GPT-5 使用技巧的文章也都不错: 1、# GPT-5 提示词指南:https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide ://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_new_params_and_tools 4、# 使用新优化器进行 GPT-5 提示迁移与优化:https://cookbook.openai.com ,倒是市面上 GPT-5 的系统提示词破解版看到好几个了,大差不差,可能是真的,也可能是 GPT-5 放出的烟雾弹,让人误以为是系统提示词 那 K2 做了中英对照翻译,感兴趣可以学习一下 You are // + 运算符用于提升词项权重。--QDF 指定时效性,取值 0(无关)至 5(极其重要)。 type msearch = (_: { queries? “2024 年 Q1,Pancake 工作流的状态分别是什么?”
GPT-5 提示词指南 探索 GPT-5:AI 编程新突破 大家好,我是绛烨! 今天要给大家带来一篇关于 GPT-5 提示词的深度解析,这是 OpenAI 最新推出的旗舰级模型,它在编程、代理任务、工具调用等多个领域都实现了质的飞跃。 别急,我会用通俗易懂的方式,带你领略 GPT-5 的强大之处,还会分享一些实用的提示技巧,让你在使用时得心应手。 提示技巧:让 GPT-5 更好用 虽然 GPT-5 在很多场景下都能“开箱即用”,但掌握一些提示技巧,可以进一步提升模型输出的质量。这些技巧都是基于我们训练和实际应用模型的经验总结出来的。 1. 为了更好地利用它的编程能力,你可以根据自己的需求,选择合适的编程框架和工具,并在提示中明确告诉 GPT-5。
一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。 一句话提示词 写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图,基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议,缺少落地的指导,读者很难真正从里面学到什么。 使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT(上下文) 我是一个知乎答主,活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? TONE(语调) 有说服力的 AUDIENCE(受众) 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群,尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例,能让读者收获干货,还能直接上手实操。
现在好多应用开发工程师已经变成了提示词工程师。写好提示词,就能提升开发和解决问题的效率。如何写好提示词呢?提示词 = 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求。 在明确 GPT“给谁在什么背景下完成什么样的工作目标”的定义之后,我们就来到了整个提示词的最后一步:输出要求。 再简化下:提示词 = 你是谁+ 我是谁 + 我要干什么 + 按我的要求给我干活。提示工程是研究如何写提示词的技术,旨在扩展对提示词的理解,以更好地释放大模型的能力。 几个基本的提示技术: 零样本提示(Zero-Shot Prompting)利用大模型的丰富知识,无需过多信息提示即可完成通用任务,适用于简单查询等场景。 提示词的本质是什么?通过清晰的逻辑结构和表达方式向AI传达任务或问题。用户提供明确的目标,上下文和约束条件,引导模型得到预期结果。 完全没必要特意去学提示词。
PromptBase Prompt 提示词网站 - PromptBase https://promptbase.com/ 支持的提示词有 ---- chatgpt 提示词 https://promptbase.com
aesthetic, in space, galaxies, dark deep space <lora:epiNoiseoffset_v2:1> --neg bad art, amateur" } P5 Raquel Welch, ultra realistic, action pose, focused, extreme details, random activity, unreal engine 5,
事无巨细,提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀? (所有细节混在一起) """ 这种提示词存在几个问题: 修改数据来源需要重写整个提示 无法复用趋势分析模块到其他行业 风险条款遗漏时难以定位 格式调整可能破坏内容逻辑 通过三层架构设计,可使复杂提示词的维护成本降低约 6.2.2 步骤说明 定义示例集:包含多个词语及其反义词的字典列表; 创建模板:格式化每个示例的展示方式; 初始化选择器:设置最大长度阈值; 构建动态提示模板:结合选择器生成最终提示词。 例如在构建反义词提示词模板时,若直接选择前 k 个最相似示例,可能得到多个同类型词汇(如多个情绪类词汇),而无法覆盖其他语义类别。 input_variables=["query"] ) # 5.
一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt 集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1 、提示词构成 提示词 Prompt 构成 : 指定角色 : 为 大模型 指定一个角色 , 明确指出 " 你是一个 XX " 是很有用的 ; 如 : 你是一位软件工程师 , 请写出 XXX 代码 ; , 必须放在最前面 , 已经有论文研究过了 , 指定角色提示词放在最前面 , 生成的结果最准确 ; 大模型 对 提示词 Prompt 开头和结尾的文本更加敏感 , 最重要的内容要放在开头和结尾 , 开头 , 每当 通过 提示词 得到的结果不满意 , 我们就对 提示词 进行迭代修改 , 不断进行调优 , 直到得到 令我们满意的输出为止 ; 1、结合 训练数据 写提示词 知道训练数据 : 了解 提示词 的
AI助力CTF:现代工作流与提示词解题初探 大家好,我是凌星晨溪,一个热爱网络安全和AI的科技爱好者。 今天,我想和大家分享一下我最近的“初次尝试”——利用现代AI工作流和精心设计的提示词,来解决CTF(Capture The Flag)竞赛题目。 下面,我按CTF常见类别分享工作流,结合VSCode插件和TRAE AI的提示词示例。 提示词技巧: 提到具体算法(如Mersenne Twister)和库(如numpy),让AI输出高效代码。 5. 结合TRAE的整体工作流建议 在我的初次尝试中,VSCode插件负责可视化和初步分析,TRAE AI则通过提示词实现“自动解题”。示例流程: 1. VSCode分析挑战。 2.
完美的通用AI提示词工作流在AI写作与自动化的时代,ChatGPT提示工程(Prompt Engineering) 已成为开发者、内容策略师和自动化专家的核心技能。 但一个提示词往往很难涵盖复杂场景下的多层逻辑。 本文将详细介绍一个包含21个步骤的协作式提示工作流,帮助你像项目经理一样,与ChatGPT多角色团队协作,打造高质量提示词与输出。先说终级提示词:你是一位多学科专家级的ChatGPT提示工程师。 这让提示词更具针对性。7. 生成最终提示词当所有专家、资料与上下文都确认后,ChatGPT将整合信息,生成一份完整、专业的系统提示词,包括任务说明、风格设定、逻辑顺序与角色分工。8. 如何用多专家协作打造完美的ChatGPT提示词工作流PHP小志:https://www.zmzhz.com
ERNIE-Bot 4.0提示词原则 ERNIE-Bot 4.0的提示词原则可能包括以下几个方面: 1. 上下文相关性:提示词应该考虑上下文信息,与用户的先前输入和对话内容相关,以帮助ERNIE-Bot 4.0更好地理解和回应用户的需求。 5. ERNIE-Bot 4.0提示词格式 ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定,但根据一般的自然语言处理最佳实践,以下是一个建议的提示词格式: [问题或主题] + [具体细节或上下文] **使用示例进行参考**:如果您对如何使用提示词符号有疑问,可以参考ERNIE-Bot 4.0提供的示例或文档。这些示例通常会展示最佳实践和有效的提示词格式。 5. 5. **考虑语境**:在某些情况下,特定的符号可能在特定的语境下更有用。了解您的语境,并选择最适合该语境的符号。 6.
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一、什么是元提示词(Meta-Prompt)?定义:元提示词是“用来生成提示词的提示词”。换句话说,它是一条指令,让AI帮你写出另一条更具体、更高质量的提示词。 你可以先用一条元提示词:“请帮我生成一条用于撰写‘健康饮食’主题公众号文章的提示词,要求包含目标读者、核心观点、情感基调和输出格式。”AI就会返回一个结构清晰、可直接使用的提示词模板。 总结对比表:概念作用关键特点应用场景元提示词生成/优化提示词自指性、模板化、参数化提示词新手、批量生产黄金圈结构构建有感染力的内容逻辑Why→How→What(顺序关键)文案润色、品牌故事、演讲要更高效地设计元提示词模板 5.**输出格式**:仅返回最终提示词模板本身,不要任何解释、前缀或后缀。 现在,请基于以下用户输入生成提示词模板:{{用户输入}}使用方式:四、高效设计元提示词的4大原则1.角色+任务+约束=完整指令任何高质量提示都应包含这三个要素,元提示词也不例外。
13 · 提示词(Prompt)写法:把话说到 Codex 心坎里 系列导航:上一篇 12 · 斜杠命令与快捷键 教你在会话里把手指放对地方——/ 切模式、清上下文、看状态,键位都熟了。 说句不太中听的实话:同一个 GPT-5、同一个仓库,会提需求的人三句话搞定,不会提的人来回返工五轮还一肚子火。模型早就够强了,多数时候卡你的不是它的脑子,是你递给它的那句话。 把这个想透了,提示词自然就会写了。 (提示:11 · AGENTS.md 其实埋了答案。) 下一篇 14 · 常见工作流——这一篇教的是「怎么把一句话说清」的通用法则,下一篇就把它落到几类最高频的具体活儿上:探索陌生代码库、修 bug、重构、写测试……每一类给你一套能照搬的标准打法。
5、指定输出格式:直接要求返回“完整可运行代码 + 依赖清单 + 接口调用示例 + 单元测试用例”,不用后续再单独追问零散信息。 下面分场景列出几个实战提示词模板场景1:从零生成新功能代码你是资深Python后端工程师,当前项目用Flask + SQLAlchemy,已有User模型包含id、username、email字段。
先搞懂标点——不同模型对提示词格式的"口味"完全不同 在进入全流程之前,有一个基础认知必须先建立——同一套提示词,换个模型就可能失效。 这不是提示词写得好不好的问题,而是模型对提示词结构的"口味"不同。 最常见的误区就是标点符号的使用: 图像提示词:尽量用英文逗号分隔的短语,少写中文长句,顿号句号能省则省。 场景四:AIGC视频创作——Seedance 2.0 工业化分镜提示词 核心前提:图生视频,而非文生视频 精品AIGC短片的标准工作流是先出图、再图生视频——用场景一生成的角色图作为首帧参考,Seedance ,且角色一致性没有保障——这不是精品制作的推荐路径 工作流闭环:场景一的白鸢角色正面图 → 作为 Seedance 2.0 的首帧参考图 → 视频继承角色外观和画面风格 → 视频提示词只负责"让她动起来 ⚠️ 关键点一:图生视频是工作流闭环的核心——用场景一的角色图作为首帧参考,Seedance 2.0 继承渲染风格和角色外观,视频提示词只负责控制运动和光影。
但是,或许他们也可以把自己变成"提示词大师",让机器望尘莫及! 提示词作为 LLM 的 API 通常,我们需要通过写代码来调用 API。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师,面对着并非自己想要的大模型输出,只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 https://promptperfect.jina.ai/ PromptPerfect 提供了优化和简化提示词的功能,可以一键优化提示词、流水线优化、小样本提示、提示词服务等等。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时,你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词,他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3keac6aaaaiamaku3sjsfauodf5iqalya.f10002.mp4?
无论你是开发法律助手、租房合同分析器,还是通用办公自动化助手,理解提示词工程(Prompt Engineering)、选好合适的框架(如LangChain、AutoGen、Semantic Kernel )并建立良好的工作流,都是高效落地智能体项目的关键。 一、提示词(Prompt)是智能体的大脑语言 1.1 什么是提示词? Prompt 是用户与大模型交流的语言,决定了模型的行为方式。 数学题、逻辑判断 Few-shot Prompting 给出几个示例再提问 低样本分类、问答 ReAct Prompting 推理+行动+工具调用 多轮任务智能体(如AutoGPT) 1.3 提示词设计技巧 3.3 提示词开发(Prompt Engineering) 编写初始提示词 增加 Few-shot 示例、CoT、角色设定 尝试不同策略(Zero-shot、ReAct、Tree of Thought
在探讨开发大型语言模型应用程序时,我们必须认识到 GPT 存在一些局限性。这些限制对于我们保持清醒的头脑至关重要。
示例 5:英语发音助手 提示:我希望你为说土耳其语的人扮演一个英语发音助手。我会给你写句子,你只需回答它们的发音,不要写其他内容。回复不能是我句子的翻译,而只能是发音。 例如,如果输入表单为长度=8,大写=1,小写=5,数字=2,特殊=1,你的回答应该是一个密码,如“D5%t9Bgf”。 ✂️扮演同义词查找器 由:@rbadillap 提示:我希望你扮演一个同义词提供者。我会告诉你一个词,你会根据我的提示回复一个同义词列表。每次最多提供 10 个同义词。 如果我想要更多提供的词的同义词,我会回复“更多 x”,其中 x 是你查找同义词的词。你只需回复词汇列表,不要写解释。回复“OK”以确认。 我的第一个命令是“sample(x = 1:10, size = 5)” ✂️扮演 StackOverflow 帖子 贡献者:@5HT2 Prompt: 我希望你扮演一个 stackoverflow 帖子