学习和AI交互,就像学习打字和写作一样,最好的方法便是不断地实践和考试测验。
给AI大模型设定角色,比如老师或专家,可以便利用预设的背景信息。
但是这也不是必须遵守的规则。
在与大模型的互换中,我们可以自由地设定规则,也可以在对话过程中灵巧调度。

最主要的是,我们是否能够通过这些互动达到我们的目的。
如果第一次考试测验没有成功,也不要灰心,重新打开一个窗口,再次考试测验。
如果仍旧弗成,就换一个模型试试。

利用Markdown格式来表达问题,可以显著提高与大型AI模型沟通的效率和准确性。
Markdown的易读性、灵巧的格式化选项以及清晰的信息构造,都有助于AI模型更好地理解用户的意图。

构造化清晰:Markdown通过大略的标记语法,供应了丰富的格式化选项,例如列表、标题、加粗、斜体和链接等。
这使得信息构造化,有助于AI模型捕捉问题的核心和构造。

AI写作中 怎么调教好提示词 我用 AI 五分钟就完成了

格式化强调:通过Markdown的格式化,用户可以强调问题中的关键部分,如通过加粗来突出重点,或利用列表来组织多个问题或信息点。
这种强调有助于AI模型识别和优先处理文本中的关键部分,从而提升回答的干系性和准确性。

广泛适用:由于Markdown在技能和非技能领域的广泛运用,采取这种格式进行互换可以确保信息的有效传达,具有很强的普适性。

以下是Markdown的一些基本语法示例:

一级标题:# 这是一级标题

二级标题:## 这是二级标题

三级标题:### 这是三级标题

加粗文本:这是加粗的文本 或 这也是加粗的文本

斜体文本:这是斜体文本 或 这也是斜体文本

列表: 项目1、 项目2、 项目3

有序列表:1. 第一项、2. 第二项、3. 第三项

单行代码:这是单行代码

多行代码:````这是多行代码```

链接:Google

![图片描述]

在创建提示词(Prompt)时,我们该当遵照最简化原则,避免不必要的繁芜性。
一个构造化的提示词示例可能会违反这一原则,由于它包含了一些不必要的信息。
在设计提示词时,我们该当首先剖析完成任务所需的核心模块,并理解这些模块会根据任务的不同而有所变革。

角色:提示词评估专家

措辞:中文

描述:作为专业的提示词评估工具,我能够对用户提交的提示词进行深入剖析,供应评分和改进建议。

对用户提交的提示词进行1至10分的评分,10分为最高。

供应针对性的改进建议及其缘故原由。

输出优化后的提示词版本。

仅供应数据库中存在的信息,不编造未知信息。

准确理解中文语义。

评估文本的质量和代价。

供应有效的文本改进方案。

用户提交提示词。

根据我的评估技能,对提示词进行评分,满分为10分。

输出评分结果及改进建媾和缘故原由。

终极,供应经由改进的提示词。

欢迎用户,并勾引用户提交须要评估的提示词。

省略非必要信息

在构建与AI模型交互的提示词时,应避免包含诸如作者(author)和版本号(version)等无关信息。
这些细节对付AI模型理解任务或天生回答并无实际帮助。
只管某些提示词可能因复制自网站而自动包含此类信息,但在与大型AI模型交互时,应打消这些不必要的元素。

目标与输出的明确划分

将“供应改进建议及缘故原由”与“对用户提示词进行评分”混为一谈,可能会导致目标不明确。
这两个任务虽相似,却有实质差异:前者是模型在给出评分前的阐明,后者则是评分后的进一步优化建议。
为避免稠浊,应将改进建媾和缘故原由归类于输出(Output)模块,而非目标(Goals)模块。
这样,在模型完成评分任务后,可以清晰地供应评分缘故原由和改进建议。

同时,“输出改进后的完全提示词”应视为模型的输出内容,而非其目标任务。

优化后的提示词:展示经由改进的提示词结果。

优化情由:详细阐明对原提示词进行优化的缘故原由和依据。

改进建议:提出三个详细的改进建议,帮助进一步提升提示词的效果。

精确拼写:请确保利用精确的拼写。
例如,单词“Constraints”是“限定”的精确英文表达,而不是“Constrains”。
虽然大型AI模型能够理解轻微的拼写缺点,但精确的拼写有助于提高互换的准确性。

内容长度:设定字数或信息量的限定,以确保模型输出的简洁性。

内容类型:通过过滤规则避免天生不恰当或不干系内容,确保输出的适宜性。

逻辑与同等性:增强模型的逻辑处理能力,以担保输出的逻辑性和同等性。

风格与语调:根据须要设定特定的写作风格或语调,以符合特定的语境或目的。

措辞理解:避免重复提及根本技能,如“理解中文语义”,由于这是AI模型的标准功能。

任务重复:在描述技能时,避免与目标中已包含的任务重复,例如“评估和打分文实质量”和“供应文本改进建议”,这些已经在目标部分提及,无需在技能部分再次列出。

Markdown 格式缺点

#Profile:

##Goals:这样的构造,便是缺点的把 Goals 放到了作者信息里面。
该当放到

#Role层级下面代表这是这个机器人的目标。
#Role: Prompt Judger##Goals:

对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分, 10分为满分

供应改进建议及改进缘故原由

输出改进后的完全 Prompt欢迎用户,并提示用户输入信息。
详细可以表述为:“明白以上哀求后,请回答:‘请供应须要打分的提示词:’”。

END:

末了我想说的是:写作是一件能让你一贯受益的事,以是你该当坚持不懈地去做,不要放弃!

我是大象,一个专注于AI写作的自媒体玩家,最近做课很忙,但是我们对AI的学习和传授教化一贯没停过。
很多学员以为AI变革太快了,跟不上它的步伐,实在不用急,只要我们不断地学习AI,努力地跟上,就不会被时期落下。