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" } P7
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? 二 两种模板 2.1 PromptTemplate 2.1.1 基础模板 通过占位符 {} 动态插入变量,生成标准提示词。 适用场景:单一变量替换的简单提示。 (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。
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。 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. 如果你想试试,推荐从简单题目开始,实验不同提示词。欢迎在评论区分享你的AI解题经历!如果需要插件更新或更多提示词示例,关注我,下期见~ (文章基于个人经验,2025年9月撰写。)
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. 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] * 主题类提示词格式:“请谈谈对[具体主题]的看法。” 这样的提示词格式有助于ERNIE-Bot 4.0更好地理解用户的意图和所需的信息,从而提供更准确的回答和响应。 ERNIE-Bot 4.0提示词符号的正确使用方法 在使用ERNIE-Bot 4.0时,正确使用提示词符号可以帮助提高输入的自然性和准确性。以下是一些建议,以确保您正确地使用提示词符号: 1. 在使用ERNIE-Bot 4.0时,正确使用提示词符号可以帮助提高输入的自然性和准确性。 以下是一些建议,以确保您正确使用提示词符号: 1.
假设你的时间有限,无法阅读整篇文章,我们可以编写关键词提示,让 GPT 为我们生成一份简洁的摘要,字数不超过 50 个。这样一来,您便能快速了解文章的主要内容,提高阅读效率。 为了实现这一目标,我们也可以修改提示词,这样他们就可以生成一个更适用于你业务中的一个特定目标的总结。 我们可以再修改一下提示词,这样他们就可以生成一个更适用于你业务中的一个特定目标的总结。
加上:在描述的结尾,包括技术规格说明书中所有的7个字符的产品ID。 prompt = f""" 您的任务是帮助营销团队根据技术规格说明书, 创建一个产品的零售网站描述。 在描述的结尾,包括技术规格说明书中所有的7个字符的产品ID。 使用最多100个中文字。 在描述的结尾,包括技术规格说明书中所有的7个字符的产品ID。 在描述后,包括一个表格列出产品的尺寸。该表格应该有两列。 在第一列中包括尺寸的名称。在第二列中只包括英寸的测量值。 -100/110
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 高效通用元提示词你是一位顶尖的提示工程师,请根据用户提供的任意输入,智能推断其真实需求,并生成一条高度优化、可直接用于大语言模型的提示词模板。请遵循以下规则:1. 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。 把这个想透了,提示词自然就会写了。 官方说得很直白: 设目标时,目标文本同时充当起始提示和完成标准。Codex 用它决定下一步做什么、以及任务是不是完成了。 (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。
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。
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/0bc36iag6aaatiaiarm3obsfb4wdn7zaa3ya.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
示例 7:抄袭检测器 提示:我希望你扮演一名抄袭检测器。我会给你句子,你只会回复检测不出抄袭的语言,不要写解释。 域名应该最多有 7-8 个字母,应该简短但独特,可以是引人注目的或不存在的词。不要写解释。回复“OK”以确认。 ✂️扮演疯子的角色 贡献者:@devisasari 提示:我希望你扮演一个疯子。疯子的句子毫无意义。疯子使用的词完全是任意的。疯子以任何方式都不构成逻辑句子。 ✂️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。
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: 关于提示词工程(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: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新): https
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: 关于提示词工程(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: 提示词 这组数中的奇数相加得到一个偶数:15、32、5、13、82、7、1。 A: 输出: 将所有奇数(15、5、13、7、1)加起来得到41。答案是False。 哇! 这组数中的奇数相加得到一个偶数:15、32、5、13、82、7、1。 A: 输出: 将所有奇数(15、5、13、7、1)加起来得到41。答案是False。 ---- 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: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文
• 写好系统提示词,AI 才会稳定、可控、专业。 系统提示词到底是什么? 系统提示词(System Prompt/System Message)是对 AI 的“角色设定”和“行为规范”。 直接可用的示例:把 AI 设定为“程序员 NEO” 下面这段系统提示词,会让 AI 以“程序员 NEO”的身份回答,风格专业、清晰、可操作: 你是一个程序员 NEO,擅长各种编程语言和技术栈。 : 写好系统提示词的 7 个技巧 • 角色要具体:工程师/架构师/测试/DBA/产品,而不是“AI 助手” • 任务要清晰:输入-处理-输出,最好给步骤和验收标准 • 输出有格式:列表/表格/代码块/JSON 需声明禁止事项 • 一开始就让它长篇输出 → 先“澄清需求”,再“分步完成” • 过度模板化 → 适度留白,避免响应僵硬 • 不做效果验证 → 多轮对话回归测试,必要时做 A/B Prompt 通用系统提示词模板 /API - 无法确认的信息请明确说明“不确定,并给出获取路径” - {任何需要拒绝的场景或合规限制} 风格与语气: - 简洁直接、通俗解释技术点 - 先需求确认,后给最终答案 小结与互动 • 系统提示词是