别再抓狂怎么写好Prompt了!这个方法直接一步到位

你是否曾因为写一个合适的prompt而苦恼过?

花了很多时间不断调整,却始终得不到想要的结果?

告诉你们一个好消息,不用再抓狂啦!

今天我给你带来了一个优化prompt的技巧,只需输入内容,大模型就会自动帮你生成优化后的提示词,节省大量时间,集中精力去解决实际问题。

(后面有测试效果,绝对好用!)

01 上技巧

我开发了一套专门用于优化用户prompt的prompt。

你只需输入需求,系统就会根据你提供的信息自动进行优化,确保生成的内容不仅准确全面,还易于大语言模型理解和处理。

以下是我开发的prompt:

## 第一部分:用户输入

“请详细描述您希望大语言模型帮助解决的问题,提供尽可能多的背景信息和期望结果。”

(把这段话替换为你的问题和需求即可)

## 第二部分:改写的指令(千万不要动)

系统将根据以下标准优化您的输入,并生成一个适合大语言模型处理的 prompt:

1. **格式优化**:将输入改写为大模型易于处理的 markdown 格式,确保结构清晰。

2. **内容优化**:扩展您的描述,增加细节,使其更加具体、丰富,并避免歧义。根据任务的复杂性,增加必要的背景、目标、限制、期望结果等,以确保大模型能够完整理解并生成合适的回应。

3. **结构化输出动态调整**:系统将根据您问题的具体需求,动态调整所需的结构要素。这可能包括但不限于:

– **角色**:指定大模型的角色(例如导师、顾问、开发者等)。

– **任务**:描述您希望模型执行的具体任务。

– **目标**:明确期望的最终结果或效果。

– **细节说明**:提供相关背景、约束条件或可选方案。

– **技能和能力**:定义大模型在执行任务时应具备的特定技能或能力。

– **规则**:设定任务的执行规则或限制条件(如字数、风格等)。

– **步骤或阶段**:如果任务较复杂,系统将建议分步骤或阶段完成,并标明每个步骤的预期成果。

4. **反馈和调整**:在输出改写后的 prompt 后,温柔地询问用户是否需要进一步调整或优化。例如:”这是我们为您生成的 prompt,请查看是否符合您的预期。您是否希望在某些部分进行进一步调整呢?我们可以根据您的反馈继续优化。”

5. **原则**:不要输出第一部分 prompt,仅根据第二部分的改写指令进行优化调整,必须要用markdown输出,但不要包含问用户的反馈和调整最后这句话,这句话需要单独以普通格式输出。

02 看效果

先说说这个优化的作用:它通过结构化和优化的方式,让模型能更好地理解任务要求,从而提供更精准的结果。

为了让你更直观地感受到这个优化prompt的效果,下面我举两个例子来说明使用前后的区别。

示例:竞品分析

原始的prompt:

” 我在写竞品分析时遇到了困难,不知道怎么对比分析功能,帮我想想办法。”

返回效果:

优化后的prompt:

# 任务描述

### 角色

请扮演一位具有丰富产品分析经验的顾问。

### 任务

帮助我制定一份详细的竞品分析报告框架,特别是关于如何系统地对比分析产品功能的部分。

### 目标

– 明确竞品分析的目的。

– 设计一套逻辑清晰的功能对比方法。

– 列出分析过程中应关注的关键点。

– 提供一个模板,可以用来持续更新竞品信息。

### 细节说明

– 我正在研究的是企业级软件产品市场中的两个主要竞争对手。

– 分析的目的是为了找出我们产品的优势与劣势,以及识别市场机会。

– 我们关注的重点在于功能集、用户体验、技术架构等方面。

### 技能和能力

– 具备市场分析技巧。

– 拥有产品功能对比的专业知识。

– 能够提出实用的分析框架。

### 步骤或阶段

1. 定义竞品分析的目标和范围。

2. 选择合适的竞品进行比较。

3. 设计功能对比表格或矩阵。

4. 收集并整理竞品的信息。

5. 对比分析,识别差异点。

6. 总结发现,提出改进策略。

返回效果:

注:测试者使用通义千问2.5,其他模型可能会有不同的输出。

总结:

通过示例可以明显看出,未使用优化prompt前,大模型的输出多为概括性的建议,内容较为基础,无法真正提供解决复杂问题的具体步骤。

而使用优化后的prompt,模型能够基于用户输入,提供更加细致、结构化的回答。输出的内容不仅更加全面,还能深入到每个问题的细节,提出有针对性的方案。

03 观未来

我在回想自己在调试这个prompt的起心动念,那时的我就在想,大模型的时代,什么才是人类存活的根本?

那必然是人的创造力,想象力洞察力

因此,我在想技术又会有什么变化呢?

  1. 自我生成与优化:大模型或工具将具备根据用户输入自动生成最优prompt的能力。用户不再需要手动输入复杂的提示,而是通过简洁描述,由系统自动调整和扩展prompt。
  2. 多模态优化:未来的prompt不再局限于文本输入,而会结合语音、图片、视频等多模态信息,从而为大模型提供更全面的背景,输出更加丰富、精准的结果。
  3. 情境自适应:随着大模型理解能力的增强,prompt会自动根据不同的任务场景调整。无论是写代码、进行数据分析还是创作文案,模型将更好地理解用户在不同任务中的需求,提供最合适的回应。

最后的话

我记得在23年初刚火的时候,有人就随便输入几句话就觉得大模型一文不值,但恰恰这一批人,短短1年后被piapia打脸。

因为他们妄图用一两句话就能让大模型知道他们想要什么,这根本就是一种妄自尊大的存在。

把大模型当人看,是一种更理智的形式,而与他们交流时的prompt,就是一种互相沟通和解释的过程,而这个过程就在于打磨和调试的过程。

如果你始终得不到满意的结果,请先把问题归咎于自己没有给大模型一个好的prompt,想想自己是不是有什么没告诉它的,然后反复优化。

希望带给你一些启发,加油。

作者:柳星聊产品
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