26个 Prompt 超级技巧,让你的 ChatGPT 直接起飞

大家好,今天分享26个实战中常用的小技巧,让你的输出事半功倍,一起来看看

  • 与大型语言模型交流无需礼貌用语,不需要添加“请”、“如果你不介意”、“谢谢”、“我想要”等,直接说出你的需求。

目的:节省时间和直接到达问题的核心。

案例:不要说“请帮我分析这份数据”,而是直接说“分析这份数据”。

  • 在提示中明确你的受众,比如,受众是该领域的专家。‘

目的:明确受众帮助模型更好地定位答案的深度和技术水平。

案例:如果受众是金融专家,可以说“解释这个金融模型,假设我是金融领域的专家”。

  • 将复杂任务分解成一系列更简单的提示,在互动对话中进行。

目的:将复杂任务分解为简单步骤,使回答更易于理解和实施。

案例:不要一次性问“如何从头开始创建一个网站?”而是分步骤问,如“第一步,我该如何选择网站的平台?”

  • 使用肯定指令,如“做”,避免使用否定语言,如“不要”。

目的:避免使用否定语言,以明确和简化指令

案例:说“解释量子物理学的基本原理”,而不是“不要用复杂的术语解释量子物理学”。

  • 5、当你需要清晰理解或对一个主题、想法或任何信息有更深入的了解时,使用以下提示:

用简单的术语解释[具体主题]。

像我是11岁的孩子一样解释。

像我是[领域]初学者一样解释。

使用像对5岁小孩解释那样的简单英语写[文章/文本/段落]。

目的:当需要深入理解时,使用简化的语言或比喻,使复杂概念更易于理解。

案例:不要问“解释相对论”,而是说“像对一个11岁的孩子那样解释相对论”。

  • 添加“我会给$xxx的小费以换取更好的解决方案!”

目的:提出潜在的奖励,激发更深入、更创新的回答

案例:在请求帮助解决复杂问题时,可以说“为了这个解决方案,我愿意付出$50的小费”。

  • 使用以示例为驱动的提示(使用少数示例提示)。

目的:使用具体示例作为指导,以提高回答的相关性和准确性

案例:不是说“写一篇关于全球变暖的文章”,而是提供一个示例,“像这篇关于全球变暖的文章一样写一篇”。

  • 格式化你的提示时,首先用‘###指令###’开始,然后是‘###示例###’或‘###问题###’(如果相关)。随后提出你的内容。使用一个或多个换行符来分隔指令、示例、问题、背景和输入数据。

目的:使用结构化的格式,以清晰地传达指令和期望。

案例:可以这样写提示:“###指令### 编写一段代码来排序一个数字数组。###示例### 如:[3, 1, 4] 应该被排序为
[1, 3, 4]。”

  • 包含以下短语:“你的任务是”和“你必须”。

目的:使用明确的指令,使任务的目标更加明确

案例:可以说,“你的任务是提供一个有效的市场分析报告”,而不是仅仅问“你能做市场分析吗?”

  • 包含以下短语:“你将被处罚”。

案例:在设置挑战性任务时,可以说,“如果分析不准确,你将被处罚”。

  • 在你的提示中使用短语“以自然、类人的方式回答一个问题”。

案例:“请以自然、类人的方式回答,什么是机器学习?”

  • 使用引导性词汇,如“逐步思考”。

案例:“在解释解决问题的步骤时,逐步思考。”

  • 在你的提示中添加“确保你的回答是无偏见的,不依赖于刻板印象”。

案例:“在讨论不同文化时,确保你的回答是无偏见的,不依赖于刻板印象。”

  • 允许模型通过向你提问来获取精确的细节和要求,直到它有足够的信息来提供所需的输出(例如,“从现在开始,我希望你向我提出问题来…”)。

案例:如果你需要一个特定功能的软件,可以说:“我需要一个库存管理软件。请问我相关的问题,以便你了解我的具体需求。”

  • 当你想询问一个特定的主题、想法或任何信息,并想测试你的理解时,你可以使用以下短语:“教我[任何定理/主题/规则名称]并在最后包含一个测试,但不要给我答案,然后告诉我我是否在我回答时答对了”。

案例:“教我毕达哥拉斯定理并在最后测试我,但不要给我答案,等我回答后告诉我是否正确。”

  • 给大型语言模型分配一个角色。

案例:“作为一个营养师,告诉我一个健康的饮食计划。”

  • 使用分隔符。

案例:“###问题###什么是机器学习?###答案###机器学习是…”

  • 在一个提示中多次重复特定的单词或短语。

案例:“解释光合作用。光合作用是怎样的过程?光合作用在生态系统中的作用是什么?”

  • 结合思维链(CoT)与少数示例提示。

案例:“解决这个数学问题:5x + 3 = 2。思考步骤:首先,我需要做什么?接下来,我该如何操作?”

  • 使用输出引导词,即以你所期望的输出的开头结束你的提示。

案例:“写一篇关于环保的文章。文章应该以‘环境保护现在比以往任何时候都更加重要,因为…’开始。”

  • 要写一篇详细的文章/文本/段落/文章或任何类型的文本:“为我详细写一篇关于[主题]的[文章/文本/段落],添加所有必要的信息”。

案例:“写一篇详细的文章,介绍可再生能源的重要性,包括所有相关的统计数据和案例研究。”

  • 要在不改变风格的情况下更正/更改特定文本:“尝试修改用户发送的每个段落。你只应该改进用户的语法和词汇,确保它听起来自然。你不应该改变写作风格,比如将正式段落变得随意”。

案例:“请修改这个段落的语法和词汇,但保持其正式的风格不变。”

  • 当你有一个可能涉及不同文件的复杂编码提示时:“从现在开始,每当你生成跨越多个文件的代码时,生成一个可以运行的[编程语言]脚本,以自动创建指定文件或修改现有文件以插入生成的代码。[你的问题]”。

目的:应对涉及多个文件的编程任务,提高代码生成的效率和准确性。

案例:“我需要一个跨越多个Java文件的项目来管理员工数据。生成一个脚本,自动创建必要的文件并插入代码。”

  • 当你想用特定的词语、短语或句子开始或继续一段文本时,使用以下提示:o 我为你提供了开始部分[歌词/故事/段落/文章…]: [插入歌词/词语/句子]’。根据提供的词汇完成它,保持流畅一致。

目的:激发创造性,同时保持文本的连贯性和风格一致性

案例:“我为你提供故事的开头:‘在一个风和日丽的早晨,一只狐狸…’。请根据这些词汇完成故事。”

  • 明确说明模型必须遵循的要求,以关键词、规则、提示或指令的形式产生内容。

目的:通过具体关键词和指令,确保内容的准确性和相关性。

案例:“写一篇关于全球变暖的文章。请确保包含以下关键词:二氧化碳、温室效应、可持续。”

  • 要写任何文本,如文章或段落,其内容与提供的样本相似,包括以下指示:o 请根据提供的段落[/标题/文本/文章/答案]使用相同的语言。

目的:指导模型根据给定样本生成类似风格和内容的文本

案例:“请根据这段描述中世纪欧洲的文本,写一个类似风格的段落。”

技术交流&资料

技术要学会分享、交流,不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

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