我投入了大量时间研究并测试各种提示词以寻求最佳效果。在这个视频中，我将所有这些经验总结为了 10 个级别的提示词设计技巧。我们会从基础开始，一直深入到最近在新加坡提示词设计比赛中夺冠的专家技术。那我们开始吧。
第 1 级 – 基础请求
在第一级，直接表达你的需求。你只需告诉 ChatGPT 你想要什么，不需要过多思考。有时这样做会有好结果，有时则不然。例如，我让 ChatGPT 总结一篇维基百科的文章，这是一项简单的任务，ChatGPT 的表现也不错。但我们还有很多方法可以优化这个过程。
第 2 级 – 应用格式
第二级，基本格式化。一些微小的格式调整可能会带来意外的大影响。比如，在提示词中添加破折号，可以帮助 ChatGPT 理解各部分的含义。随着提示词的复杂性增加，这种影响会愈加明显。
此外，友好的表达和避免使用否定句也能提高大语言模型的准确性。保持礼貌的态度不仅能改善回应效果，也能让交流更加愉快。
第 3 级 – 精准请求
第三级，明确专注的请求。在这个阶段，我们开始看到回应质量的提升。关键是明确且专注地表达你希望从聊天机器人那里得到什么。避免模糊的指令，清楚地指示你希望得到的反馈。
第 4 级 – 示例说明
第 4 级，给出示例。这是一个稍微高级的提示技术。你可以给 ChatGPT 一些示例输入和输出，以帮助它理解你的需求。
第 5 级 – 自我反省
“嘿，ChatGPT，你漏掉了什么？”这个方法几乎简单到不能再简单了。大语言模型在评估方面要比生成效果更好，所以当你提出这个问题时，实际上是在利用 ChatGPT 的优势。
第 6 级 – 系统提示与定制指令
第六级，精准掌控系统提示。这是一套特殊的指示，可以指导 ChatGPT 按照你所期望的方式回答。提供尽可能多的背景信息，可以显著改善回应质量。
第 7 级 – 人格化应用
第七级，使用角色设定。通过告诉 ChatGPT 扮演某个专家角色，可以提高回答的准确性。
第 8 级 – 思维链
第八级，思考链条。让 ChatGPT 解释思考过程，可以帮助它处理复杂问题。添加“让我们一步步来思考”这句话，通常能得到更好的结果。
第 9 级 – 让大语言模型自己写提示词
第九级，让大语言模型自己写提示词。实际上，大语言模型在给自己出提示时，比人类做得更好。
第 10 级 – CO-STAR 框架
第 10 级是 CO-STAR 框架。这是我最后的建议。CO-STAR 的每个字母都代表提示词的一个具体部分：
- C – Context（上下文）：提供相关的背景信息。
- O – Objective（目标）：给出明确的指示。
- S – Style（风格）：告诉 ChatGPT 想要的写作风格。
- T – Tone（语调）：决定回答的语调。
- A – Audience（听众）：告知 ChatGPT 的目标听众。
- R – Response（回应）：指定想要的回应类型。
让我们看一个例子。假设我经营魔毯生意，目标是撰写一个 Facebook 帖子以吸引人们购买。我设定需要的风格模仿成功公司的方式，语调优雅且具有说服力，目标观众为 30 岁左右的人群，回应格式为四句话，不需要话题标签，但需要加入一些表情符号。这样就能得到更好的结果。
这就是全部内容了。我将会发布更多关于如何巧妙使用 AI 的视频。如果你喜欢这个视频，你可能对下一个也会感兴趣。
