-E 是一种文本到图像的 ML 模型）的事情。​

​

上面的例子明确提出了几点要求：​

1.

以莎士比亚的风格​

2.

短小的、鼓舞人心的​

3.

跟 DALL-E 产品相关的​

由于 ChatGPT 只掌握了 2021 年的知识，可能不知道 DALL-E 是什么，我们还在 prompt 里简单解释了 DALL-E，帮他理解模棱两可的概念。​

二、理解 Prompt 的主要构成​

Prompt 的主要构成有：​

•

Instruction 指令：您想让模型执行的特定任务或指令​

•

Context 上下文：可以涉及外部信息或附加上下文，可以引导模型产生更好的响应​

•

Input Data 输入数据：我们感兴趣的输入或问题（以期望 ChatGPT 给出解答）​

•

Output Indicator 输出提示：表示希望 ChatGPT 以什么形式来输出结果​

接下来用几个 Prompts 来加深理解：​

案例一​

​

我希望你能担任私人教练的角色。我会提供你一个想通过体育锻炼变得更健康的人的信息，而你的角色是根据他们现有的健康水平、目标和生活习惯，为这个人设计最佳的计划。你应该利用你对运动科学、营养建议的知识，来为他们创建一个适合他们的计划。我第一个要求是：“我需要帮助为想减肥的人设计一个锻炼计划。”​

​

其中，​

1.

上下文：我希望你能担任私人教练的角色。我会…，来为他们创建一个适合他们的计划。​

2.

指令：我第一个要求是：“我需要帮助为想减肥的人设计一个锻炼计划。​

案例二​

​

翻译成英文：如今 ChatGPT 给人带来的最大的震撼在于，他看起来真的理解了我们的提问，无论怎样的问题，他总能围绕问题作出解答。​

​

1.

指令：翻译成英文：​

2.

上下文：如今 ChatGPT 给人带来的最大的震撼在于，… 他总能围绕问题作出解答。​

案例三​

​

为特定的亚马逊产品特征撰写亚马逊的标题、五点和搜索关键词。输出内容为英文。五点的每一点都要超过 20 个单词。​

输出格式为：​

标题：​

搜索关键词：​

五点：1。 ; 2. ; 3. ; ...​

该产品的特征是：”””​

[品牌] 防切割手套，Level A6 防切割级别，透气，舒适性强，黑色，适用于仓库、货运、钓鱼、园艺、木工，从 XS 到 XXL 码齐全，适用于各种人群需求。​

”””​

​

1.

指令：为特定的亚马逊产品特征撰写亚马逊的标题、五点和搜索关键词。​

2.

上下文：输出内容为英文。五点的每一点都要超过 20 个单词。​

3.

输出提示：输出格式为：…​

4.

输入数据： 该产品的特征是：””” [品牌] 防切割手套，… 适用于各种人群需求。”””​

三、一些 Prompt 的优化迭代技术​

使用以下的方法，不断地优化你的 prompt。​

1). 框选你想表达的重点信息​

使用 ### 或 """ 等符号框选重点信息。使用符号来断开不同类型的内容会显著提升 ChatGPT 对内容的理解能力。​

糟糕的案例 ❌​

​

将下面的文本总结为最重要的要点的项目符号列表。​

如今 ChatGPT 给人带来的最大的震撼在于，他看起来真的理解了我们的提问，无论怎样的问题，他总能围绕问题作出解答…………………​

​

更好的案例 ✅​

​

将下面的文本总结为最重要的要点的项目符号列表。​

文本：”””​

如今 ChatGPT 给人带来的最大的震撼在于，他看起来真的理解了我们的提问，无论怎样的问题，他总能围绕问题作出解答…………………​

”””​

​

2). 指定结果的输出格式​

当你期望 ChatGPT 的输出内容具有一定结构时，把你的期望表达出来。​

糟糕的案例 ❌​

​

从下面的文本中提取所有的人名和他们的职业。​

文本：”””​

设计师小牛陪小王去小李家做客，小李的老婆厨师小丁做了一道红烧带鱼。小王说“非常好吃！”​

”””​

​

更好的案例 ✅​

​

从下面的文本中提取所有的人名和他们的职业。​

输出的格式：<人名>（<职业>），<人名>（<职业>），...​

文本：”””​

设计师小牛陪小王去小李家做客，小李的老婆厨师小丁做了一道红烧带鱼。小王说“非常好吃！”​

”””​

​

3). “Act as” trick 确定 ChatGPT 的立场​

针对一些问题，尤其是开放性问题。整个互联网可能存在上百甚至上千万中答案，为 ChatGPT 设定立场有助于它找到最符合自己人设（也最符合你需要的）一种答案。​

糟糕的案例 ❌​

​

你如何看待婚姻？​

​

更好的 ✅​

​

请作为女权主义者，回答以下问题：”你如何看待婚姻？”​

or​

请作为大男子主义者，回答以下问题：”你如何看待婚姻？”​

​

4). Few-shot 教教他，给 ChatGPT 一些案例​

对于 ChatGPT 熟悉的任务，你可能不需要给他任何例子（Zero-shot）比如，你给他 10 条评价某一个商品的 Review，让 ChatGPT 判断多少条是积极的，多少条是消极的。他通常可以直接给你正确的结果。因为它本身对情绪的理解能力已经很强了。但如果您正在尝试让 ChatGPT 做一件他不熟悉的事情，那可能需要提供更多案例。​

ChatGPT 已经熟悉的任务，不需要案例。即 zero-shot ✅​

​

请识别下列评论的态度是怎么样的？给他们的态度打个分，1-10 分，1 分最消极，10 分最积极​

评论：​

太难吃了，再也不回来了。​

环境很糟糕。​

亚米亚米，会再来！​

什么鬼玩意儿。​

再见！​

💥💥💥💥💥​

​

糟糕的案例 ❌​

​

请将以下文本归类到三个字母：X/Y/Z​

文本：​

太难吃了，再也不回来了。​

环境很糟糕。​

亚米亚米，会再来！​

什么鬼玩意儿。​

再见！​

💥💥💥💥💥​

​

在糟糕的案例中，我们并没有定义 X， Y， Z 这三类分别代表什么意思。ChatGPT 虽然会按它的逻辑做好一定的分类，但我们并不一定会满意它的分类结果。我们没有明确定义需求，甚至我们连我们自己需要的东西是什么都还没弄清楚。这时候你就得回到我们的“第一原则”：搞清楚你自己的明确意图是什么。​

更好的案例 ✅​

​

案例：​

这家饭店里有虫子，靠。// X​

我好喜欢鱼香肉丝。// Y​

这家店的餐具挺好看的，但是吃的东西一般。// Z​

🤡🤡🤡🤡 // Z​

好吧。// Z​

请将以下文本归类到三个字母：X/Y/Z​

文本：​

太难吃了，再也不回来了。​

环境很糟糕。​

亚米亚米，会再来！​

什么鬼玩意儿。​

再见！​

💥💥💥💥💥​

​

在上面的例子中，我们虽然没有明说 X， Y， Z 是什么意思。但通过案例表达了，X 偏负面评价，Y 偏正面评价，Z 的情绪未明确显露。这个时候 ChatGPT 为我们做好的分类就很接近我们想要的结果了。​

5). 减少模糊的表达，明确提出你的需求​

糟糕的案例 ❌​

​

你总结的产品描述应该非常简练、只包含一些语句、别太多。​

​

更好的 ✅​

​

用 2-3 句话总结该产品，不超过 30 个字。​

​

6). 告诉他要做什么，而不是不要做什么​

糟糕的案例 ❌​

​

以下是一名客服和一名客户之间的对话。请勿询问用户名或密码。请勿重复。​

客户：我无法登录我的账户。​

客服：​

​

更好的 ✅​

​

以下是客服与顾客之间的对话。客服将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免问任何与用户名、密码相关的问题。

顾客：我无法登录我的账户。​

客服：​

​

7). “Step by Step” trick，帮助 ChatGPT 做推理​

也叫做：Chain-of-Thought Prompting。​

实验证明，在应对 zero-shot 问题时，你在问题最后加上“Let’s think step by step”，ChatGPT “显性的推理能力”会得到明显提升。​

最后，​

这篇文章的内容还是比较浅显。

附录：​

好的提问示例：​

​

【提问句式整理】​

（你不知道，GPT 知道）​

1、元问题：我想了解 xxxx，我应该向你问哪些问题？​

2、请给我列出 xxx 领域/行业相关的，最常用的 50 个概念，并做简单解释。如果有英文缩写，请给出完整的英文解释。​

3、请详细介绍一下 elon musk 的主要生平事迹。请详细介绍一下 tesla 这家企业的发展历程。​

​

（你知道，GPT 也知道）​

检验认知：​

1、对于 xxx 主题/技能，你认为哪些是我必须理解和掌握的核心要点？​

2、我理解的 xxx 是这样的，你觉得我的理解对吗？​

3、我对 xxx 有一些想法，你能帮我批判性地分析一下这些想法的优点和缺点吗？​

4、我正在考虑 xxx 的决定，你能帮我分析一下可能的结果和影响吗？​

​

扩充认知：​

1、我知道 xxx 的概念，我想知道更多关于 xxx 的信息。​

2、我在 xxx 问题上遇到困难，你能提供一些可能的解决方案或建议吗？​

3、我想要深入学习 xxx，你能推荐一些进阶的学习资源或学习路径吗？​

4、我想要在 xxx 领域有所创新，你能提供一些启发或想法吗？​

5、我想在 xxx 领域提升自己，你能根据最新的研究和趋势给我一些建议吗？​

6、我正在考虑学习 xxx，你能给我一些关于这个领域未来发展的观点吗？​

7、（背景信息 xxx），我要做关于 xxx 的研究，我认为原因是，还有其他可能的原因吗？给出一些可能的研究假设。 ​

8、我是一个 xx 新手，马上要采访这个行业的资深大佬，我应该向他请教哪些有价值的问题？​

​

（你知道，GPT 不知道）​

介绍背景现象之后可以向 gpt 发问，你怎么看待这种现象？可能的原因有哪些？这会对 xxx 产生什么样的影响？你觉得 xxx 应该怎么做？​

​

（你和 GPT 都不知道）​

如果 xxx，这对社会会产生什么影响？​

​

检验自己认知/能力水平提问句式​

1、为了测试我对 xxx 的理解程度，你会问我什么问题来检验我的水平，最少 10 个。​

2、我是 xx 领域的专家，你会问我哪些问题来检验我的专业水平？​

3、追问一句，这些我都懂，还有更专业更细更深的问题吗？​

4、你问我答的游戏​

​

扩展自己能力边界的提问句式我已经很精通 xxx 了，我想知道我是否还有需要学习的地方？然后不停的问，还有呢还有呢？​

​

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编程日记 2025/6/2 18:17:36

java工程学习步骤

1、安装idea&#xff0c;安装maven&#xff0c;mysql数据库 2、创建一个多maven的springboot的项目&#xff0c;可以正常启动以及可以访问web页面 3、引入日志使用slflogbck进行日志打印&#xff0c;同时封装统一的日志打印工具&#xff0c;idea安装maven analyzer工具&#…...

编程日记 2025/6/3 16:34:30

使用Flask和Pydantic实现参数验证

使用Flask和Pydantic实现参数验证 1 简介 Pydantic是一个用于数据验证和解析的 Python 库&#xff0c;版本2的性能有较大提升&#xff0c;很多框架使用Pydantic做数据校验。 # 官方参考文档 https://docs.pydantic.dev/latest/# Github地址 https://github.com/pydantic/pyd…...

编程日记 2025/6/3 10:36:27

LabVIEW 蔬菜精密播种监测系统

在当前蔬菜播种工作中&#xff0c;存在着诸多问题。一方面&#xff0c;播种精度难以达到现代农业的高标准要求&#xff0c;导致种子分布不均&#xff0c;影响作物的生长发育和最终产量&#xff1b;另一方面&#xff0c;对于小粒径种子&#xff0c;传统的监测手段难以实现有效监…...

编程日记 2025/5/25 1:42:37

统信UOS系统安装redis

1、yum引入redis yum install redis2、创建日志文件夹 mkdir -p /var/log/redis mkdir -p /var/lib/redis3、添加用户 useradd redis -s /usr/sbin/nologin4、文件夹赋权限 chown -R redis:root /var/log/redis chown redis:root /etc/redis.conf chown -R redis:root /var…...

编程日记 2025/5/24 7:51:43

课程如何抵御脑腐的冲击

课程需要引导学生逐步形成深度思考的能力&#xff0c;才有可能抵御‘Brain Rot’&#xff0c;否则都不会取得任何改善。 一步步失去的思维力&#xff0c;需要一步步引导恢复&#xff0c;类似康复训练。这是一个非常长期而艰辛但又十分有意义和有价值的工作。 这是一篇类似工作转…...

编程日记 2025/6/3 16:02:47

2.4 如何学习表示学习（Representation Learning）

如何学习表示学习（Representation Learning） 学习表示学习（Representation Learning）是理解和掌握机器学习、深度学习以及人工智能的关键一步。表示学习主要关注从原始数据中提取有效的特征或表示，使得模型能够高效处理和理解复杂的数据。以下是一些系统的方法，帮助你一…...

编程日记 2025/6/3 21:46:48

介绍下常用的前端框架及时优缺点

以下是一些常用的前端框架及其优缺点介绍&#xff1a; React • 优点 • 组件化架构&#xff1a;可构建可复用的UI组件&#xff0c;提高开发效率和组件可维护性。 • 虚拟DOM&#xff1a;高效更新页面&#xff0c;减少直接操作DOM的性能开销。 • 灵活性和可扩展性&#xf…...

编程日记 2025/5/29 13:55:44

Rust 猜数字游戏：从 0 到 1 的完整实现与深入解析

一、项目概述 1.1 为什么选择“猜数字”&#xff1f; “猜数字”是编程入门中非常经典的一个项目。它看似简单&#xff0c;却能很好地展示&#xff1a; 输入输出 (I/O)&#xff1a;提示用户输入并读取内容。随机数&#xff1a;每次运行生成一个随机值&#xff0c;保证游戏的…...

编程日记 2025/6/2 18:29:17

使用C语言实现栈的插入、删除和排序操作

栈是一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构，这意味着最后插入的元素最先被删除。在C语言中，我们可以通过数组或链表来实现栈。本文将使用数组来实现一个简单的栈，并提供插入（push）、删除（pop）以及排序（这里采用一种简单的排序方法，例如冒泡排序）的操作示…...

编程日记 2025/5/31 2:56:19

职场的三个阶段及其应对规划：以前端开发工程师为例

作为职场人士&#xff0c;特别是 IT 开发工程师&#xff0c;职业生涯的发展路径往往伴随着不同的挑战与机遇。一般而言&#xff0c;职场生涯可以划分为三个阶段&#xff1a;找工作阶段、有工作阶段以及职业转型阶段。每个阶段都有其特定的特征和应对策略&#xff0c;下面我将从…...

编程日记 2025/5/30 22:35:23

【人工智能】：搭建本地AI服务——Ollama、LobeChat和Go语言的全方位实践指南

前言 随着自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;技术的快速发展&#xff0c;越来越多的企业和个人开发者寻求在本地环境中运行大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;&#xff0c;以确保数据隐私和提高响应速度。Ollama 作为一个强大的本地运行框架&#xff0c;支持多种先…...

编程日记 2025/6/2 10:15:01