如何通过设计 prompt 指令来更好地调教 ChatGPT 等 AI 对话工具？

发表于 3 天前

教你怎么用1条Prompt，把AI存了1年的算力全部榨干至尽！！
我用1条Prompt让GPT在10分钟内写出1章2000字的小说内容，直逼神机和总管。

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需要用到的思维：目标导向+多角色。

目标导向思维，要做到这个目标，设定任务和角色来
多角色思维，指个人在不同组织或情境中扮演不同角色的能力。

这两个思维，不论是在写作还是职场，都是高效率的必杀技。
目标导向，就是时刻专注于目标而把所有元素以及任务都要服务于目标。
在职场上就是要坚持一个目标，你打工是为不打工，你干活是为了不用再干一样的活，为了这个目标，你在工作时，就会阔然开朗。
在写作时，就要以主角为大前提，而编排法宝、奇遇以及其他角色。
多角色思维，就是以「一作十」、「以一作千」、「以一作万」。
职场上就多去思考，如果自己是老板，自己是经理……自己是扫街的。
在写作上，要多去设想作品的角色的差异化。
其实这次的分享，都是缘起很多粉丝都会请教我，有没有小说Prompt分享，这回就来整一波超大的！！！

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具体来讲，目标就是明确写出优质的2000字章节，需要用到怎么做？
优质的2000字章节，当然是优质，不然用AI随便就能写出劣质章节，目标是优质！！！
一篇优质的网文章节是怎么产生？
作者写出来，有几个读者觉得好看，这是最简单的判断方式。
那样我可以作为作者一个角色，也要切换为读者一个角色，这个就是多角色切换，这跟AI写作有什么关系？
那自然是让GPT既当作者，又当读者反馈！
本篇教程就是教你怎么用GPT打开GPT的多重宇宙……
在讲方法之前，得说要准备的东西：

写作AI：GPT4O/openaiO1/O1 pro/Claude
写作Prompt

没有AI工具的小伙伴，你也是在知乎上看到我的写作教程，推荐你一个领取本文工具以及资源的方法，到『知学堂AI写作应用训练营』即可领取，有平台专属的AI工具，囊括巿场上所有的写作AI、图像AI、视频AI，入口就在下面：
点击上面卡片，添加工作人员领取AI工具和Prompt设计教程，拿到下面的Prompt教程，可以写出自己想要的Prompt，研究这些教程很难理解，一定要听直播课讲解，不然很难理得顺。

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这是我常用的AI小说Prompt，想要的小伙伴，可以私信找我。

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有了写作AI工具和Prompt知识，就来好好地看看我是怎么用GPT来生成这么高质的小说章节！
当然高手者，可以直接略过……本文只针对于写作小白……
很多小白拿到了GPT或者其他的写作AI，就开始一顿乱写，然后都会有很多问题：逻辑不通、人名不对、文字干巴巴、完全不理解使用想表达什么！
并且Prompt都是很「简单」。
你看看我的Prompt是怎样打开GPT的多重宇宙：

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这一套Prompt逻辑非常复杂，就算给你了，没有专业的讲解，也是没法理解，但是效果真的好！
以下一条一条来讲解：
I.目标：写2000字章节内容

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这里要强调的是初中一年级看完后，能讲出里面的内容。
很多作者自己写了都不看的，自己写的自己当然知道写的什么，因为自己能自动脑放，但读者可没作者的配置，能自动开启脑放，这一句很重要！重点！要考的！
II.角色管理：编号

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执行官，是建立于作者、读者之上的「上帝」，你就是「造化上帝」。
道理都懂，但还是要讲讲，Prompt是你写的，但执行的是GPT，所以要设定GPT三个角色：执行官、作者、读者。
执行官，是至高权限，用来监督GPT的第1个角色，然后再分派出2个角色：作者A和读者A。
因为作者A不能一边写一边切换读者A，所以一开始就要设定3个角色。
III.角色任务：各施其职

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执行官的任务：

复述「造化上帝」的要求
监督「作者A」和「读者A」的工作有条不紊
最终定稿的完成

基本上，整体的工作，再梳理一下：

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让GPT根据参考的稿件来写2000字的章节
GPT团队有：执行官、作者A、读者A
- 作者A写作2000字的章节第1版
- 读者A反馈1版，作者A写作为2000字的章节第2版
- 读者A反馈2版，作者A写作为2000字的章节第3版
- 读者A反馈第3版
执行官最终检查出第4版

这样就明白了！
就是让GPT把一件事，前前后后干个3次，不断完善，得出第4版。
IV.注意力强：让GPT全力干活

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这是CoT的思路链，可以让GPT4O更加专注，如用O1，也能让O1不要偷懒。

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写作要求，是对内容的把控，要求写作是要对话+描写形式，指定作者写作时，2000字章节是以对话和描写的形式出现。
还要每50字之间检查一次，要有关联，不能乱说，还要注意情绪渲染。

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这个检查要求，是为了让GPT作为执行官最后执行的，作为最后的执行。
最后还要附上参考的章节：

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我附的是《斗破》退婚的前后共3章，用参考章节，这样GPT就能有参考，不会乱吹。
V.GPT执行过程详解
写完了Prompt，还不能停，重点是要实时把控GPT执行官有没有干好活！

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第一步，执行官在复述你的要求，准确无误，那就说明了GPT明白你的需求，也是根据执行官的实力来理解。

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第二步，作者开始干活了！

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第三步，读者A也开始干活了！

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执行官、作者A、读者A都一起工作，一直到最终版本的出现：

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想要一次就完成最好使用O1或者O1 Pro或者Claude Pro，但是这都得加钱，真的太贵了。
我都是免费使用的，其实想要免费使用，真的不用太麻烦，直接到下面就能领取写作AI工具体验：
<a data-draft-node="block" data-draft-type="edu-card" data-edu-card-id="1850300754117660674">点击上面卡片，添加工作人员，领取AI写作工具。
打开了GPT的多重宇宙方法，同样也适用同等算力的AI，并且我正在研究更高层次的Prompt！
既然GPT能召喚：GPT执行官、GPT作者、GPT读者……
何不让GPT再召喚：GPT编辑、GPT执行官、GPT作者、GPT读者……
格局要打开！
这回我直接召喚的是：GPT执行官、Prompt工程师、GPT编辑、GPT作者、GPT读者。
让Prompt工程师直接根据作者、读者反馈来修改Prompt，并写出最准确的小说章节！
想知道后续的AI写作研究如何，可以先关注一下我，后续会继续更新！
有兴趣可以看看其它AI知识：AI大千宇宙

发表于 3 天前

可以说，以ChatGPT为代表的AI工具，下限很低，基本上只要会打字，那么在使用它的过程中都可以完成互动，但与此同时，这类工具的使用上限又很高，往往不同的prompt指令，就会导致AI工具的反馈天差地别。因此，如何实现令AI工具更准确地理解咱们的需求，成为AI工具高效使用的关键。
以ChatGPT为例，经过两年多的摸索后，我感觉想要通过prompt 指令来更好地调教它，需要用两只手来抓。
一手思想，一手用词。
一、思想
所谓的思想，就是要捋清楚你到底需要ChatGPT干什么。
要知道ChatGPT背后的巨量信息库就好像一个藏在山中的宝库一样，想要取得其中的宝藏，不知道路线，光靠铁锹在墙角玩命硬挖，那妥妥的事倍功半。
根据我日常的经验，我简单归纳了几个应用情况和需求类型，通过认识这几点，小伙伴们大概率一般的互动都可以得到咱们想要的结果。
需要强调的是，这几点都是基础中的基础。但凡想针对某一领域深耕，或者配合其它应用做成高效搭档，那肯定是要具体问题具体分析的。例如我用ChatGPT来与Midjourney搭配使用，可能针对不同风格的图片，我都要分别开展针对性的调教，如此才能达到效果最优化。这里就不具体展开了。
1.直接输出型
适用情况：你完全陌生的领域（从头了解和学习成本太高）或你十分熟练的领域（输出结果理想就直接用，如果不理想也能在现有结果上短时间直接修正使用，实现效率提高）
设计 prompt 指令时的注意事项：一定要准确清晰地描述清楚你的要求！一定要准确清晰地描述清楚你的要求！一定要准确清晰地描述清楚你的要求！重要的事情说三遍。因为既然预期就是生成的结果直接使用，所以必须要明确告诉ChatGPT，需要做什么，预期结果是什么，以及需要如何做。
例如，某次领导非要让我整理数以千计的若干EXCEL表数据，这玩意我平时是真没怎么深度用过，少量简单数据处理一下还行，真碰见好几千又比较复杂的筛选、对比及重新组合，我根本搞不定，请教了一些朋友，别人也确认说这玩意除了用后台VBA编程解决，没啥好办法。呵呵哒，VBA，我对它的认识还只停留在，听过。
这时候让我重新学，肯定不现实，这时候我就搬出来了ChatGPT。我先是对所要做的工作进行了简单的步骤分解，为了避免因为操作过多，造成ChatGPT理解负担，对每一个步骤进行分别调试，然后按步骤运行。这样不仅可以在每一步都可以检查其准确性，便于随时调整修正，同时也简化了prompt指令的难度，便于使用。经过大概半个小时左右的测试后，它给出了一整套解决代码，经实际验证，亲测可用，完美！

经过拆解后其中的一个步骤的代码生成

2. 建议意见型
适用情况：你了解大概方向，但又不够具体准确，仅可以判断ChatGPT给出的反馈是否符合要求并发现问题，但让你独自完成该工作，又存在困难的情况。或者需要头脑风暴，进行大量信息刺激的时候。
设计 prompt 指令时的注意事项：提出你的想法和预期结果，让ChatGPT给出可以实现的参考和方案，自己再根据给出的参考和方案进行进一步具化或修正，直至达到要求。因为该情况下往往答案并不是唯一的，且没有准确的标准，往往自己也比较模糊，那么通过对结果的不断迭代，来逐渐修正完善是个有效的思路。
比如我想在十一假期期间在国内旅游度假，但是又没有想好去哪里，怎么玩之类的。我就可以采用这种方式。

以上仅仅是两种基础的使用AI工具的思想，虽然可以满足基本需求，但是对于特定领域、特定内容，其效率有可能会不尽如人意。这时就需要对AI进行有针对性的深度调教，让其成为某一个领域的“专家”。这里我强烈推荐大家看一下AI智能办公课，该课程目标主打一个利用AI工具提高工作效率，有圈内知名老师作阵，保证高质干活。不仅可以供我们快速AI入门，而且在文本处理、数据分析、图像生成、多媒体创作等9大办公领域都有案例展示，让我们可以了解如何开展有针对性的深度调教，快速培养自己的专属AI助手。课程卡片我放在下边啦。
另外也提醒小伙伴们，添加助教老师，还可以领取打包好的AI礼包！

3.内容仿写型
说到特定领域、特定内容的深度调教，培养专属AI小助手，我这里也简单举个例子，仅供展示吧，依据的思想就是内容仿写！
适用情况：程式化、规范化、标准化程度特别高的工作内容，替换信息相对比较有限，大方向有明确的规律可循，可以大大提高生产力。
设计 prompt 指令时的注意事项：给出一个或若干个具有相似特点的例子，并强调你的要求，明确向ChatGPT提出让其参照这些格式，并根据你提供的新信息输出。
例如我要起草一个放假通知，懒得再进行有关词语的替换，那么就完全可以利用来进行快速仿写。

以上三个思想，基本可以应用于大部分日常工作和生活情况。然而，我们要知道，从广度上，AI办公工具不止ChatGPT一个，从深度上，每个AI办公工具经过专门调教都可以实现生产力的极大提升，只有真正亲手推开AI办公工具这扇门，才能亲自体会到它的强大和无限可能。而这一切的前提是，你要认识并了解这些工具，只有认识，你才有可能去使用，只有了解，你才有可能开展只属于你自己的深度调教，让AI办公工具成为更适合你的小助手。
二、用词
除了关键的思想之外，另外就是用词了，标准高效的用词，是完全可以达到事半功倍的效果的。
这里有必要提一点的是，ChatGPT因为是国外公司开发，所以其使用的语言训练材料大部分都是英文的，也因此，它对于英文的识别、分析及反馈，从整体上看，效果是优于中文的。也因此，我当初配合Midjourney来使用的时候，也是采用的英文调教，确实会发现英文prompt要比中文的使用，更加稳定。对于有深度使用需求，或者针对性特别强的使用需求的小伙伴来说，强烈建议使用英文进行调教。
对于仅仅日常浅尝辄止的使用者而言，中文其实也基本可以满足需求，但是为了避免它自信满满地胡说八道，我其实是不建议仅仅将它作为一个搜索引擎来使用的，一来是信息源的准确性无法保证，二来是也太大材小用。
当然，对于中文的prompt，很难一一具体列举建议使用的词汇，毕竟不同领域不同学科其差异性还是很显著的。但有一个共性的特点，就是对于专业性并不强的方向进行调教时，务必要准确表达清楚，很多时候日常用语里默认的一些信息，其实AI是不会识别的，这就会导致我们输入要求时，有时会觉得过于啰嗦，但很多情况下，这是必要的。而对于专业性很强的方向进行调教时，如果有专业的词汇，那尽可能使用专业的词汇，能用一个专业词说清楚的概念，就不要用一段话去描述，这也能大大提升调教效果。
最后，祝大家在不断摸索和前进中，两手抓，两手都能硬，都能拥有一个满意的AI助手，在科技潮流中顺风前行，遥遥领先！

发表于 3 天前

《如何通过设计 prompt 指令来更好地调教 ChatGPT 等 AI 对话工具？》
关键词：prompt技巧，Chatgpt，对话式人工智能工具
全文2000字，阅读时间约5分钟。
很多小伙伴问：别人的chatgpt这么好用，为什么我的chatgpt缺根筋呢？

大家用的都是同一个chatgpt！唯一区别：
高手会用恰当的prompt提示词，如臂使指chatgpt人工智能。
通过阅读OpenAI官方发布的《最佳提示词实践指南》，总结出以下5个技巧：
掌握这5个技巧，你也能激活chatgpt “完全体”！
1.反馈：告诉chatgpt它有什么需要改进，让prompt越来越好
2.小抄：给chatgpt一本参考书（或者把参考文本粘贴给chatgpt），让它在上面找答案
3.拆解：把任务拆解成多个子任务
4.逻辑链：提示chatgpt发现隐藏的逻辑链条，提高答案准确性
5.插件：使用prompt调用外部插件和程序，帮助完成任务
下面详细为大家解释，怎样利用好这些prompt技巧：
技巧1：反馈

什么叫反馈？
玩个游戏：蒙眼走路。
开始走，撞墙了。
怎么办？想顺利通关，一定得有提示：
收到提示：“偏左了”，就往右走一点。
收到提示：“偏右了”，就往左走一点。
这就叫“反馈”。
想要GPT表现更好，也要学会用prompt词提示它怎样调整：
GPT产出的回答太长，就要求“简单的答复”；
GPT产出的回答太简单，就要求“专家级写作”；
GPT解释的太抽象，就要求“初中学生也能听懂的解释”
GPT解释的太宽泛，就要去“给我一些实际生活中的例子”
给GPT反馈，提示词效果立竿见影提升。
反馈要求可以从以下几个方面入手：
1.    为模型赋予特定的角色
2.    使用分割符号清楚要求输入的不同部分
3.    指出完成任务需要的步骤
4.    要求提供例子
5.    指定输出的长度
等等。
不知道如何设计反馈，可以参加知乎知学堂的开展的《知乎知学堂AI智能办公实操训练营》，课程将更系统全面地带你掌握AI工具，提高效率！
就是下面这个卡片，现在只要0.1元
别忘了添加助教去领取《AI提示词设计指南》等资料。

技巧2：小抄

chatgpt总是给不出想要的回答？给他一本教科书，让他在上面找答案。
比如，你问他：“勾股定理怎么应用？”
chatgpt会自信地编个不存在的定理，来糊弄你。
如果提前给他“勾股定理”的文本，“勾的平方，加股的平方，等于弦的平方”，它一定能正确作答。
给chatgpt提供参考文本，可以减少它胡编乱造。就像一张笔记，可以让学生在考试中表现的更好。
技巧3：拆解

将复杂的任务拆解成更简单的子任务。
比如，当你想想让chatgpt帮你润色论文。我们来看以下两种指令词。
指令词1：
“帮我润色论文。”
指令词2：
第一步，“帮我检查修改文中错别字。”
第二步，“帮我修改文中语法问题。”
第三步，“帮我修改一些不常用的表达，转换成更加流畅自然的表达。”
第四步，“请将一些口语化的语句，润色成更专业的表达。”
很明显，指令词2更好。
把一整个复杂的任务交给chatgpt，不如拆解成许多个子任务，逐步交给chatgpt完成。
并且，对于需要很长对话的应用，总结和过滤以前的对话，也能提高chatgpt的性能。
善用这个技巧，能大幅提升回答的表现。
技巧4：补充缺失的逻辑链

当被问17乘以28等于多少，我无法一下答上来。但如果一步步笔算，肯定都能算出结果。
chatgpt也一样。
要求它一下子答上来容易出错。
想得到复杂问题的答案，建议先引导chatgpt发现问题中隐藏逻辑链条。再让chatgpt按照逻辑，一步步得出最终答案。
举个例子：
我想知道“美元降息，对中国出口行业的影响”，下面有两种提示词方案：
提示词1：直接问：

chatgpt回答是：美元降息会刺激中国出口。
但好玩的是，下面的提示词，却得到了完全相反的答案！
提示词2：
步骤一：先询问问题中隐藏的逻辑链条：

步骤二：再让chatgpt按照逻辑链条解答：

完全没想到的是，两种提示词得到了完全不同的答案（把我也搞懵了）
提示词1：美元降息会刺激中国出口
提示词2：美元降息会抑制中国出口
经过进一步询问，果然是有完整逻辑链条的答案才是正确的：

因此，在询问复杂问题时，一定要引导chatgpt找到隐藏的逻辑链条，这样才能得到更准确的答案。
技巧5：插件

使用外部工具，可以赋能chatgpt：
一个文本检索系统，可以帮助chatgpt获取更多相关文件；
一个代码执行引擎，可以帮助chatgpt进行数学运算和运行代码；
一个图像识别程序，可以让chatgpt阅读图片；
chatgpt有了这些外部的程序帮助，会变得更加强大。
现在chatgpt4官方已经上线插件商店plugin store，可以很方便的调用。可以使用恰当的prompt要求它调用外部插件，让chatgpt变成能阅读文件、代码，会观看视频，能上网搜索资料的智能助手。

chatgpt官方已经外接了许多插件，可以阅读pdf文件，可以阅读代码，可以绘制思维导图，可以制作视频等等，非常强大。
因此，在使用chatgpt时，prompt的设计可以参考上述的5个技巧，大幅提升人工智能产品的能力，这里做一下本文的小结：
1.反馈：告诉chatgpt它有什么需要改进，让prompt越来越好
2.小抄：给chatgpt一本参考书（或者把参考文本粘贴给chatgpt），让它在上面找答案
3.拆解：把任务拆解成多个子任务
4.逻辑链：提示chatgpt发现隐藏的逻辑链条，提高答案准确性
5. 插件：使用prompt调用外部插件和程序，帮助完成任务
更多的详细的信息，和prompt使用技巧，可以阅读OpenAI官方发布的《最佳提示词实践指南》：
<a href="http://link.zhihu.com/?target=https%3A//platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices" class=" external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices
本文的技巧都是基于官方发布的文档，请大家自行尝试探索检验，有什么建议和反馈，欢迎交流。

发表于 3 天前

收集整理了prompt engineering的10种实用技巧，以图解的方式解释了它们的主要原理。
本文追求以极简风格逼近这些方法的第一性原理，把黑话翻译成人话，并使用图片范例进行说明。
同时也加入了一些自己的理解，如有出入欢迎指正。

一，Structured Prompt (结构化提示词)

可以按照 prompt = 角色 + 任务 + 要求 + 提示的结构设计清晰明了的提示词。
简单地说，这个结构就是要告诉chatgpt： 你是谁？你要做什么？要做成什么样？要如何做？

二，Prompt Creator (提示词生成器)

简单地说，就是让ChatGPT扮演一个提示词生成专家，帮助你完成/完善/改进你的prompt。

三，One/Few Shot Prompt (单样本/少样本提示)

没有范例：zero shot；给1个范例 one shot；几个范例：few shot;
如果有许许多多的范例，可以尝试finetune模型权重。

四，COT(Chain of Thought，思维链)

在few shot prompt的范例中给出思维链，让模型学习不仅输出结果还要给出思考过程。可以显著提升LLM的表现。

五，Self-Consistency COT (一致性思维链)

把temprature 调成大于0，如0.4. 然后让模型多回答几次，对回答结果进行投票，可以显著改善 COT。

六，Zero-Shot COT (零样本思维链)

不提供范例，只在prompt的结尾加入&#34;Let&#39;s think step by step (让我们一步步思考)“ 能够取得接近 COT的效果。

也可以试试: Let&#39;s work this out in a step by step way to be sure we have the right answer. 让我们逐步解决这个问题，以确保我们得到正确的答案。
根据测试这个咒语效果更好。

七，Self-ask Prompt (自我提问)

在prompt范例中引导LLM将一个复杂的问题拆分为简单的子问题，逐个回答，然后汇总成为答案。
和COT思维链效果有些类似，但同时要求LLM提出子问题并给出答案，对生成内容的约束更大，有时候效果更好。

八，ReACT(Reaon+Act 协同思考和动作 )

按照 think(思考)->act(行动)->observation(观察)->think→act→observation...的模式来解决问题。
ReACT是以强化学习这种范式实现的，需要定义一个可以交互的环境env。
智能体agent就是LLM。act就是和环境交互(如查询互联网，调用工具，执行代码等)。

AutoGPT也是这种强化学习范式prompt的产物，AutoGPT设计的主要prompt模式如下：
Thoughts(当前的思考)->Reasoning(推理过程->Plan(后续计划)->Criticism(自我批判审视)->Next action(下一步行动)
九，Reflexion (失败后自我反思)

按照任务->尝试->评估->如果失败则反思(Reflection)失败原因->再次尝试→...的模式来解决问题。
加了Reflection步骤可以明显提升成功率。作者认为反思步骤可以帮助LLM建立长期记忆或者经验。
Reflection也是以强化学习范式实现的，需要定义一个可以交互的环境env，和ReACT出自同一批作者。

十，Langchain

将本地文档做成知识库，根据Query问题按照文本emedding向量相似度查询到最相关的知识内容，按照模版拼接到Prompt中。
核心技术是Embedding算法，以及向量数据库查询。

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发表于 3 天前

最近，关于 ChatGPT 的讨论越来越多，但大多数人仅仅将其视为一款聊天机器人，并从猎奇的角度去测试其人工智能的回答。然而，ChatGPT 不仅仅是一个猎奇的 AI 玩具，未来它将会成为必备生产工具。ChatGPT 之类的 AI 工具将用它巨大的语言知识库，为我们创造更多的价值。
ChatGPT 的回复质量取决于提示词（即 Prompt）。这通常是用户提供的问题或文本，以激活模型生成回复。简单来说，prompt 就是用户想要询问的内容，作为输入送到 ChatGPT 中，ChatGPT 会尝试理解这个输入，然后输出合适的回答或响应。通过优化提示词，可以使 ChatGPT 生成更加准确、有用的回复。为了能让 ChatGPT 成为生产力工具，我花大量时间逐个研究提示词的规则和范例，如 ChatGPT Prompt Examples、Awesome ChatGPT Prompts、Learn Prompting 等。我筛选出了 163 个 Prompts（提示词），仅记录它们的功能而非内容，这就让我的笔记超过了 5000 字。提示词目录也变得越来越长，即使将浏览器全屏，也无法完整显示。起初，我制作提示词目录是为了方便自己，但每次需要查找提示词时，我不得不依靠记忆。这些笔记反而成为了负担，拖累 ChatGPT 的工作效率。
为了更好地使用 ChatGPT，我将精选的提示词编入索引，根据领域和功能对其进行分类，添加针对提示词的标签筛选、关键词搜索、一键复制和中英文切换功能，创建了 ChatGPT Shortcut 项目。即使是初学者，你只需打开 ChatGPT Shortcut 页面，复制提示词，稍加修改后发送给 ChatGPT，就能获得指定输出，让你的生产力加倍！
使用说明

ChatGPT Shortcut 页面默认显示全部的提示词，页面分为标签区、搜索区和提示词展示区。

标签筛选

标签区按提示词的领域和功能进行划分，可根据不同场景和需求进行选择。与标签区右上方的「标签筛选规则切换」按钮配合使用，可进行多标签筛选。默认状态为 OR，即选中标签下的所有提示词。切换到 AND 后，将筛选出具备已选中的多个标签的提示词。

关键词搜索

关键词搜索范围包括提示词的标题、简介、内容和中文翻译。输入关键词后，提示词展示区将立即展示筛选出的内容。如果已选中标签，则关键词搜索仅限于标签筛选范围内。

展示区复制

通过标签筛选和关键词搜索，点击卡片右上方的「复制」按钮即可获取提示词，将其粘贴到 ChatGPT 中，参考中文提示调整需求文本，即可得到指定领域的回复。如果提示词中的中文备注没有解释清楚，可以点击提示词的绿色标题查看来源网页。

语言切换

默认情况下，提示词内容会显示为英文。如果你想查看中文释义，可以点击提示词内容将其切换到中文，再次点击即可切回英文。请注意，语言切换只在文字上点击有效，点击空白区域无效。中文释义为机器翻译，仅供参考。

如果想让提示词默认显示为中文，你可以点击导航栏右侧的 CN 按钮。需要注意的是，即使切换到中文翻译，复制按钮也仅针对英文提示词复制。下方会有解释原因。
常见问题

为什么提示词用英文？

ChatGPT Shortcut 是为方便中文母语人士使用 ChatGPT 而创建的，但是提示词却全部是英文。这是因为相较于中文，ChatGPT 对英文的理解更为出色。即使是国内第一个对话式大型语言模型 MOSS，也承认 MOSS 的英文回答水平比中文高，建议使用英文。（MOSS 已不对外开放）
使用中文提示词可能会得到不错的结果，但是当你再次输入相同的中文提示时，结果可能与之前大相径庭。因为 ChatGPT 对中文的理解每次都不同，所以建议大家在生产力型提示词的输入中使用英文提示词，以保证输出效果。此外，英文提示词带来的回复也很可能是英文的，你可以在提示词结尾添加 respond in Chinese，将回复指定为中文。
搜索无法输入中文

搜索功能基于 Docusaurus 的 showcase，因此存在与其相同的 bug。移动端支持中文输入，而 PC 端使用中文输入法会丢失焦点，需通过复制中文关键词来解决，或者使用浏览器自带的全文搜索功能。一般情况下，建议使用英文搜索。已将该问题提交给 Docusaurus，正在等待修复。目前对方的回复是尝试修复 FWIW, you should not be using Chinese anyway, since the showcase is not localized。
输出虚假信息

ChatGPT 虽然非常强大，但并不是万能的。有时它会输出虚假信息。例如，当我需要将上百条信息录入到 ChatGPT Shortcut 中时，我让 ChatGPT 按指定格式转换数据。但是在转换过程中，我发现其中一些信息被 ChatGPT 误写。例如，在文本中一条标签是 movie critic，而 ChatGPT 将其更改为 film critic。尽管这在文本中不会造成什么影响，但放在代码中会报错。因此，在使用 ChatGPT 时，务必检查其输出内容。
提示词不好用

所有提示词均来自互联网，会定期进行更新。虽然我测试过每一条提示词，但实际效果会因人而异。如需自定义提示词，可以参考 ChatGPT Shortcut 和 ChatGPT Prompt Examples 进行调整。如果你发现任何错误或有好的提示词，欢迎反馈和投稿。
为什么执着于 ChatGPT？

家人看到我每天把大量时间花在 ChatGPT，实际上并不能理解。因为这看起来跟我的工作关系不大。ChatGPT 帮我节省的时间远少于我的投入，帮我写的代码和文章都需要大幅修改，而查找的资料也基本上只是基础知识，而对于具体的问题我还需要去专业网站进行查询。那么，ChatGPT 究竟有什么用呢？等它成熟了再去使用不好吗？
但是，我们需要明确的是，使用 ChatGPT 等 AI 工具可以提高我们的工作效率和解放我们的时间，让我们可以更专注于创造性的工作和创新性的思考。比如，ChatGPT 在文章修订、语气转换、语音录入、代码解释、创意思维等方面已经成为我不可或缺的工具。虽然 ChatGPT 目前的功能和表现还有待提高和改进，但它毕竟是未来工具的一部分，是我们不断提高自己和适应未来的必要工具。我相信随着时间的推移，ChatGPT 的表现会越来越优秀，让我们的工作更高效，更具有创造性。
最后

目前，ChatGPT 已经有 1 亿用户，但这仅仅是 80 亿人口中很小的一部分。无论你身处哪个行业，你使用 ChatGPT 都代表着你在行业前沿。尽管你可能认为这看起来似乎与你的行业无关，但使用它就代表着你比别人更早地迈出了这一步，可以探索更多的可能性。
我希望能够让更多的人了解和使用 ChatGPT，摆脱对其聊天机器人的刻板印象，而是用它来提高工作效率。因为我相信，在未来，ChatGPT 和其他 AI 工具会扮演越来越重要的角色，成为我们生产力的强大工具。

如何通过设计 prompt 指令来更好地调教 ChatGPT 等 AI 对话工具？

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