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  • 来自专栏机器学习与统计学

    GPT-5 系统提示,泄漏

    GPT-5 使用技巧的文章也都不错: 1、# GPT-5 提示指南: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 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?”

    1.1K10编辑于 2025-08-12
  • 来自专栏AIGC新知

    GPT-5 提示官方指南

    GPT-5 提示指南 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

    68610编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏prepared

    AI 提示提示大赛冠军是怎么写提示的?

    一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示大赛中获得冠军,我们来看看她的提示是怎么写的。 提示女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示,从而获得大赛冠军的。 一句话提示 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? 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 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? 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。

    1.6K22编辑于 2024-08-21
  • 写好提示

    现在好多应用开发工程师已经变成了提示工程师。写好提示,就能提升开发和解决问题的效率。如何写好提示呢?提示 = 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的最后一步:输出要求。 再简化下:提示 = 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的技术,旨在扩展对提示的理解,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

    30910编辑于 2025-09-02
  • 来自专栏小工匠聊架构

    ChatGPT - 提示

    PromptBase Prompt 提示网站 - PromptBase https://promptbase.com/ 支持的提示有 ---- chatgpt 提示 https://promptbase.com

    97380编辑于 2023-05-01
  • 来自专栏指剑的分享

    Deforum提示

    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,

    82330编辑于 2023-10-05
  • 来自专栏AI应用开发实践

    提示工程

    事无巨细,提示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 什么样的提示算优秀? (所有细节混在一起) """ 这种提示存在几个问题: 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。 例如在构建反义提示模板时,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.

    22510编辑于 2026-03-26
  • 来自专栏AI SPPECH

    AI助力CTF:现代工作流提示解题初探

    AI助力CTF:现代工作流提示解题初探 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,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的提示示例。 提示技巧: 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则通过提示实现“自动解题”。示例流程:  1. VSCode分析挑战。  2.

    99910编辑于 2025-11-12
  • 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏

    【AI 大模型】提示工程 ③ ( 提示用法 | 提示 Prompt 构成 | 提示位置对权重的影响 | 提示 Prompt 调优 | OpenAI 的 API 类型 | 提示重要参数说明 )

    一、提示用法 提示 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 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 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示 Prompt 构成 1 、提示构成 提示 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 , 指定角色提示放在最前面 , 生成的结果最准确 ; 大模型 对 提示 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 得到的结果不满意 , 我们就对 提示 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 知道训练数据 : 了解 提示

    2K33编辑于 2024-07-14
  • 来自专栏PHP技术分享

    如何用多专家协作打造完美的ChatGPT提示工作流

    完美的通用AI提示工作流在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,打造高质量提示与输出。先说终级提示:你是一位多学科专家级的ChatGPT提示工程师。 这让提示更具针对性。7. 生成最终提示当所有专家、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,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提示工作流PHP小志:https://www.zmzhz.com

    51700编辑于 2025-10-20
  • 来自专栏CSDNToQQCode

    ERNIE-Bot 4.0提示原则与提示格式

    ERNIE-Bot 4.0提示原则 ERNIE-Bot 4.0的提示原则可能包括以下几个方面: 1. 上下文相关性:提示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提示格式 ERNIE-Bot 4.0的提示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.

    54140编辑于 2023-11-15
  • 来自专栏Michael阿明学习之路

    迭代prompt提示

    -100/110

    from IPython.display import display, HTML display(HTML(response)) 以上一步一步的修改迭代提示

    91820编辑于 2023-05-09
  • 来自专栏PHP技术分享

    提示是什么?如何高效的使用元提示模版,解锁AI提示隐藏玩法

    一、什么是元提示(Meta-Prompt)?定义:元提示是“用来生成提示提示”。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。 你可以先用一条元提示:“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,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、可直接使用的提示模板。 总结对比表:概念作用关键特点应用场景元提示生成/优化提示自指性、模板化、参数化提示新手、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模板 5.**输出格式**:仅返回最终提示模板本身,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模板:{{用户输入}}使用方式:四、高效设计元提示的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,元提示也不例外。

    1K10编辑于 2025-11-16
  • 来自专栏信数据得永生

    ChatGPT 提示大师

    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”。 ✂️扮演同义查找器 由:@rbadillap 提示:我希望你扮演一个同义提供者。我会告诉你一个,你会根据我的提示回复一个同义列表。每次最多提供 10 个同义。 如果我想要更多提供的的同义,我会回复“更多 x”,其中 x 是你查找同义。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

    1.1K00编辑于 2024-05-24
  • 智能体开发实战指南:提示设计、开发框架与工作流详解

    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(Prompt)是智能体的大脑语言 1.1 什么是提示? 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 提示设计技巧 3.3 提示开发(Prompt Engineering) 编写初始提示 增加 Few-shot 示例、CoT、角色设定 尝试不同策略(Zero-shot、ReAct、Tree of Thought

    1.3K23编辑于 2025-12-20
  • 来自专栏Python编程爱好者

    传统提示工程将亡,全新提示工程已至

    但是,或许他们也可以把自己变成"提示大师",让机器望尘莫及! 提示作为 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的功能,可以一键优化提示、流水线优化、小样本提示提示服务等等。 提示工程的 IDE —— PromptPerfect 提示一键优化 在给大模型写提示时,你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示,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 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3keac6aaaaiamaku3sjsfauodf5iqalya.f10002.mp4?

    93210编辑于 2023-08-18
  • 来自专栏技术专家成长之路

    面向Java开发者的ChatGPT提示工程(5

    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。

    40140编辑于 2023-09-01
  • 来自专栏云微的一点分享

    提示(prompt)工程指南(三):高级提示

    完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题: 提示 现在让我们尝试使用特殊的提示提示: 我去了市场买了10个苹果。我给邻居两个苹果,把两个苹果给修理工。然后我又买了5个苹果并吃了一个。我还剩下多少苹果? 让我们逐步思考。 然后您又买了5个苹果,现在您拥有11个苹果。 最后,您吃了一个苹果,所以您还剩下10个苹果。 "这个简单的提示在这项任务上的效果很好,令人印象深刻。 ---- 上一节(基本提示) 下一节(应用) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示工程(prompt)的指南、论文

    2.2K12编辑于 2023-03-31
  • 来自专栏云微的一点分享

    提示(prompt)工程指南(二):基本提示

    完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 提示: 9000 * 9000 等于多少? 输出: 81,000,000 我们来试试更难的。 提示: 这组数字中的奇数相加实得偶数:15、32、5、13、82、7、1。 让我们通过改进提示来改善一下。 提示: 这组数字中的奇数相加实得偶数:15、32、5、13、82、7、1。 通过分步解决问题来解决。首先,识别奇数、将它们相加,然后指出结果是奇数还是偶数。 输出: 奇数:15、5、13、7、1 和:41 41是奇数。 好多了,对吧?顺便说一下,我试过几次,这个系统有时会失败。如果您提供更好的指导并结合实例,可能会有更准确的结果。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新): https

    3K41编辑于 2023-03-31
  • 来自专栏一个正经的测试

    如何写好Sora的中文提示?附上最全提示集合

    今日主题:如何写好Sora的中文提示 关键:结构化 1. 为什么要实现结构化的提示 结构化提示可以更准确地描述图像的内容,从而生成更加逼真且更加符合使用者所期望的视频。 将提取的信息作为提示的一部分,以指导Sora生成更好的视频。 我们可以使用类似填表格,或者直接输入的方式,将我们的提示输入到Sora中,让Sora能够产生更加符合内心需求的视频。 5. 结构化提示的不足之处 这种结构化的提示,对于使用者的思路是有一定要求的,如果选择不填写,或许Sora会自行考虑缺省的内容,届时或许会产生一些好玩的事情。 结构化提示的输入,需要使用者有一定的文字功底,如果输入错误,或许会生成一些令人啼笑皆非的视频。 这种结构化提示,将会限制Sora的自我发挥空间,以实现我们想要的视频效果。 因为我们的提示越详细,Sora就越能够按照我们的要求去生成视频。当然这在大多数都是好的情况。 这种结构化提示,不适合给予模棱两可的信息,这样或许会让Sora生成一些不符合期望的视频。

    2K10编辑于 2024-12-19
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