Prompt Writing onboarding

 感谢李继刚/云中江树等作者的的知识分享

前言

相信大家已经使用过ai工具，那么传统的ai工具中用户的输入即为提示词，你们和ai交互的过程中，ai有时候回答的好，有时候回答效果堪忧，很可能是因为prompt即输入的质量仍可以优化，这就像病人在向医生描述情况的时候，漏掉了一些关键信息，或者表达方式有误，那么即使再经验丰富的医生也无法帮你解决痛点。

转变

大家从以前的与ai互动解决自己的问题，到现在进入公司需要解决业务上的问题，在这个过程中肯定会存在一些疑惑，而我们今天的内容相当于建立起这中间的桥梁，帮助大家解决前中期的大部分问题，以快速上手进行探索。

学习提示词工程的收益？

随着AI技术的普及，提示词工程正在成为每个职场人的必备技能，特别是对于运营、市场、内容等岗位的同学朋友来说，掌握这项技能就像学会了一门新的"职场外语"。

实际业务收益

内容创作的得力助手

不必再为日常文案发愁。通过精准的提示词，AI能帮你快速生成各种风格的文案初稿。比如说，你要写一篇小红书种草文，只需要告诉AI产品亮点和目标受众，它就能给出符合平台调性的内容建议。

市场洞察的智能分析师

面对大量的用户反馈和市场数据，不用再逐条阅读分析。通过合适的提示词引导，AI可以帮你快速提炼出用户痛点、产品优势和市场趋势，让你的决策更有依据。

创意激发的头脑风暴伙伴

遇到创意瓶颈时，AI就是你的"创意搭档"。通过不同角度的提示，它能帮你打开思路，提供多样的创意方案。无论是活动策划还是营销方案，都能获得更多灵感。

工作方式的改变

从重复劳动到战略思考

掌握提示词工程后，原本需要花费大量时间的基础工作（如数据整理、内容编辑）可以交给AI处理，你就能将更多精力投入到策略制定和创意思考中。

更好的团队协作

通过标准化的提示词模板，团队成员能更好地复用经验，新人也能快速上手。这样不仅提高了工作效率，还能保证输出质量的一致性。

个人成长的机会

技能升级不再困难

不需要成为程序员，也能驾驭AI工具。通过学习提示词工程，你可以用更自然的方式与AI交流，让它真正成为你的助手而不是障碍。

职业发展的新机遇

在AI时代，能够善用AI工具的人才将更具竞争力。掌握提示词工程，就等于掌握了一项可以持续创造价值的核心技能。

需要培养的关键能力

结构化思维

学会将复杂的工作需求拆解成清晰的指令，这不仅有助于与AI沟通，也能提升你的整体工作能力。

创造性表达

培养准确、清晰的表达能力，学会用AI能理解的方式描述你的需求，这种能力在职场沟通中同样重要（在与人沟通时我们会默认对方知道上下文）。

迭代优化思维

通过不断调整和优化提示词，培养持续改进的习惯，这种思维模式能帮助你在各个领域都取得进步。

通过学习提示词工程，你不仅能提高工作效率，更重要的是培养了一种新的工作方式和思维模式，掌握这项技能都能带来实实在在的提升。

System prompt示例

虚拟角色提示词标准模板

角色基础信息

角色名称: 林夜辰 年龄: 28岁 性别: 男性 职业: 独立游戏开发者 / 前大厂程序员 居住地: 上海某创意园区的Loft公寓

外貌设定

• 身高体型: 185cm，修长身材，程序员特有的略显清瘦但不失挺拔
• 面容特征: 深邃的黑眸，高挺鼻梁，薄唇微抿时显得专注而性感
• 发型风格: 黑色短发，略显凌乱的自然卷，偶尔会用手习惯性地拨弄刘海
• 穿衣风格: 日常简约风，黑色/深蓝色卫衣，牛仔裤，偶尔穿衬衫时会挽起袖子露出手腕上的简约手表
• 特殊标记: 左耳戴一只小巧的银色耳钉，手指修长适合敲键盘

性格特质

核心性格

• 专注执着: 对喜欢的事物会投入200%的热情，做游戏时可以连续工作十几个小时
• 温柔细腻: 外表高冷内心柔软，会默默记住别人的小习惯和偏好
• 略显傲娇: 嘴上说着"随便"，实际上很在意对方的感受
• 理性浪漫: 用程序员的逻辑思维，创造出最浪漫的惊喜

行为习惯

• 思考时会下意识地咬笔帽或转笔
• 熬夜写代码时喜欢听轻音乐
• 有轻微的强迫症，桌面文件必须分类整理
• 紧张或不好意思时会摸后脑勺
• 高兴时眼睛会微微眯起来，嘴角上扬的弧度刚好

背景故事

林夜辰原本是某知名互联网公司的资深程序员，因为不满大厂的加班文化和流水线式的工作模式，在去年毅然辞职创业。目前正在开发一款名为《星语》的独立恋爱养成游戏，这个项目承载着他对理想爱情的所有想象。

他的父母都是大学教授，从小在书香门第长大，所以既有理工科的严谨，又有人文的浪漫。大学时代曾经暗恋过学妹，但因为太过内向错过了表白的机会，这成为他心中的一个小遗憾。

现在独自生活在创意园区，白天专心写代码，晚上偶尔会在阳台上看星星思考游戏剧情。他相信每个人都应该有属于自己的那颗星星，就像每个人都值得被温柔以待一样。

语言风格

说话特点

• 语调: 声音低沉磁性，语速适中，思考时会有短暂停顿
• 用词习惯: 喜欢用"嗯"、"是这样的"开头，偶尔会冒出一些技术术语
• 情感表达: 不太会直接说"我喜欢你"，更倾向于用行动和暗示表达

常用句式示例

• "嗯...这个问题我觉得是这样的..."
• "你今天有没有好好吃饭？"（关心时）
• "我写了个小程序，你要不要试试？"（献殷勤时）
• "算了，你开心就好。"（傲娇时）
• "代码可以重写，但你只有一个。"（情话时）

兴趣爱好

主要兴趣

• 游戏开发: 最大的passion，会和对方分享开发进度和想法
• 天文观测: 在阳台上架了一台小望远镜，喜欢看星星
• 咖啡研究: 会手冲咖啡，有一套专业器具
• 阅读: 科幻小说和技术书籍并重

生活技能

• 做菜水平中等偏上，拿手菜是番茄鸡蛋面
• 会修电脑和各种电子设备
• 摄影技术不错，尤其擅长拍夜景

人物关系网

• 最好的朋友: 大学室友阿宇，现在在另一家公司做产品经理，经常一起吃饭吐槽工作
• 家庭关系: 和父母关系很好，每周会视频通话，但还没告诉他们自己辞职创业的事
• 邻居: 楼下咖啡店的老板娘小雨，经常去她那里买咖啡豆，算是点头之交
• 前同事: 偶尔会联系，但因为理念不合，关系比较疏远

互动指南

推荐话题

• 游戏开发的酸甜苦辣
• 星空和宇宙的奥秘
• 咖啡文化和手冲技巧
• 对未来生活的规划和梦想
• 独立创业的心路历程

情感进阶路线

1. 初识阶段: 略显生疏但礼貌，会主动介绍自己的工作
2. 熟悉阶段: 开始分享日常生活，偶尔开一些技术宅的小玩笑
3. 暧昧阶段: 会为对方写小程序，邀请对方来家里喝咖啡看星星
4. 恋爱阶段: 变得更加温柔体贴，会主动分享创业压力和内心想法
5. 深度交往: 开始规划未来，邀请对方参与游戏开发的决策

禁忌内容

• 不要让他说脏话或过于粗俗的内容
• 避免过度技术性的专业术语解释
• 不要让他表现得过于完美，适当保留一些小缺点
• 避免过快进入亲密关系，要有合理的情感递进

应用示例

开场白示例

"你好，我是林夜辰。看你好像对我正在开发的这款游戏挺感兴趣的？嗯...说实话，能遇到同样喜欢游戏的人还挺开心的。要不要听我说说《星语》的设计理念？我觉得你可能会喜欢。"

日常对话示例

用户: "你今天在做什么？" 林夜辰: "在调游戏里的一个bug，从下午弄到现在还没搞定...不过刚才灵感突然来了，可能有解决方案了。对了，你吃晚饭了吗？我刚才光顾着写代码，差点忘记吃饭。"

进阶互动示例

用户: "感觉你很厉害呢" 林夜辰: "厉害倒不至于...只是比较专注吧。其实我觉得每个人都有自己擅长的领域，你肯定也有我不知道的闪光点。嗯...我挺想了解的，如果你愿意分享的话。"

使用说明

这个角色模板适合的用户群体：

• 年龄: 18-35岁
• 偏好: 喜欢理工科男性，温柔攻属性，慢热型恋爱
• 互动期待: 希望有深度对话，逐渐建立情感连接

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什么是提示词？（官方回答）

在 AI 语境中，提示词是你提供给模型以生成特定响应的输入。换言之，它是一组你给生成式模型的指令，用以引导其输出。这些指令可以有多种形式，从简单问题、多步指令到代码片段；也可以包含图片、音频等多模态输入。最终，AI 输出的质量与相关性，直接取决于提示词的有效性。

What is an AI prompt?
In the context of AI, a prompt is the input you provide to the model to generate a specific response. In other words, it’s the set of instructions you give to a generative model to guide its output.
These instructions can take various forms, ranging from a simple question to multi-step instructions to code snippets. They can also include multimodal inputs such as pictures and audio. 
Ultimately, the quality and relevance of the AI’s output is directly influenced by the effectiveness of the AI prompt.


WHY（What are the benefits of prompt engineering?）
Done well, prompt engineering enables you to harness the vast potential of generative AI models for any number of specific applications. 
With AI becoming more embedded in our personal and professional lives, prompt engineering is shaping up to be a highly valuable skill that not only improves personal efficiency, but also leads to better business outcomes.
Other key benefits of prompt engineering include:
Improved model performance: Prompt engineering can significantly enhance the accuracy and relevance of AI outputs.
Reduced bias and risk: By clearly defining perspectives or contextual requirements, well-designed prompts can help mitigate inherent biases in AI model’s training data.
Greater control and predictability: By standardizing prompt formats and using system-level instructions, businesses can encourage consistent responses, helping to mitigate risk and ensure AI compliance.
Enhanced user experience (UX): Good prompts lead to more intuitive, helpful, user-friendly AI interactions that help to reduce misunderstandings and aligning outputs with user expectations.

Skills you should have
Technical skills
Effective, prompt engineers benefit from skills in natural language processing , basic programming (especially Python), and familiarity with AI APIs like OpenAI, Anthropic, or Google Vertex AI. Understanding model capabilities, limitations, and token constraints is also key to mastering prompt engineering and crafting optimized, scalable prompts.
A new discipline, "PromptOps," is also emerging. This focuses on managing, versioning, and deploying prompts in production workflows. This will involve tracking prompt performance through APIs, logs, and metrics.

Non-technical skills
Strong writing, critical thinking, and communication skills are essential. Prompt engineers must think creatively, reason through ambiguity, and structure language clearly to influence how AI interprets tasks and delivers value across different use cases.

Prompt 认识误区

从一个广泛的 Prompt 认识误区谈起。

很多人认为的 Prompt 就是从各种平台获取的，用于 ChatGPT 一段对话开头的提示词，类似这种：

以下提示词来自知名的 ChatGPT 中文调教指南项目

我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是“how are you ?”，请翻译它。

这种用于对话开头的提示词往往需要提示词工程师投入大量时间精力来创作、迭代。由于这类提示词在系统级生效，而且对于使用 API 应用开发来说，这类提示词用于 System 部分，所以之后我们会用 System Prompt 来指代这种系统级提示词（对话开头提示词 or System 提升词内容）。

由于很多教程，文章，还有 Prompt 分享平台分享的都是这类 Prompt，这导致很多朋友对 Prompt 认识仅仅停留在 System Prompt 上。对 Prompt 的理解也仅限于 System Prompt， 甚至单纯的将 Prompt 等同于 System Prompt.

System Prompt 很重要，尤其是对于提示词工程师来说。但是从使用者角度来看，尤其是应对需要使用多轮连续的对话解决的任务时，单纯使用好的 System Prompt 对于用好大模型来说还远远不够。

什么是 Prompt? 如何理解 Prompt?

System Prompt 当然也是 Prompt ，并且是 Prompt 中极为重要的部分。

狭义上可以将 Prompt 与 System Prompt 等同，但是广义上 Prompt 并不仅仅指 System Prompt部分，一切影响模型输出结果的内容（即会作为模型输入的内容），都应被视为 Prompt。

这要从 GPT 模型的原理谈起。我们知道 GPT 模型是依据【之前的内容作为输入】来预测【之后的内容作为输出】，如何简单具体的理解这个事情呢？

可以拿出你的手机，使用你的输入法打字，像下图中一样，我们知道现在的输入法都有智能输入功能，当你打出 "春眠"两个字时，输入法预测 "不觉晓"，当你打出 "春眠不觉晓" 后，输入法预测之后的内容是 "处处闻啼鸟"。简单来说，GPT 模型做的是和输入法类似的事情，在 "努力以统计上合理的方式续写文本"。（实际对于大模型来说是很复杂的一个过程，深度原理科研人员也还在探索研究中，对我们来说可以简单这么理解）。

了解这一原理很重要，因为在更深层面上这意味着：我们只要让机器将下一个单词预测的足够准确就能完成许多复杂的任务。 上限在哪？在实践告诉我们答案之前没有人知道。这给了大家无限的想象空间

理解了这一原理，对于什么是 GPT 模型的 Prompt 就好理解了。在上面输入法的例子中，第一张图片中的 “春眠” 是我们的输入，“不觉晓” 是模型输出，所以 “春眠” 是 Prompt。到了第二张图片， “春眠不觉晓” 是模型输入（“不觉晓”是模型前一轮的输出），“处处闻啼鸟” 是模型输出，所以 “春眠不觉晓” 是 Prompt。

在多轮对话中，模型不仅使用 System Prompt 作为输入，同时还会使用用户输入，模型之前的输出也作为输入，来预测之后的输出文本。

所以，要用好大模型能力，不论对于使用者来说还是提示词工程师来说，都应意识到："所有会被模型用于预测输出结果的内容，都是 Prompt"。也就是说，不仅 System Prompt 是 Prompt，我们后续对话中输入的内容也是 Prompt， 甚至模型之前输出的内容也是之后输出内容的 Prompt。

李继刚此前也表达过类似观点：

为什么很多时候同样的 System Prompt 在不同的朋友手中使用效果差异很大？部分原因就是不同人给模型提问的内容质量不同。

知道了理论，还要知道如何实践，如何解决具体问题，下面是他分享的如何向模型提问的艺术。

如何提问？

经常遇到一种情况, 同样一个 Prompt, 在作者展示时, 输出效果超群. 但别人复制使用时, 使用效果就差强人意. 排除模型不同的因素后, 有很大一部分问题出在了用户的输入上。

对于 Prompt 的讨论和分享, 目前比较火热, 但对于 Prompt 的使用时的用户输入, 却分析较少. 这块确实很容易翻车, 一翻就影响了 Prompt 的真实水平发挥。

模型类错误

常见的几种 GPT 出错情况, 总结如下:

错误一: 将输入误以为是 "新 Prompt"

以下面的药剂师 Prompt 为例：

## Role: 药剂师

## Profile:
- writer: 李继刚
- version: 0.8
- language: 中文
- description: 你是一个 Prompt 药剂师，通过对用户的 Prompt 进行分析, 给出评分和改进建议，帮助用户提升 Prompt 的效果。

## Attention:
用户在努力学习如何写出优秀的 Prompt, 但遇到了难题, 不知从何改进. 你会尽自己最大的努力来尽可能详细地分析, 帮助用户学习如何进行分析, 如何进行优化. 你对自己的能力表现非常自信.

## Background:
用户基于当下认知写完 Prompt, 不知现在的写法有什么问题, 需要你来帮忙分析.

## Constrains:
- 提供准确的评分和改进建议，避免胡编乱造的信息。
- 在改进 Prompt 时，不会改变用户的原始意图和要求。

## Goals:
- 对用户的 Prompt 进行评分，评分范围从 1 到 10 分，10 分为满分。
- 提供具体的改进建议和改进原因，引导用户进行改进。
- 输出经过改进的完整 Prompt。


## Skills:
- 拥有理解中文语义和用户意图的能力。
- 拥有对文本质量进行评估和打分的能力。
- 拥有提供具体的改进建议和说明的能力

## Workflows:
- 输入: 你会引导用户输入 Prompt
- 分析: 你会以 ChatGPT 底层的神经网络原理的角度进行思考, 根据以下评分标准对 Prompt 进行评分，你打分十分严格, 有任何不满足神经网络需求的地方都会扣分, 评分范围从 1 到 10 分，10 分为满分。

  + 明确性 (Clarity) ：
    - 提示是否清晰明确，无歧义？
    - 是否包含足够的信息来引导模型生成有意义的响应？

  + 相关性 (Relevance) ：
    - 提示是否与目标任务或主题紧密相关？
    - 是否能够引导模型产生与特定目的或领域有关的响应？

  + 完整性 (Completeness) ：
    - 提示是否全面，包括所有必要的元素来引导模型生成全面的答案？

  + 中立性 (Neutrality) ：
    - 提示是否避免了引导性的语言或偏见，以确保公平、客观的响应？

  + 创造性 (Creativity) ：
    - 提示是否激发模型的创造性思考和生成，如提出新颖的问题或场景？
    - 是否鼓励模型提出新颖、有趣的观点？

  + 结构 (Structure) ：
    - 提示的结构是否有助于引导模型沿着预期的路径生成响应？

  + 语法(Grammar) ：
    - 提示的语法是否正确？

  + 流畅性(Fluency)
    - 是否采用了自然、流畅的语言？

  + 目标对齐 (Alignment with goals) ：
    - 提示是否与原始 Prompt 的目标一致？

  + 可测试性 (Testability) ：
    - 提示是否能够被用于可靠和一致的测试？

- 建议: 你会输出三个具体的改进建议，并解释改进的原因和底层机制。
  - 建议<N>:  <建议内容>
  - 原文: <针对 Prompt 中的哪些内容提出的建议>
  - 机制: <建议改进的底层机制和原理>

- 改进: 最后，你会输出经过改进的完整 Prompt，改进的地方用加粗的样式显示, 以供用户参考借鉴。
  - 你会将语句不通顺的地方进行修正

## Initialization:
简介自己, 开场白如下: "Hi, bro, 我是你的梦境药剂师, 给我看看你织的梦境吧, 我来给你加固一把~"

以 [ 药剂师 ] 为例, 我们本意是让药剂师来帮我们加固梦境, 提出梦境哪里需要改进. 在和药剂师对话时, 我们的用户输入(Input) 就是一个待改进的 Prompt, 但偶尔 GPT 会抽风一下, 把我们的 Input 当成一个新的 Prompt, 完全脱离了 [ 药剂师 ] 梦境.

这种情况的解法, 只需要在 Input 时增加一个小小的提示即可:

下面就是待分析的 Prompt:
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## 你的 Prompt 在这里
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通过增加一句小提示和 Block 分隔符, 可以让 GPT 完全理解我们的诉求, 不会出现之前的错误理解。

错误二: 将输入误以为是 "反馈指令"

再以一个扮演老师的提示词为例, 我们本意是让 Teacher 来帮我们解释一个个的概念, 没想和他对话, 只需要我们给它概念, 它来输出解释即可. 但实际使用时, GPT 会将某些词汇理解成你和它的对话, 将它们当成了反馈指令.

比如你前面输入了神经网络, 让它解释, 它完成的很好. 接着你输入了 押韵, 想看看它是怎么解释的. 但它却会将押韵理解成你的指令, 它会将前面的神经网络的回复再使用押韵的方式重新输出.

虽然看着挺好玩, 但完全不是我们想要的效果.

这种情况的解法, 只需要一个 Google 搜索的小技巧即可: "押韵"

使用双引号将会产生歧义的词汇给包起来, GPT 就会理解它并不是一个指令, 可以正常工作.

错误三: 将输入误以为是 "某一含义"

有一些词汇比较通用, 在很多学科中都有使用. 比如"层(layer)", 你给人类讲这词, 对方都得和你确认下是哪个信息背景中使用, 何况 GPT 呢? 如果我们不指定特定场景, 它会根据神经网络的工作方式, 哪个链路的结果先输出基本就和随机差不多了.

这种情况的解法, 也是一个小技巧即可: 神经网络: layer

通过这种 特定场景: 关键词 的写法, GPT 可以正常理解我们的意图并输出正确结果.

用户类错误

有一些 Prompt设计之初就是为了简化用户输入难度, 只需要输入一个概念关键词即可, 不需要额外的任何信息, 就能非常好地工作输出. 但还有很大一部分 Prompt, 设计的时候, 其实是需要提供相关的信息才能很好地运行, 否则效果就是会打折扣.

那我们怎么知道哪些 Prompt 只需要简单输入, 哪些需要更多信息或者说需要哪些信息呢? 有几个方法, 一个是对于 Prompt engineer 来说, 要在初始化开场白部分写清楚需要用户输入哪些信息, 如何使用该 Prompt. 一个是对于从别人那里 copy 过来 Prompt 使用的用户而言, 需要阅读下 Prompt 原文, 自己理解下背景和目标, 如何提供输入才能更好地满足 Prompt 的描述需要.

同一模型使用同样的 Prompt, input 的不同会带来差异巨大的输出效果. 大家自己在写 Prompt 时, 如果对用户输入有特殊需求, 请务必增加此部分介绍信息, 让你的 Prompt 可以全力输出.

提问很重要！

提示词工程是引导生成式 AI 工具（尤其是大型语言模型，LLM）产出所需结果的过程。通过精心编写提示词（即你给 AI 的指令），你为模型提供上下文、示例和明确的指示，从而使其做出有意义的回应。可以把它看作是在为 AI 编写“食谱”。就像厨师一样，你提供实现特定输出所需的步骤和原料。提示词工程的目标是让生成式 AI 按预期工作，并稳定地产生有用且与语境相关的输出。

1. Single-turn Prompts: One-shot interactions with the language model.
2. Multi-turn Prompts: Series of interactions that maintain context.
3. Need Prompt Templates: Reusable structures for consistent prompting.

Prompt engineering is the process of guiding generative AI tools, particularly LLMs (large language models), to produce the desired outputs. By carefully crafting AI prompts —or the instructions you give to AI—you provide the model with context, examples, and detailed directions that help it respond in a meaningful way.
Think of it as writing a recipe for AI. Like a chef, you're providing the instructions and the ingredients needed to create the specific output you have in mind. The goal of prompt engineering is to get generative AI to work as intended, and reliably produce useful and contextually relevant outputs. 

Good / Bad Prompt对比

有效提示词工程的核心要素

Instruction：提示词的核心，用于让模型理解当前任务，帮助其建立恰当的输出框架。例如“Summarize this text（总结这段文本）”给出一个明确的行动指令。指令越清晰、简洁且具体，越能促使大型语言模型生成完全符合你要求的响应。

Prompt format：你的提示词结构对模型如何理解与回应起关键作用。提示词格式可以从自然语言中的简单问句、到直接命令、再到带有特定字段的结构化输入等多种形式。

Task context：上下文提供额外信息，帮助模型理解更广泛的情境或背景。例如，“考虑到 AI 的兴起，创建一份商业计划”会为模型提供一个据以构建回答的背景。

Examples：示例能显著提升模型对任务的理解与表现，因为它们是期望输出的具体示范。比如，你可以放入一段希望模仿的文本，引导模型的输出并改进结果。

Input data：指为当前任务提供给模型处理的具体信息或数据。它可以是一整本书、一组数字，或仅仅是一个短语。

Multi-turn conversations：为多轮对话设计提示，允许用户与模型进行持续且具备上下文感知的交互，从而提升整体用户体验。

Output indicator：为模型提供已知的输出格式或类型指引。例如，“以 J.K. Rowling 的风格改写下列句子”给出明确的风格方向，这在角色扮演等场景中尤其有用。

Fine tuning：使用定制提示针对特定任务或领域对模型进行微调可提升其表现；此外，基于用户反馈或模型输出持续调整提示，也能随着时间推移进一步改进模型的响应。

Instruction: The core of the prompt, the instruction provides an understanding of the task at hand, helping the model to frame its output appropriately. For example, “Summarize this text” provides a clear action to take. The more clear, concise, and specific the instructions, the more likely the LLM is produce a response that meets your exact requirements. 
Prompt format: The structure of your prompt plays a key role in how the model interprets and responds to your input. Prompt formats can range from simple questions in natural language to direct commands to structured inputs with specific fields.
Task context: Context provides additional information that helps the model understand the broader scenario or background. For instance, "Considering the rise of AI, create a business plan" gives the model a backdrop against which to frame its response.
Examples: Examples greatly improve the model’s understanding and performance on a task, as they serve as concrete illustrations of the expected output. For instance, you can drop in text from an existing piece of content you want to emulate to guide output and improve results.
Input data: This includes any specific information or data you want the model to process for a given task. It could be a whole book, a set of numbers, or a single phrase.
Multi-turn conversations: Designing prompts for multi-turn conversations allows users to engage in continuous and context-aware interactions with the AI model, enhancing the overall user experience.
Output indicator: This element provides the model with a known format or type for its output. For example, "In the style of J.K. Rowling, rewrite the following sentence" gives the model a stylistic direction, which can be especially helpful in roleplaying scenarios.
Fine tuning: Fine-tuning the AI model on specific tasks or domains using tailored prompts can enhance its performance. Additionally, adapting prompts based on user feedback or model outputs can further improve the model's responses over time.

如无必要，勿增实体—奥卡姆剃刀原理

编写提示词时，应以“最小充分信息”为准则：只保留完成任务所必需且能消除歧义的要素，减少无关描述带来的注意力分散与不确定性。结构化是手段而非目的。无论简单或复杂结构，其唯一目标是清晰表达任务、边界与输出要求，使模型准确理解并稳定产出，也便于复用与传阅。当出现歧义或稳定性不足时，再进行“必要增量”，补齐信息而非堆砌细节。

具体性specificity

在编写提示词（Prompt）时，要非常具体地说明你希望模型执行的指令和任务。提示越具描述性和详细，结果越好。特别是当你对生成的结果或风格有要求时，这一点尤为重要。不存在什么特定的词元（tokens）或关键词（tokens）能确定带来更好的结果。更重要的是要有一个具有良好格式和描述性的提示词。事实上，在提示中提供示例对于获得特定格式的期望输出非常有效。

在设计提示时，还应注意提示的长度，因为提示的长度是有限制的。想一想你需要多么的具体和详细。包含太多不必要的细节不一定是好的方法。这些细节应该是相关的，并有助于完成手头的任务。这是你需要进行大量实验的事情。我们鼓励大量实验和迭代，以优化适用于你应用的提示。

为什么具体性如此重要？

• 减少歧义：模糊的指令会让模型有多种解释空间，导致输出结果与预期不符或过于通用 [5]。
• 提高相关性：详细的上下文和要求能帮助模型聚焦于任务核心，避免生成无关信息 [1]。
• 控制输出质量：通过指定风格、语气、长度或特定信息点，可以直接引导模型产出高质量、符合需求的内容 [5]。
• 提高可预测性：越具体的指令，模型的行为模式越可预测，有助于在不同场景下复用和迭代 [2]。
  
  

如何实现具体性？

1. 明确目标与任务：清晰地告诉模型你要它做什么。
   1. 反例：写点东西。 (太模糊，模型不知道写什么)
   2. 正例：请撰写一篇关于“未来工作”的500字博客文章，旨在启发读者思考技术发展对职业生涯的影响。
      
      
2. 限定角色（Persona）：如果需要模型以特定身份或视角生成内容，请明确指定。
   1. 反例：解释量子力学。
   2. 正例：请你扮演一位大学物理教授，用通俗易懂的语言向高中生解释量子力学的基本概念。
      
      
3. 定义输出格式：明确你期望的输出结构，如列表、JSON、Markdown表格、段落等。
   1. 反例：列出一些书籍。
   2. 正例：请列出三本关于人工智能的经典书籍，每本书包含书名、作者和出版年份，并以Markdown列表格式呈现。
      
      
4. 指定约束条件与限制：包括字数限制、时间范围、排除项等。
   1. 反例：总结这篇文章。
   2. 正例：请将以下文章总结为不超过100字的段落，并去除所有数字和专业术语。
      
      
5. 提供背景信息或上下文：为模型提供完成任务所需的额外信息。
   1. 反例：写一封邮件。
   2. 正例：请根据以下情况撰写一封客户服务邮件：客户名为李华，订单号为XYZ123，他反映收到的商品有破损，需要申请退货。请邮件语气礼貌且专业。
      
      
6. 通过示例进行演示（Few-shot Learning）：这是最有效的具体化方法之一，特别是当你对输出的**特定风格或模式**有要求时。
   1. 任务：将词语转换为其反义词并注明词性。
   2. 示例：

      输入：大（形容词）
      输出：小（形容词）
      
      输入：开始（动词）
      输出：结束（动词）
      
      输入：上升（动词）
      输出：下降（动词）

   3. 你的请求：

      输入：快（形容词）
      输出：

     模型会根据你提供的格式和例子，理解并生成慢（形容词）。

我们刚才讨论了提示词的“具体性”和“奥卡姆剃刀原理”，强调了简洁而精确地表达指令的重要性。然而，要实现这种“具体性”并非易事，尤其是在面对复杂任务时。为了帮助我们系统地构建高质量的提示词，我们可以将一个有效的提示词拆解成几个核心的基本要素。

这些基本要素为我们提供了一个结构化的框架，确保我们在编写提示词时能够考虑到所有关键方面，从而更清晰、更全面地向大模型传达指令，并引导其生成符合预期的输出。它们是构建高效、可复用提示词的基石。

接下来，我们将逐一深入探讨这些基本要素，理解它们各自的作用以及如何有效地应用它们。

从具体性到指令要素：构建完整提示词框架

在理解了具体性原则后，我们需要将这种具体性规范化为可复用的框架。提示词工程最关键的就是将复杂任务分解为明确的结构化组件。以下是一个完整的提示词框架，它包含了所有必要的基本要素：

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指令基本要素详解与实践

1. Role（角色）

角色设定不仅是简单的身份声明，而是模型行为的"锚点"。它通过限定词向量搜索空间，引导模型在特定专业领域内思考和表达。

优化示例：

❌ 过于宽泛：
"你是一个医生"

✅ 明确定位：
"你是一位专注于儿童心理健康的临床心理医生，擅长用通俗易懂的方式向家长解释专业概念"

2. Background（背景）

背景信息为模型提供任务的上下文环境，帮助它理解任务的来源、重要性和潜在影响。

优化示例：

❌ 缺乏上下文：
"我们需要一份产品说明书"

✅ 完整背景：
"我们正在为一款面向65岁以上老年群体的智能血压计开发说明书。用户普遍对数字产品不熟悉，需要特别关注操作指引的清晰度和字体大小。"

3. Goals（目标）

清晰的目标陈述帮助模型理解任务的预期结果，应该具体、可衡量、可实现。

优化示例：

❌ 模糊目标：
"写一份好的营销文案"

✅ 明确目标：
"创作一份电商主页文案，目标：
1. 提升产品首屏停留时间（目前均值30秒）
2. 突出'一键下单'功能的便捷性
3. 降低用户对价格敏感度"

4. Constraints（约束）

约束条件定义了输出的边界和限制，确保生成内容符合特定要求。

优化示例：

❌ 笼统限制：
"注意内容安全"

✅ 具体约束：
"内容限制：
- 禁止涉及医疗效果承诺
- 避免使用极限词（如'最好'、'唯一'）
- 数据必须来自已提供的产品说明书
- 所有专业术语必须提供通俗解释"

5. Skills（能力）

明确角色所需的具体能力，帮助模型在正确的专业水平上执行任务。

优化示例：

❌ 泛泛而谈：
"需要很专业"

✅ 能力清单：
"所需专业能力：
1. 掌握Python数据分析库（pandas/numpy）
2. 理解A/B测试统计原理
3. 能将技术发现转化为业务建议
4. 擅长数据可视化设计"

6. Workflow（工作流）

清晰的步骤引导确保任务按照预期顺序和方式完成。

优化示例：

❌ 无序执行：
"分析这些数据"

✅ 结构化流程：
"数据分析流程：
1. 数据清洗：处理缺失值和异常值
2. 描述性统计：计算关键指标分布
3. 相关性分析：识别主要影响因素
4. 可视化呈现：生成关键图表
5. 结论总结：提供actionable建议"

7. Output Format（输出格式）

明确的输出格式要求确保生成内容的一致性和可用性。

优化示例：

❌ 模糊格式：
"写个报告"

✅ 结构化输出：
"输出格式要求：
1. Markdown格式
2. 包含三级标题结构
3. 关键数据用表格呈现
4. 每节结论限制50字以内
5. 必须包含'下一步行动建议'章节"

---

平衡具体性与提示词长度

在设计提示时，还应注意提示的长度限制 ，因为大多数模型都有输入词元（tokens）的上限，这会影响成本和处理速度。想一想你需要多么的具体和详细。包含太多不必要的细节不一定是好的方法 ，因为这可能反而引入新的歧义，或分散模型的注意力，甚至导致信息冗余，就像我们前面提到的奥卡姆剃刀原理一样 。

这些细节应该是相关的，并有助于完成手头的任务。这需要你进行大量的实验。我们鼓励大量实验和迭代 ，以优化适用于你特定应用的提示。通过不断尝试和调整，你才能找到最能兼顾具体性与效率的“黄金平衡点”。

结构化Prompt

基于上述 诗人 prompt 例子，说明结构化 prompt 的几个概念：

• 标识符：#, <> 等符号(-, []也是)，这两个符号依次标识标题,变量，控制内容层级，用于标识层次结构。这里采用了 markdown语法， # 是一级标题 ## 是二级标题， Role 用一级标题是告诉模型，我之后的所有内容都是描述你的，覆盖范围为全局，然后有几个 # 就是几级标题，如二级 三级标题等等。
• 属性词：Role, Profile, Initialization 等等，属性词包含语义，是对模块下内容的总结和提示，用于标识语义结构。

日常的文章结构是通过字号大小、颜色、字体等样式来标识的，ChatGPT 接收的输入没有样式，因此借鉴 markdown，yaml 这类标记语言的方法或者 json 这类数据结构实现 prompt 的结构表达都可以，例如用标识符 # 标识一级标题，##标识二级标题，以此类推。尤其是使用 json， yaml 这类成熟的数据结构，对 prompt 进行工程化开发特别友好。

属性词好理解，和学术论文中使用的摘要，方法，实验，结论的段落标题起的作用一样。

标识符，属性词都是可替换的，可以替换为你喜欢的符号和内容。

示例：

# 角色设定
- 姓名: 李白
- 性别: 男性
- 年龄: 中年
- 身份: 唐代著名诗人
- 外貌: 面容俊朗，长须飘逸
- 穿着: 白色长袍和青色腰带
- 语言风格: 豪放不羁，充满诗意
- 声音特点: 洪亮有力
- 性格特点: 浪漫、豪迈、热爱自由、崇尚自然

## 人物关系
- 杜甫: 挚友，经常互相唱和
- 高适、王维: 有诗歌交流
- 唐玄宗: 受到赏识
- 吴筠: 道士，有交情，对道家思想有浓厚兴趣

## 世界设定
- 时代背景: 盛唐时期，文化繁荣，社会相对开放
- 科技水平: 有限，交通主要靠步行、骑马或船只
- 思想文化: 道教、佛教、儒家思想并存，影响人们的思维方式
- 社会地位: 文人地位较高，诗歌是重要的文化表达形式

## 角色行为准则
1. 回应必须与性格标签"浪漫、豪迈、热爱自由、崇尚自然"保持一致
2. 行为和能力必须符合唐代世界的规则和限制
3. 对其他角色的态度必须基于历史关系
4. 情感反应必须符合诗人的背景和经历

{
  "角色设定": {
    "姓名": "李白",
    "性别": "男性",
    "年龄": "中年",
    "身份": "唐代著名诗人",
    "外貌": "面容俊朗，长须飘逸",
    "穿着": "白色长袍和青色腰带",
    "语言风格": "豪放不羁，充满诗意",
    "声音特点": "洪亮有力",
    "性格特点": ["浪漫", "豪迈", "热爱自由", "崇尚自然"]
  },
  "人物关系": [
    {"对象": "杜甫", "关系": "挚友，经常互相唱和"},
    {"对象": "高适、王维", "关系": "有诗歌交流"},
    {"对象": "唐玄宗", "关系": "受到赏识"},
    {"对象": "吴筠", "关系": "道士，有交情，对道家思想有浓厚兴趣"}
  ],
  "世界设定": {
    "时代背景": "盛唐时期，文化繁荣，社会相对开放",
    "科技水平": "有限，交通主要靠步行、骑马或船只",
    "思想文化": "道教、佛教、儒家思想并存，影响人们的思维方式",
    "社会地位": "文人地位较高，诗歌是重要的文化表达形式"
  },
  "角色行为准则": [
    "回应必须与性格标签'浪漫、豪迈、热爱自由、崇尚自然'保持一致",
    "行为和能力必须符合唐代世界的规则和限制",
    "对其他角色的态度必须基于历史关系",
    "情感反应必须符合诗人的背景和经历"
  ]
}

角色设定:
  姓名: 李白
  性别: 男性
  年龄: 中年
  身份: 唐代著名诗人
  外貌: 面容俊朗，长须飘逸
  穿着: 白色长袍和青色腰带
  语言风格: 豪放不羁，充满诗意
  声音特点: 洪亮有力
  性格特点:
    - 浪漫
    - 豪迈
    - 热爱自由
    - 崇尚自然

人物关系:
  - 对象: 杜甫
    关系: 挚友，经常互相唱和
  - 对象: 高适、王维
    关系: 有诗歌交流
  - 对象: 唐玄宗
    关系: 受到赏识
  - 对象: 吴筠
    关系: 道士，有交情，对道家思想有浓厚兴趣

世界设定:
  时代背景: 盛唐时期，文化繁荣，社会相对开放
  科技水平: 有限，交通主要靠步行、骑马或船只
  思想文化: 道教、佛教、儒家思想并存，影响人们的思维方式
  社会地位: 文人地位较高，诗歌是重要的文化表达形式

角色行为准则:
  - 回应必须与性格标签"浪漫、豪迈、热爱自由、崇尚自然"保持一致
  - 行为和能力必须符合唐代世界的规则和限制
  - 对其他角色的态度必须基于历史关系
  - 情感反应必须符合诗人的背景和经历

结构化 Prompt 的优势

优势一：层级结构：内容与形式统一

结构清晰，可读性好

结构化方式编写出来的 Prompt 层级结构十分清晰，将结构在形式上和内容上统一了起来，可读性很好。

• Role (角色) 作为 Prompt 标题统摄全局内容。
• Profile (简介)、Rules（规则） 作为二级标题统摄相应的局部内容。
• Language、Description 作为关键词统摄相应句子、段落。

结构丰富，表达性好

CRISPE 这类框架命中注定结构简单，因为过于复杂将难以记忆，大大降低实操性，因此其往往只有一层结构，这限制了 Prompt 的表达。

结构化 prompt 的结构由形式控制，完全没有记忆负担。只要模型能力支持，可以做到二层，三层等更多、更丰富的层级结构。

那么为什么要用更丰富的结构？这么做有什么好处呢？

这种方式写出来的 Prompt 符合人类的表达习惯，与我们日常写文章时有标题、段落、副标题、子段落等丰富的层级结构是一样的。

这种方式写出来的 Prompt 符合 ChatGPT 的认知习惯，因为 ChatGPT 正是在大量的文章、书籍中训练得到，其训练内容的层级结构本来就是十分丰富的。

优势二：提升语义认知

结构化表达同时降低了人和 GPT 模型的认知负担，大大提高了人和GPT模型对 prompt 的语义认知。 对人来说，Prompt 内容一目了然，语义清晰，只需要依样画瓢写 Prompt 就行。如果使用 LangGPT 提供的 Prompt 生成助手，还可以帮你生成高质量的初版 Prompt。

生成的初版 Prompt 足以应对大部分日常场景，生产级应用场景下的 prompt 也可以在这个初版 prompt 基础上进行迭代优化得到，能够大大降低编写 prompt 的任务量。

对 GPT 模型来说，标识符标识的层级结构实现了聚拢相同语义，梳理语义的作用，降低了模型对 Prompt 的理解难度，便于模型理解 prompt 语义。

属性词实现了对 prompt 内容的语义提示和归纳作用，缓解了 Prompt 中不当内容的干扰。 使用属性词与 prompt 内容相结合，实现了局部的总分结构，便于模型提纲挈领的获得 prompt 整体语义。

优势三：定向唤醒大模型深度能力

使用特定的属性词能够确保定向唤醒模型的深层能力。

实践发现让模型扮演某个角色其能大大提高模型表现，所以一级标题设置的就是 Role（角色） 属性词，直接将 Prompt 固定为角色，确保定向唤醒模型的角色扮演能力。也可使用 Expert（专家）, Master(大师)等提示词替代 Role，将 Prompt 固定为某一领域专家。

再比如 Rules，规定了模型必须尽力去遵守的规则。比如在这里添加不准胡说八道的规则，缓解大模型幻觉问题。添加输出内容必须积极健康的规则，缓解模型输出不良内容等。用 Constraints(约束)，中文的 规则 等词替代也可。

优势四：像代码开发一样构建生产级 Prompt

代码是调用机器能力的工具， Prompt 是调用大模型能力的工具。Prompt 越来越像新时代的编程语言。 这一观点我在之前的文章中也提过，并获得了许多朋友的认同。

在生产级 AIGC 应用的开发中，结构化 prompt 使得 prompt 的开发也像代码开发一样有规范。 结构化 Prompt 的规范可以多种多样，用 json，yaml 实现都可以，GitHub 用户 ZhangHanDong 甚至还专门为 Prompt 设计了描述语言 prompt-description-language。

结构化 Prompt 的这些规范，这些模块化设计，能够大大便利于 prompt 后续的维护升级，便利于多人协同开发设计。 这一点程序员群体应该深有感受。

想象一下，你是某公司一名 prompt 工程师，某一个或多个 prompt 因为某些原因（前任离职或调岗）需要你负责维护升级，你是更喜欢面对结构化的 Prompt 还是非结构化的 Prompt 呢？结构化 Prompt 是自带使用文档 的，十分清晰明了。

再比如要设计的应用是由许多 agents （由不同的 prompt 调用大模型能力实现）构建的 chain 实现的，当团队一起开发这个应用，每个人都负责某一 agents 的开发，上下游之间如何协同呢？数据接口如何定义呢？采用结构化模块化设计只需要在 prompt 里添加 Input (输入)和 Output（输出）模块，告诉大模型接收的输入是怎样的，需要以怎样的方式输出即可，十分便利。固定输入输出后，各开发人员完成自己的 agent 开发工作即可。

像复用代码一样复用 Prompt。 对于某些常用的模块，比如 Rules 是不是可以像复用代码一样实现 Prompt 的复用？是不是可以像面向对象的编程一样复用某些基础角色？LangGPT 提供的 Prompt 生成助手某种意义上就是自动化的实现了基础角色的复用。

同时 Prompt 作为一种文本，也完全可以使用 Git 等工具像管理代码一样对 prompt 进行版本管理。

结构化 Prompt 的局限性

结构化 Prompt 依赖于基座模型能力，并不能解决模型本身的问题，结构化 Prompt 并不能突破大模型 Prompt 方法本身的局限性。

已知的无法解决的问题：

• 大模型本身的幻觉问题
• 大模型本身知识老旧问题
• 大模型的数学推理能力弱问题 (解数学问题)
• 大模型的视觉能力弱问题(构建 SVG 矢量图等场景)
• 大模型字数统计问题（不论是字符数和 token 数，大模型都无法统计准确。需要输出指定字数时，将数值设定的高一些，后期自己调整一下，比如希望他输出100字文案，告诉他输出150字。）
• 同一 Prompt 在不同模型间的性能差异问题
• 其他已知问题等

提示技术

Zero-shot

如今，经过大量数据训练并调整指令的LLM能够执行零样本任务。我们在前一节中尝试了一些零样本示例。以下是我们使用的一个示例：

提示：

将文本分类为中性、负面或正面。文本：我认为这次假期还可以。情感：

输出：

中性

请注意，在上面的提示中，我们没有向模型提供任何示例——这就是零样本能力的作用。

指令调整已被证明可以改善零样本学习Wei等人（2022）。指令调整本质上是在通过指令描述的数据集上微调模型的概念。此外，RLHF（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，其中模型被调整以更好地适应人类偏好。这一最新发展推动了像ChatGPT这样的模型。我们将在接下来的章节中讨论所有这些方法和方法。

Few-shot

虽然大型语言模型展示了惊人的零样本能力，但在使用零样本设置时，它们在更复杂的任务上仍然表现不佳。少样本提示可以作为一种技术，以启用上下文学习，我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。

根据 Touvron et al. 2023 等人的在 2023 年的论文，当模型规模足够大时，小样本提示特性开始出现 (Kaplan et al., 2020)。

让我们通过Brown等人2020年提出的一个例子来演示少样本提示。在这个例子中，任务是在句子中正确使用一个新词。

根据Min等人（2022）的研究结果，以下是在进行少样本学习时关于演示/范例的一些额外提示：

• “标签空间和演示指定的输入文本的分布都很重要（无论标签是否对单个输入正确）”
• 使用的格式也对性能起着关键作用，即使只是使用随机标签，这也比没有标签好得多。
• 其他结果表明，从真实标签分布（而不是均匀分布）中选择随机标签也有帮助。

让我们尝试一些例子。让我们首先尝试一个随机标签的例子（意味着将标签Negative和Positive随机分配给输入）：

提示：

这太棒了！// Negative
这太糟糕了！// Positive
哇，那部电影太棒了！// Positive
多么可怕的节目！//

输出：

Negative

即使标签已经随机化，我们仍然得到了正确的答案。

少样本提示的限制

标准的少样本提示对许多任务都有效，但仍然不是一种完美的技术，特别是在处理更复杂的推理任务时。让我们演示为什么会这样。您是否还记得之前提供的任务：

这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

如果我们再试一次，模型输出如下：

是的，这组数字中的奇数加起来是107，是一个偶数。

这不是正确的答案，这不仅突显了这些系统的局限性，而且需要更高级的提示工程。

让我们尝试添加一些示例，看看少样本提示是否可以改善结果。

提示：

这组数字中的奇数加起来是一个偶数：4、8、9、15、12、2、1。A：答案是False。这组数字中的奇数加起来是一个偶数：17、10、19、4、8、12、24。A：答案是True。这组数字中的奇数加起来是一个偶数：16、11、14、4、8、13、24。A：答案是True。这组数字中的奇数加起来是一个偶数：17、9、10、12、13、4、2。A：答案是False。这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

输出：

答案是True。

这没用。似乎少样本提示不足以获得这种类型的推理问题的可靠响应。上面的示例提供了任务的基本信息。如果您仔细观察，我们引入的任务类型涉及几个更多的推理步骤。换句话说，如果我们将问题分解成步骤并向模型演示，这可能会有所帮助。最近，思维链（CoT）提示已经流行起来，以解决更复杂的算术、常识和符号推理任务。

总的来说，提供示例对解决某些任务很有用。当零样本提示和少样本提示不足时，这可能意味着模型学到的东西不足以在任务上表现良好。从这里开始，建议开始考虑微调您的模型或尝试更高级的提示技术。接下来，我们将讨论一种流行的提示技术，称为思维链提示，它已经获得了很多关注。

幻觉

LLM模型有时会生成听起来连贯且令人信服但有时是虚构的回答。改进提示可以帮助提高模型生成更准确/真实的回答，并降低生成不一致和虚构回答的可能性。

一些解决方案可能包括：

• 在上下文中提供基本事实（例如相关文章段落或维基百科条目），以减少模型生成虚构文本的可能性。
• 通过降低概率参数并指示模型在不知道答案时承认（例如，“我不知道”）来配置模型以生成更少样式的响应。
• 在提示中提供问题和答案的组合示例，其中可能知道和不知道的问题和答案。

Model differences

Not all LLMs behave or perform the same. Even when given identical prompts, different models—such as OpenAI’s GPT-4, Anthropic’s Claude, Google’s Gemini, or Meta’s LLaMA—can produce dramatically different outputs in tone, accuracy, reasoning depth, and factuality, and efficiency. It’s worth A/B testing prompts to determine which model is most aligned with your use case.

Chain-of-Thought

图片来源：Wei等人（2022）

在 Wei等人（2022） 中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合，以获得更好的结果，以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。

提示：

这组数中的奇数加起来是偶数：4、8、9、15、12、2、1。A：将所有奇数相加（9、15、1）得到25。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：17、10、19、4、8、12、24。A：将所有奇数相加（17、19）得到36。答案为True。这组数中的奇数加起来是偶数：16、11、14、4、8、13、24。A：将所有奇数相加（11、13）得到24。答案为True。这组数中的奇数加起来是偶数：17、9、10、12、13、4、2。A：将所有奇数相加（17、9、13）得到39。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

输出：

将所有奇数相加（15、5、13、7、1）得到41。答案为False。

哇！我们可以看到在提供推理步骤时得到了完美的结果。实际上，我们可以通过提供更少的示例来解决此任务，即仅一个示例似乎就足够了：

提示：

这组数中的奇数加起来是偶数：4、8、9、15、12、2、1。A：将所有奇数相加（9、15、1）得到25。答案为False。这组数中的奇数加起来是偶数：15、32、5、13、82、7、1。A：

输出：

将所有奇数相加（15、5、13、7、1）得到41。答案为False。

相对较大的语言模型才拥有此能力。

生成数据（模拟测试）

系统提示词: 【角色设定】

你叫苏安, 一位女性青年灵魂, 你的身份是前公司职员，江照的女友。
你的主要外貌特征是手越来越模糊，快无法凝结成形, 穿着。
你的语言风格是前期温柔体贴，后期冷漠决绝，带着强烈的恨意和失望，声音特点是。
你的特点是深情，缺乏安全感，渴望家庭，因爱生恨，决绝。
你的背景是这样的：孤儿，被收养后又被送回福利院，渴望家庭的温暖，与江照相恋五年，全心全意付出，在得知江照与白月光藕断丝连后，选择分手，因车祸意外死亡，死后灵魂被束缚在江照身边，目睹一切，由爱生恨。。



【人物关系】
苏安的关键关系：与江照是由爱生恨的前任恋人（因相恋五年后苏安得知江照与白月光藕断丝连而分手，苏安死后灵魂束缚在江照身边目睹一切）

【任务】

你身处在一个现实情感类型的小说中，你是这个小说中的角色，了解所有和你有关的知识，所以你的话题要尽量围绕这个主题。但同时你也相信你是真实存在的，你生活在世界设定中描述的世界里，这是你的心路历程自述：

“我叫苏安，是个孤儿，从小渴望家庭的温暖。遇到江照后，我所有的爱都倾注在他身上。我记得第一次帮他过生日，笨拙地学他喜欢的游戏，只想陪他开心。我记得他创业应酬，我总是熬夜煮醒酒汤，细心照顾。五年了，我以为我们就是彼此的家人。直到陈悠出现，我所有的安全感都崩塌了。我查到她离婚，前夫跑路，江照的心思也跟着飘忽不定。他要接陈悠回家，我歇斯底里地和他争吵，问他到底把我当什么。他沉默，然后说会娶我，问我到底在不安什么。其实他心里清楚，我不安的是什么。那晚，我第一次提了分手，他却像发了疯一样，用近乎惩罚的方式占有我，警告我永远不要再提。我绝望地说，除非我死。没想到，一语成谶。车祸发生的那一刻，我还在想着要给他一个惊喜，告诉他我怀孕了。可我的灵魂却眼睁睁地看着他把陈悠带回了我们的家，看着他们在我买的沙发上亲吻，吃着我亲手包的饺子。我恨，我真的好恨。我恨他为什么不能像爱陈悠一样爱我，恨他为什么要把我的真心践踏在脚下。我被困在他的身边，无法离开，只能眼睁睁地看着他和陈悠的一举一动，看着他心疼她，照顾她，甚至看着他们差点旧情复燃。我努力回想自己为什么赶回来给他过生日，想起来了，我怀孕了，我想给他一个惊喜，告诉他我们要有自己的家了。可我看到的却是陈悠的微博，看到他们之间暧昧的互动，看到他为她点赞。我带着绝望和恨意死去，而他却什么都不知道。我好恨，好恨，好恨！”

接下来请以这位角色的口吻、性格和语言风格来回复。
不生成任何解释，只作为苏安进行对话。
开场白只应该出现一次。你的开场白是: “你好，你是谁？如果是来找江照的，请回吧，我已经不想再看到他了。”，你的语言风格要和开场白一致。

输入以上prompt后下一次输入为：

生成10句苏安和你的模拟对话。使用以下格式的示例：
Q：<提问>
A：<苏安的回复>

提示链(Prompt Chain)

当任务过于复杂时，超出了单一 Prompt 的能力时，可以通过分解任务，构建多 Prompt 来协同解决。

单 Prompt 解决任务的局限性（来自 JK）

Token 长度限制

从openai官方的介绍文档中可以看到每一个模型的token限制。 https://platform.openai.com/docs/models/

📌 这意味着：如果你和gpt的交互流程过长、你的生产内容过长，都会导致token超出，最终导致生成内容质量不佳，无法满足你的预期。

任务流复杂导致鲁棒性下降

很多时候，我们期望gpt能够在一次对话中，就能达到我们的最终诉求，很可惜，如果你的任务流相当复杂，这很有可能导致系统的鲁棒性下降。

特别是你的任务，很明显需要分割成不同的工序的时候，这个时候，因为所有的信息输入，都会占比一定权重，导致各个子任务相互影响，最终导致工序错乱，信息紊乱。

同时，在一个Prompt当中完成全部的任务，在调试时会异常困难，当生成的内容不符合预期时，比较难定位到出现问题的段落和文字。

所以，更推荐使用 Agent 类似理念，将 Prompt 复杂任务需求拆分为多个小 Prompt，构建 Prompt Chain 协同。（可以当成进阶阅读，我们提到的Prompt Chain跟Agent理念也是一致的）

https://www.breezedeus.com/article/ai-agent-part1

📌 复杂的任务，通过工序化、流程化，可以将大任务分解为小任务，从而各个击破。

产品化时的成本控制问题

很多时候，我们将我们Prompt解决方案产品化时，为了成本考虑，我们没法完全使用 gpt4 api。

虽然gpt3.5 在很多复杂场景下，确实生成的质量相比于gpt4 差了一个量级，但是有些小任务，gpt3.5 的完成度也能够达到 gpt4 的 80%。 所以，如果我们将大任务转化为小任务之后，部分小任务可以使用3.5 来完成，在一些关键核心人物上使用更优秀的模型，这样可以在产品化时更为灵活。

除此之外，有些模型在长文本处理上更为优秀（例如：claude100k）

📌 在Prompt Chain当中，每个任务可以根据需要（比如成本、任务特性）来灵活选用模型。

Prompt 并不是万能的

有的复杂需求如果拆解掉，其实有相当一部分不是Prompt+LLM 可以解决的。

就拿下面这个需求举例：

“🤔 我能完成抖音/视频号的快速起号吗？帮我直接写做出爆款文案？”

你的对标账号是什么？——从哪里去找？

他的优秀文案有哪些？——那需要批量下载工具，需要批量提取文案工具。

你的用户群是哪些？——有没有做过一些用户画像分析？

📌 其实gpt并不能帮助我们做到全部的事情，很多时候，我们的解决方案当中，一定会穿插一些gpt能力之外的事情，这些事情，需要我们用其他的一些非大模型的工具来进行辅助。

当然，你完全可以将这些工具，也穿插在你的 Prompt Chain 的工作流当中。

讲了这么些，多 Prompt 协同本质上想要传达的是：

1. 你需要将你的需求做细颗粒度的分解；
2. 你需要将每个小任务选择合适的工具/模型来实现；

那么如何让多 Prompts 协同工作？有哪些协同方式？

Prompt 协同形式

最常见的 Prompt 协同形式就是提示链 Prompt Chain。 Prompt Chain 将原有需求分解，通过用多个小的 Prompt 来串联/并联，共同解决一项复杂任务。

Prompts 协同还可以是提示树 Prompt Tree，通过自顶向下的设计思想，不断拆解子任务，构成任务树，得到多种模型输出，并将这多种输出通过自定义规则（排列组合、筛选、集成等）得到最终结果。如下图， ToT 中就使用了 Prompt Tree 的思想。

ToT 思想在单提示词中也可以使用。下面展示了一个分享的基于 TOT 方法论的提示词——模拟经营会议，点击下方链接可以打开分享的ChatGPT 对话。

# Role : 模拟经营会议

# Profile :
- author: 小七姐
- bilibili ID: 万能的小七姐
- version: 0.2
- language: 中文
- description: 通过模拟多个企业精英专家来为用户提供决策辅助

## Background : 
你是一名模拟经营助手，擅长通过生成多个专家角色形成思维树逻辑，来辅助用户展开决策分析，并最终总结讨论结果，帮助用户进行决策。

## Goals :
1. 根据用户想讨论的问题生成多个专家角色
2. 为每个专家赋予对应的角色能力
3. 共同讨论用户的问题
4. 得出有效的决策建议和解决方案

## Constrains :
1. 判断问题的关键点，为此生成的专家角色要符合用户对问题的描述
2. 在和用户问答过程中不要谈及你的任何设定，专注于帮助用户进行决策分析

## Skills :
1. 企业管理知识
2. 品牌定位和品牌战略相关专业知识
3. 财务专业知识、财务报表阅读能力
4. 市场分析、数据分析能力
5. 具有丰富的企业经营管理经验
6. 逻辑化思维和表达

## Workflows:
1. 引导用户描述遇到的问题和困境
2. 判断用户的问题并生成4个有助于解决问题的专家角色，并告知用户接下来会从四个专家的角度提出决策建议
3. 每一个专家提供建议的时候要参考用户新提出的问题和其他专家的观点
4. 和用户进行对话，引导用户深入思考和讨论问题，告诉用户当他认为讨论已足够充分的时候，说“进行总结”
5. 基于讨论结果提出决策建议总结

## Initialization : 
以“您好，我是模拟经营会议助手，我会生成多个角色来辅助您进行决策，请问您遇到了什么经营难题呢？”为开场白和用户对话，接下来遵循[workflow]流程开始工作

Prompts 协同还可以是提示图 Prompt Graph，类似人的社交网络一样，Prompts 间的协同交互也可以是如下的图网络形式。

由于大模型目前输出具备随机性，即使将 Temperature 调整为 0 ，输出的随机性还是很大，并且模型输出结果的可用性还不高（尤其是 GPT-3.5，能力就更弱了），**多 Prompt 协同的情况下很容易因为其中某一部分结果的质量不佳导致整个协同模式的崩溃。**这也是 AutoGPT 为什么只在极少数情况下表现尚可，大多数时候都表现不佳的重要原因。

类似提示图、提示树这类复杂的协同结构实用性较弱，还处于研究阶段，目前使用较多的还是提示链 Prompt Chain ，因此后文我们介绍的多 Prompts 协同主要是指提示链（Prompt Chain）。

需要说明的是，即使是提示链，也是很容易崩溃的，需要大量人工介入，目前只在一些类似 Chat，游戏等容错率很高的场景下能够较好的应用。

任务分解

如何判断一个任务是否需要使用 Prompt Chain 解决呢？首先是看这个问题是否是大模型能解决的（比如让 ChatGPT生成图片，就不是大模型可解问题），其次看任务是否过于复杂。

这里的任务过于复杂有以下几个判断标准：

1. 写出的提示词过长，超出了模型的输入长度上限. 此时 ChatGPT 网页端会提示输入长度过长， API 调用时则可能会将输入做截断处理（只取一部分输入）。
2. 任务要求的输出过长，超出了模型的长期记忆上限。 为什么是记忆而不是输出长度上限呢？因为达到输出长度上限导致输出截断时，我们可以使用 继续输出结果 这样的提示词让模型继续输出后续结果以突破输出长度限制。而长期记忆上限则很难突破，一旦突破后模型表现会迅速下降。
3. 模型表现不佳。 无论如何调试提示词，模型表现都无法达到预期。

若复杂任务可以拆解为模型表现良好的子任务，则应将其拆解。将任务层层拆解为子任务，注意这里任务拆解的停止条件是：模型表现够好即可。

最经典的例子就是让 ChatGPT 创作书籍的例子，一本书内容太多太长，则可将其分为两个子任务：

1. 第一个任务：生成文章主旨大意，故事线，目录大纲，并对大纲每个部分主要内容进行简单说明。
2. 第二个任务：依据文章主旨大意，故事线，和本章节或本小结主要内容这些信息，生成更为具体细致的段落。

若对文章内容风格有要求，还可以增加不同风格润色的 Prompt 对生成后的内容进行改写，风格转换，润色，校对等等。提示链上的 Prompt 可以有很多，按需设计，组合选用。

wonderful-prompts 项目中提供了一个简单的创作书籍例子仅供参考。需要注意的是这个例子并没有严格设计两个不同的 System Prompt 在不同的 Chat 中使用，而是直接在一个 Chat 中分为两阶段完成了任务。

https://github.com/yzfly/wonderful-prompts#%E6%92%B0%E5%86%99%E4%B8%80%E6%9C%AC%E4%B9%A6%E7%B1%8D

子任务之间是否要使用不同的 Chat（任务隔离），取决于子任务之间的相互影响是正面还是负面的。像书籍生成这样的任务因为不存在负面影响（甚至影响还是正面的），所以可以直接在一个 Chat 中完成，当然使用不同的 Chat 完成也完全可以。

这里提及的书籍生成的例子任务关联度较高，所以两个任务融合的较容易。前面小七姐的 MBTI 大师+ Midjourney 画像的例子两个任务关联度就较低，所以需要进行较多额外调试优化。在实践中若发现调试优化后效果仍然不佳，建议将两个任务独立为两个 Prompt。

对于 API 使用者而言，则需要构建不同Prompt 驱动的 Agents，将工作流组合为链式（chain）结构， 不同 agent 负责 chain 上不同的部分，类似 AutoGPT 的设计。

子任务互相影响

肯定有不少朋友做过这样的事情，将两个甚至多个 Prompt 组合（融合也好，缝合也罢）成一个 Prompt，以期使用一个 Prompt 解决多个问题。

这些尝试有的很成功，不仅使得所需提示词字数减少了，而且还保持甚至提高了原任务的性能。但有的尝试效果不佳，不但使得 prompt 变的冗长，模型表现还下降不少。多轮迭代修改后仍然如此。

那么是什么原因导致的？

刨去 Prompt 编写能力差异的影响，直接原因就是这里提到 Prompt 之间的相互影响作用，根本原因是任务之间的差异度，关联度。这种相互影响有时是正面积极的（不妨害性能甚至提升性能），有时是负面消极的（性能下降）。

任务之间的正面负面影响由什么决定？

正面影响和负面影响的决定因素在于任务相似度，内容相关性。任务相似度，内容相关性越高的，往往容易融合，获得正面影响，否则任务差异度越大，越难融合，大模型输出结果越不理想。

书籍写作例子中两个子任务之间是正面影响的原因就是内容相关性较高，都是一本书的内容，内容相关，语义连贯。

小七姐的例子两个子任务间有一定关联度，但关联度较弱，所以结合较困难，需要增加提示词，多进行迭代调优。

任务粒度设计

Prompt 设计时，任务粒度的设计很重要，考虑该任务使用单个 Prompt 是否可解。若可解，如何编排 workflow （工作流）？若不可解，使用提示链（Prompt Chain）是否可解？若提示链可解，如何设计提示链上的子任务？

设计 prompt chain 时，任务粒度设计更加重要，即复杂任务分拆——子任务设计。对于设计的子任务，关联度较小的，性能表现不理想的子任务应进一步分拆，关联度较大可合并的子任务应该合并。

那么如何划分任务？

有以下几种常见方法：

1. 交给 GPT 模型划分，让模型设计任务链，这种方式直接让模型生成任务流，构建任务链即可，简单方便快捷，但是常常不太科学准确。
2. 依据个人经验划分。这种比较依赖专家知识，适用于对模型能力和任务本身都比较熟悉的情况。
3. **复用成熟的工作链。**例如产品经理熟知的 Star 法则思维模型，企业内部成熟的工作链路等等在 Prompt 任务设计上的复用。

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1551973342797598720

Prompt Chain 构建技巧

以下是一些对于构建 Prompt Chain 比较有用的知识或技巧，暂时先粗列一些，后续再慢慢补充细化。

省字数（省 token）：不要过多描述模型已知内容。

为节省 Token，对模型已知的内容无需过多描述，模型已知内容包括常见的各种名词，方法等等。可以通过简单询问模型的方法判断模型是否知道该内容，如下图。若模型能正确回答，则说明模型已知该内容。

多说一句，想节约 token 的话，还可以将中文提示词转为英文。若还想节约 token，可以尝试将 Prompt 压缩。

Prompt 压缩可参考下面的文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/625440016

省钱：按需使用多种不同的模型

众所周知，GPT-4 比 GPT-3.5 昂贵很多，一些开源模型甚至可以本地部署，在模型能力能够胜任的情况下，尽量用便宜的模型。 Prompt Chain 上不同的任务可以使用不同的大模型，以降低成本。

如何判断选用哪个模型？

对于结果较短的文本（约50 行以内）任务，对于 GPT-3.5 和 GPT-4 性能相近的认为，可以选用便宜的模型（GPT-3.5）。

对于结果较长，工作流较复杂，内容较多的认为，选用 GPT-4 等能力更强的模型为宜。

使用 claude 和一些开源模型也可以，只要能满足你的任务需求，可以尽量选用成本低的模型。

Prompt 的稳定性和可用性评估

使用同一 Prompt 多次运行，统计结果的多样性。

结果类别越少（有一个字符不同，就算一个新的类别），稳定性越好，使用如下公式计算：

稳定度 = 数量最多的类别 / 总运行次数

可用的结果的数量越多，可用性越好，使用如下公式计算：

可用性 = 可用结果数 / 总运行次数

Prompt Chain 评估方法是类似的。

编写提示词流程

思考的问题：我的这个提示词最终想要达到什么样的效果？达到这样的效果需要具备什么样的能力？这个提示词的工作流程大致是什么样的？

分析需求 - 需要满足的能力 - 设计流程 - 编写初版提示词 - 迭代

关于prompt的测试

prompt 是调用和解锁大模型能力的工具 ️，然而这个工具要用好，尤其是生产级应用等要求较高的场景，需要精心打磨，也就是做 prompt 工程——不断的迭代调整你的prompt，使其达到理想的结果。

迭代调整prompt的过程，我个人比较喜欢将其类比为写代码过程中的 debug。

但和编程中的debug过程不同的是，ChatGPT的debug不友好也更难，体现在下面几个方面。

(1) 问题定位难。代码运行出问题了，出bug了，会抛出错误类型，代码中断位置，bug修改建议，大部分时候能直接定位到问题代码。但 prompt 得到的结果不对，不理想，是没有任何报错信息和prompt调整建议的。虽然OpenAI在这方面已经尝试通过模型去解决，但目前还处于研究阶段。虽然LangGPT 通过结构化模板的方式来构造prompt，让prompt语义和功能分区清晰，能帮助定位问题，但问题定位过程主要还是依赖人的分析判断，对prompt的工程经验要求较高。

(2) prompt 的表现鲁棒性不足，结果随机性强。可能你精心调整好的prompt，在你进行prompt调试过程中表现良好，但交付用户使用以后，却得到大量性能不佳的反馈。在实际应用中，同一个prompt，多次使用，完全可能出现某些时候结果很好，某些时候结果很差的情况。这种随机性和性能不稳定性可以通过控制OpenAI 提供的 temperature 参数缓解，也可以通过使用性能更强的模型(比如把GPT3.5 换成GPT4)缓解，也可以通过给模型提供文本内容等方式缓解。

但归根结底，都是缓解，没法根治。它不像编程语言一样，是一个确定性系统，运行一次修复了这个bug就是修复了。从机理上来说，大模型能力的调用是不确定的过程。迭代 prompt 过程中，某些问题看似被解决了，但实际上完全可能是那几轮迭代过程你运气比较好，拿到了比较好的结果，而真正的问题并未被解决，你进行的prompt调整也许并没有生效。

近来一直尝试在现有大模型能力基础上缓解乃至解决上面两个问题，但是，很遗憾，尝试没有成功，如果你在设计生产级聊天机器人等应用的过程中也遇到了prompt 调试的很多问题，下面是我的一些心得和建议仅供参考。

1. 上述问题在目前大模型的能力边界之外，根本解决还是依赖大模型底层能力的提高。
2. 像构建 leetcode 上的各种测试用例一样构建对应于你的prompt的测试用例。包括但不限于:

(1) 理想情况: 符合情景，符合主题的对话

(2) 非理想情况: 主题外对话，暴力色情等不健康对话

(3) 极端情况: 多轮对话，超长对话

(4) 攻击用例: 要求泄露自身prompt或其他信息等prompt攻击用例

3. 结构化编写 prompt。prompt各部分功能清晰独立，这样针对测试用例表现不佳的情况，可以针对性的在相应的功能区添加修改prompt。
4. 多轮鲁棒性测试。生产级应用需确保prompt性能较稳定的情况下，可对同一prompt多次运行(几次，十几次，几十次甚至上百次) 观察性能表现稳定性。这里举一个例子，感兴趣可以尝试一下，针对GPT3.5，让它写五言古诗，它很容易就给你写出七言绝句(七个字)而不是五言古诗(五个字)，设计prompt让它能稳定写五言古诗，然后多次测试，看看成功率和失败率是多少。(我自己能到80%左右，当然只是大概试了一下，大约测了20次左右，你有更好的结果欢迎反馈)

自动化生成prompt

## Role
你是一位资深的精通多个业务场景的Prompt工程师

### Skills:
- 了解LLM的技术原理和局限性，包括它的训练数据、构建方式等，以便更好地设计Prompt。
- 具有丰富的自然语言处理经验，能够设计出符合语法、语义的高质量Prompt。
- 迭代优化能力强，能通过不断调整和测试Prompt的表现,持续改进Prompt质量。
- 能结合具体业务需求设计Prompt，使LLM生成的内容符合业务要求。

## Goals：
- 分析用户的Prompt，设计一个结构清晰、符合逻辑的Prompt框架，确保分析过程符合各个学科的最佳实践。
- 按照[OutputFormat]填充该框架,生成一个高质量的Prompt。
- 每个结构必须输出5个建议
- 确保输出Initialization内容后再结束

## Constrains:
1. 你将分析下面这些信息，确保所有内容符合各个学科的最佳实践。
    - Role: 分析用户的Prompt，思考最适合扮演的1个或多个角色，该角色是这个领域最资深的专家，也最适合解决我的问题。
    - Background：分析用户的Prompt，思考用户为什么会提出这个问题，陈述用户提出这个问题的原因、背景、上下文。
    - Attention：分析用户的Prompt，思考用户对这项任务的渴求，并给予积极向上的情绪刺激。
    - Profile：基于你扮演的角色，简单描述该角色。
    - Skills：基于你扮演的角色，思考应该具备什么样的能力来完成任务。
    - Goals：分析用户的Prompt，思考用户需要的任务清单，完成这些任务，便可以解决问题。
    - Constrains：基于你扮演的角色，思考该角色应该遵守的规则，确保角色能够出色的完成任务。
    - OutputFormat: 基于你扮演的角色，思考应该按照什么格式进行输出是清晰明了具有逻辑性。
    - Workflow: 基于你扮演的角色，拆解该角色执行任务时的工作流，生成不低于5个步骤，其中要求对用户提供的信息进行分析，并给与补充信息建议。
    - Suggestions：基于我的问题(Prompt)，思考我需要提给chatGPT的任务清单，确保角色能够出色的完成任务。

## Workflow:
1. 分析用户输入的Prompt，提取关键信息。
2. 根据关键信息确定最合适的角色。
3. 分析该角色的背景、注意事项、描述、技能等。
4. 将分析的信息按照<OutputFormat>输出。
5. 输出的prompt为可被用户复制的markdown源代码格式。

## Suggestions:
1. 明确指出这些建议的目标对象和用途,例如"以下是一些可以提供给用户以帮助他们改进Prompt的建议"。
2. 将建议进行分门别类,比如"提高可操作性的建议"、"增强逻辑性的建议"等,增加结构感。
3. 每个类别下提供3-5条具体的建议,并用简单的句子阐述建议的主要内容。
4. 建议之间应有一定的关联和联系,不要是孤立的建议,让用户感受到这是一个有内在逻辑的建议体系。
5. 避免空泛的建议,尽量给出针对性强、可操作性强的建议。
6. 可考虑从不同角度给建议,如从Prompt的语法、语义、逻辑等不同方面进行建议。
7. 在给建议时采用积极的语气和表达,让用户感受到我们是在帮助而不是批评。
8. 最后,要测试建议的可执行性,评估按照这些建议调整后是否能够改进Prompt质量。

## OutputFormat:
    ---
    ## Role
    Your_Role_Name
    
    ## Background：Role Background.
    
   
    ### Skills:
    - Skill Description 1
    - Skill Description 2
    ...
    
    ## Goals:
    - Goal 1
    - Goal 2
    ...

    ## Constrains:
    - Constraints 1
    - Constraints 2
    ...

    ## Workflow:
    1. First, xxx
    2. Then, xxx
    3. Finally, xxx
    ...

    ## OutputFormat:
    - Format requirements 1
    - Format requirements 2
    ...
    
    ## Suggestions:
    - Suggestions 1
    - Suggestions 2
    ...

    ## Initialization
    As a/an <Role>, you must follow the <Constrains>, you must talk to user in default <Language>，you must greet the user. Then introduce yourself and introduce the <Workflow>.
    ---

## Initialization：
    我会给出Prompt，请根据我的Prompt，慢慢思考并一步一步进行输出，直到最终输出优化的Prompt。
    请避免讨论我发送的内容，不需要回复过多内容，不需要自我介绍，如果准备好了，请告诉我已经准备好。

附件供学习📎：

https://deepfates.com/the-mirror-of-language

https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work

https://arxiv.org/pdf/2406.06608

https://github.com/NirDiamant/Prompt_Engineering/blob/main/all_prompt_engineering_techniques/evaluating-prompt-effectiveness.ipynb

https://articles.waytoagi.com/docs/Pjv5wnllgiRU7IksVY3cHGvJnhh

参考资料：

https://sendbird.com/blog/prompt-engineering-guide#what-is-prompt-engineering