PromptForGood
明确流程的技巧
1. 分步骤拆解逻辑（Chain-of-Thought）
面对复杂或涉及推理的任务，将任务拆分为多个中间步骤，引导模型逐步思考。这能显著提升逻辑运算的准确率。
示例对比：
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[正面]： “请分步骤解答：甲乙两地相距 300 公里，A 车速度 60km/h，B 车速度 40km/h，两车相向而行。请先计算相遇所需的时间，再计算相遇时 A 车行驶的总距离。”
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[反面]： “两车相距 300 公里，速度分别是 60 和 40，相向而出发，请问 A 跑了多远？”（缺乏思维链路提示，对于复杂计算模型偶尔会跳步得出错误结论）
除了在提示词中一次性指出分拆后的步骤，我们也可以利用AI应用的聊天记录和上下文的功能来引导模型逐步思考。
示例：
- 用户： 现有甲乙两地相距 300 公里，A 车速度 60km/h，B 车速度 40km/h，两车相向而行。请计算相遇所需时间
- AI： 3 h
- 用户： 根据这个结果，求 A 行驶的总距离。
- AI： 60 km/h * 3 hours = 180 km
然而对于一些很复杂的问题，你也不知道如何拆分任务，这时你可以先让 AI 拆分任务，制作整个任务的流程清单(todo list)，再引导 AI ，让他按照他自己制作的任务清单行动。
示例对比：
[正面]： - 用户：现在你要给某中学的高中生写一篇科普量子纠缠的文章。字数 1500 字左右，要求语言生动幽默，能够激发读者的好奇心。根据这个需求，为文章写一个大纲。 - AI：[生成的大纲] - 用户：根据这个大纲，让我们来写文章的第一段 - AI：[生成第一段] - 用户：请生成第二段 - ...
[反面]： - 用户：给某中学的高中生写一篇科普量子纠缠的文章。字数 1500 字左右，要求语言生动幽默，能够激发读者的好奇心。
在这个示例中我们想写的文章较长。让AI一次性生成可能会出现以下问题
- 超过单次输出上限
- 输出内容逻辑，结构较差
- AI自己决定了某些因素(如段落结构,引用风格等)，不满意的地方过多，难以修改
反之，如果先让AI生成提纲（也就是写作语境下的“任务清单”），再引导AI分段生成就能有以下好处
- 用户可以掌握整体结构（可以自行修改任务清单）
- 每次生成较短，可读性强
- 输出内容容易更改，出现问题可以让AI改正
2. 精确控制输出形式
当今的大预言模型大多都经过调整，能够自然地使用 markdown 格式输出。
明确要求的输出格式，能够大幅提升内容的可读性和复用价值。
然而，语言模型是“语言模型”，显然在输出二进制或人类不可读的语言时效果较差。这就对于我们常用的一些office文件，如 .docx, .pptx, .xlsx, .pdf 等文件就有些限制。但是我们仍有一些办法来解决这个问题。
2.1 基于文本的各类文件
你或许不知道，有很多类型的文件有多种储存方式。 比如表格，我们常用的文件类型是 xlsx，这是微软指定的二进制格式。 但是世界上有个东西叫 csv (comma-separated values)，它使用逗号分隔文本来储存表格。
知道了这一点，我们就可以直接让AI以 csv 格式输出，然后使用软件将其转换为 xlsx 格式。
其他类似的替代文件格式有 ...
示例对比：
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[正面]： “[很多数据]，帮我把这些数据以 csv 格式整理成表格。行列要求：...”
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[反面]： “[很多数据]，把这些信息整理正表格。”（输出格式不确定，可能需要二次手动排版）
这些技巧的核心在于“透明沟通”——更清晰的需求表达，意味着更少的信息损耗。
2.2 让AI编程
AI不能直接生成人类不可读的文件，但是AI可以写程序，然后让程序生成这些文件。 就算你不熟悉编程，你也可以使用这个方法，因为对于这些简单的脚本，只要你的需求明确，AI很少出错。安装一个简单的编程环境（如 Python），这会让你的工作更加轻松。
现如今一些AI工具（如豆包，Chatgpt等）内置编程沙盒，这让他们能够直接在线上运行代码，使得整个流程更简单。 但需要注意的是线上沙盒往往不允许生成文件，所以在本地运行脚本还是更优。
示例对比：
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[正面]： “[很多数据]，请写一个python脚本，使用适当的库将这些数据整理并以 .xlsx 格式保存。告诉我该如何使用这个脚本。行列要求：...”
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[反面]： “[很多数据]，把这些信息整理成表格。”（输出格式不确定，可能需要二次手动排版）
3. 元提示词
元提示词 (meta promt) 是指让 AI 生成提示词的提示词。AI 比较强大，所以对于使用 AI 这件事本身我们也可以咨询 AI。
元提示词的技巧适用于任务较为复杂，你需要的提示词较长, 或者需求较多时。
使用元提示词的技巧时，人们一般先指出任务，然后明确地让 AI 写一个让 AI 执行该任务的提示词。
这个技巧一般和结构化的提示词一起使用。
示例：
- 用户：请生成一份让 AI 写科普文章的结构化提示词模板。主题是量子交缠，受众是高中生。
- AI：[AI生成的内容较长，自己试试！]
- 用户：[开启新聊天]
- 用户：[用户修改后的AI生成提示词]
- AI：[文章]