- 语气：指定所需的语气（例如，正式、随意、信息丰富、有说服力）。
- 格式：定义格式或结构（例如，论文、要点、大纲、对话）。
- 充当：表明要采用的角色或观点（例如，专家、评论家、爱好者）。
- 目的：陈述回应的目标或目的（例如，告知、说服、招待）。
- 上下文：为准确的内容生成提供背景信息、数据或上下文。
- 范围：定义主题的范围或范围。
- 关键字：列出要包含的重要关键字或短语。
- 限制：指定约束条件，例如字数或字符数。
- 示例：提供所需样式、结构或内容的示例。
- 截止日期：提及时间敏感响应的截止日期或时间范围。
- 受众：指定定制内容的目标受众。
- 语言：指示响应的语言（如果与提示不同）。
- 引文：请求包含引文或来源以支持信息。
- 观点：要求 AI 考虑多种观点或意见。
- 反驳：请求解决潜在的反驳。
- 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语。
- 类比：要求 AI 使用类比或示例来阐明概念。
- 引述：请求包含专家的相关引述或陈述。
- 统计数据：鼓励使用统计数据或数据来支持索赔。
- 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像。
- 号召性用语：请求明确的号召性用语或后续步骤。
- 敏感性：提及需要小心处理或避免的敏感主题或问题。
- 幽默：表明是否应加入幽默。
- 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧。
- 文化参考：鼓励包括相关的文化参考。
- 道德考虑：提及要遵循的道德准则。
- 个性化：请求基于用户偏好或特征的个性化。
- 机密性：指定机密性要求或限制。
- 修订要求：提及修订或编辑指南。
- 格式化：指定所需的格式化元素（例如，标题、副标题、列表）。
- 假设情景：鼓励探索假设情景。
- 历史背景：请求考虑历史背景或背景。
- 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势。
- 案例研究：请求参考相关案例研究或真实世界的例子。
- 常见问题解答：要求 AI 生成常见问题列表 (FAQ)。
- 解决问题：请求针对特定问题的解决方案或建议。
- 比较：要求 AI 比较和对比不同的想法或概念。
- 轶事：要求包含相关轶事来说明观点。
- 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂的想法更容易理解。
- Pro/con analysis：要求分析一个话题的利弊。
- 时间表：要求 AI 提供事件或发展的时间表。
- 琐事：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实。
- 吸取的教训：要求讨论从特定情况中吸取的教训。
- 优势和劣势：让 AI 评估一个主题的优势和劣势。
- 摘要：请求一段较长内容的简短摘要。
- 最佳实践：要求 AI 提供有关某个主题的最佳实践或指南。
- 分步指南：请求分步指南或流程说明。
- 提示和技巧：鼓励 AI 分享与主题相关的提示和技巧。
上面这么多条指南心领神会地过一遍即可，没有坏处，但个人觉得完全没必要深究哈鱼友们！因为，其实，这一切都可以归结为：
在这两条简明的原则面前，所有这些 Prompt Engineering 的表述都是愚蠢的。从字面上看，当您要求 GPT 做某事时，在自己表达习惯的基础上尽量做到以上两点即可，不要有任何会话负担，它只是个费电的硅基生物而已。
这家伙太懒了，什么也没留下。
