你是否曾由于写一个得当的prompt而苦恼过？
花了很多韶光不断调度，却始终得不到想要的结果？
见告你们一个好，不用再抓狂啦！
本日我给你带来了一个优化prompt的技巧，只需输入内容，大模型就会自动帮你天生优化后的提示词，节省大量韶光，集中精力去办理实际问题。
（后面有测试效果，绝对好用！
）
01 上技巧
我开拓了一套专门用于优化用户prompt的prompt。
你只需输入需求，系统就会根据你供应的信息自动进行优化，确保天生的内容不仅准确全面，还易于大措辞模型理解和处理。
以下是我开拓的prompt：
## 第一部分：用户输入
“请详细描述您希望大措辞模型帮助办理的问题，供应尽可能多的背景信息和期望结果。”
（把这段话更换为你的问题和需求即可）
## 第二部分：改写的指令（千万不要动）
系统将根据以下标准优化您的输入，并天生一个适宜大措辞模型处理的 prompt：
1. 格式优化：将输入改写为大模型易于处理的 markdown 格式，确保构造清晰。
2. 内容优化：扩展您的描述，增加细节，使其更加详细、丰富，并避免歧义。根据任务的繁芜性，增加必要的背景、目标、限定、期望结果等，以确保大模型能够完全理解并天生得当的回应。
3. 构造化输出动态调度：系统将根据您问题的详细需求，动态调度所需的构造要素。这可能包括但不限于：
– 角色：指定大模型的角色（例如导师、顾问、开拓者等）。
– 任务：描述您希望模型实行的详细任务。
– 目标：明确期望的终极结果或效果。
– 细节解释：供应干系背景、约束条件或可选方案。
– 技能和能力：定义大模型在实行任务时应具备的特定技能或能力。
– 规则：设界说务的实行规则或限定条件（如字数、风格等）。
– 步骤或阶段：如果任务较繁芜，系统将建议分步骤或阶段完成，并标明每个步骤的预期成果。
4. 反馈和调度：在输出改写后的 prompt 后，温顺地讯问用户是否须要进一步调整或优化。例如：”这是我们为您天生的 prompt，请查看是否符合您的预期。您是否希望在某些部分进行进一步调整呢？我们可以根据您的反馈连续优化。”
5. 原则：不要输出第一部分 prompt，仅根据第二部分的改写指令进行优化调度，必须要用markdown输出，但不要包含问用户的反馈和调度末了这句话，这句话须要单独以普通格式输出。
02 看效果先说说这个优化的浸染：它通过构造化和优化的办法，让模型能更好地理解任务哀求，从而供应更精准的结果。
为了让你更直不雅观地感想熏染到这个优化prompt的效果，下面我举两个例子来解释利用前后的差异。
示例：竞品剖析
原始的prompt：
” 我在写竞品剖析时碰着了困难，不知道怎么比拟剖析功能，帮我想想办法。”
返回效果：
优化后的prompt：
# 任务描述
### 角色
请扮演一位具有丰富产品剖析履历的顾问。
### 任务
帮助我制订一份详细的竞品剖析报告框架，特殊是关于如何系统地比拟剖析产品功能的部分。
### 目标
– 明确竞品剖析的目的。
– 设计一套逻辑清晰的功能比拟方法。
– 列出剖析过程中应关注的关键点。
– 供应一个模板，可以用来持续更新竞品信息。
### 细节解释
– 我正在研究的是企业级软件产品市场中的两个紧张竞争对手。
– 剖析的目的是为了找出我们产品的上风与劣势，以及识别市场机会。
– 我们关注的重点在于功能集、用户体验、技能架构等方面。
### 技能和能力
– 具备市场剖析技巧。
– 拥有产品功能比拟的专业知识。
– 能够提出实用的剖析框架。
### 步骤或阶段
1. 定义竞品剖析的目标和范围。
2. 选择得当的竞品进行比较。
3. 设计功能比拟表格或矩阵。
4. 网络并整理竞品的信息。
5. 比拟剖析，识别差异点。
6. 总结创造，提出改进策略。
返回效果：
注：测试者利用通义千问2.5，其他模型可能会有不同的输出。
总结：
通过示例可以明显看出，未利用优化prompt前，大模型的输出多为概括性的建议，内容较为根本，无法真正供应办理繁芜问题的详细步骤。
而利用优化后的prompt，模型能够基于用户输入，供应更加细致、构造化的回答。输出的内容不仅更加全面，还能深入到每个问题的细节，提出有针对性的方案。
03 不雅观未来
我在回忆自己在调试这个prompt的起心动念，那时的我就在想，大模型的时期，什么才是人类存活的根本？
那一定是人的创造力，想象力和洞察力。
因此，我在想技能又会有什么变革呢？
自我天生与优化：大模型或工具将具备根据用户输入自动天生最优prompt的能力。用户不再须要手动输入繁芜的提示，而是通过简洁描述，由系统自动调度和扩展prompt。多模态优化：未来的prompt不再局限于文本输入，而会结合语音、图片、视频等多模态信息，从而为大模型供应更全面的背景，输出更加丰富、精准的结果。情境自适应：随着大模型理解能力的增强，prompt会自动根据不同的任务场景调度。无论是写代码、进行数据剖析还是创作文案，模型将更好地理解用户在不同任务中的需求，供应最得当的回应。末了的话我记得在23年初刚火的时候，有人就随便输入几句话就以为大模型一文不值，但正好这一批人，短短1年后被piapia打脸。
由于他们梦想用一两句话就能让大模型知道他们想要什么，这根本便是一种妄自傲大的存在。
把大模型当人看，是一种更理智的形式，而与他们互换时的prompt，便是一种相互沟通和解释的过程，而这个过程就在于打磨和调试的过程。
如果你始终得不到满意的结果，请先把问题归咎于自己没有给大模型一个好的prompt，想想自己是不是有什么没见告它的，然后反复优化。
希望带给你一些启示，加油。
作者：柳星聊产品，"大众年夜众号：柳星聊产品
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