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。
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
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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。