一、掌握提示语设计

1、核心技能

2、进阶技能

提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重要性。

这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。

语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。

二、提示语基本元素

1、分类

提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素：

• 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知识和上下文。

• 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式，决定了AI输出的结构、格式和风格。

• 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语工程的重要工具。

2、组合矩阵

提示语元素协同效应理论的核心观点包括：

• 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。
• 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成一个自我强化的正反馈循环。
• 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。
• 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。

三、调教AI的秘籍

让你的提示语效果倍增的关键策略

• 策略一：精准定义任务，减少模糊性
  如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的生成指令、去除多余信息

• 策略二：适当分解复杂任务，降低AI认知负荷
  分解任务的技巧：分段生成、逐层深入、设置逻辑结构

• 策略三：引入引导性问题，提升生成内容的深度
  引导性问题的设计要点：设置多个层次的问题、促使AI对比或论证、引导思维的多样性

• 策略四：控制提示语长度，确保生成的准确性
  控制提示语长度的技巧：避免嵌套复杂的指令、保持简洁性、使用分步提示

• 策略五：灵活运用开放式提示与封闭式提示
  开放式提示：提出开放性问题，允许AI根据多个角度进行生成
  封闭式提示：提出具体问题或设定明确限制，要求AI给出精准回答

四、提示语设计误区

1、缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果

陷阱症状：

• 过度复杂的初始提示语
• 对初次输出结果不满意就放弃
• 缺乏对AI输出的分析和反馈

应对策略：

• 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。
• 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。
• 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。

2、度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确

陷阱症状：

• 提示语异常冗长或过于简短
• AI输出与期望严重不符
• 频繁需要澄清或重新解释需求

应对策略：

• 平衡详细度：提供足够的上下文，但避免过多限制。
• 明确关键点：突出最重要的2-3个要求。
• 使用结构化格式：采用清晰的结构来组织需求。
• 提供示例：如果可能，给出期望输出的简短示例。

3、假设偏见陷阱：当AI只告诉你想听的

陷阱症状：

• 提示语中包含明显立场或倾向
• 获得的信息总是支持特定观点
• 缺乏对立或不同观点的呈现

应对策略：

• 自我审视：在设计提示语时，反思自己可能存在的偏见。
• 使用中立语言：避免在提示语中包含偏见或预设立场。
• 要求多角度分析：明确要求AI提供不同的观点或论据。
• 批判性思考：对AI的输出保持警惕，交叉验证重要信息。

4、幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道

陷阱症状：

• AI提供的具体数据或事实无法验证
• 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语或概念
• 对未来或不确定事件做出过于具体的预测

应对策略：

• 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。
• 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。
• 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信息。
• 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于验证。

5、忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制

陷阱症状：

• 要求AI生成有争议、不道德或非法内容。
• 对AI的拒绝或警告感到困惑或不满。
• 尝试绕过AI的安全机制。
• 忽视AI输出可能带来的伦理影响。

应对策略：

• 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。
• 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。
• 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。
• 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。

6、挖掘反向思维：从非传统角度切入

创新设计策略：

• 设定逆向任务：提示语可以引导AI从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。
• 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。

7、灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间

创新设计策略：

• 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。
• 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。

五、提示词工程：精准指引 效能增益

1、设定明确的目标与上下文

• 说明任务的具体目标（如获取信息、生成文本、分析数据等）
• 提供背景信息，以减少模型的猜测
• 针对不同的场景，给出期望的输出类型（如表格、列表、总结等）

2、激活角色与思维模式

• 设定模型为某种特定的身份，如技术专家、教师或HR
• 指导模型使用某种特定的写作风格（如正式、非正式、技术性等）
• 让模型模拟某种特定的思维模式，如批判性思维、创造性思维等

3、逐步拆解复杂任务

• 将复杂问题分解为多个独立的步骤
• 在每一步操作结束后，请求模型总结或验证中间结果
• 合并多个子任务的输出，形成完整的解决方案或总结

4、引导深入推理与思考

• 让模型分步骤推导出答案，要求“思维链”推理
• 要求模型在作答前进行简要的自我反思或验证
• 要求模型解释每一步的思路，而不仅仅是给出最终答案

5、提供参考材料与外部资源

• 向模型提供外部参考文献或文本，并要求根据这些材料生成答案
• 要求模型在作答时引用或链接到具体的来源
• 集成外部工具（如代码执行）来完成复杂的计算或查找任务

6、动态反馈与迭代优化

• 在收到回答后，指出模型的误差或不足，并要求修正
• 让模型根据前一轮的输出进行自我改进
• 请求模型总结多轮对话中的关键点，确保连贯性和准确性

六、提示词框架：逻辑锚定 思维引导

1、TASTE框架

• Task (任务): 定义模型主要任务或生成内容。
• Audience (目标受众): 明确说明目标受众。
• Structure (结构): 为输出的内容提供明确的组织结构，包括段落安排、论点展开顺序或其他逻辑关系。
• Tone (语气): 指定模型回答时的语气或风格。
• Example (示例):例子或模板可帮助模型理解输出风格或格式。

2、ALIGN框架

• Aim (目标): 明确任务的最终目标。
• Level (难度级别): 定义输出的难度级别。
• Input (输入): 指定需要处理的输入数据或信息，或要求模型依据某些事实或条件进行推理。
• Guidelines (指导原则): 提供模型在执行任务时应该遵循的规则或约束。
• Novelty (新颖性): 明确是否需要模型提供原创性、创新性的内容，是否允许引用已有知识。

3、示例

• Aim: 创建一篇关于“可持续发展”的文章，解释其核心理念。
• Level: 适合高中生阅读，不需要专业术语。
• Input: 提供目前的环境问题的背景，讨论应对全球变暖的策略。
• Guidelines: 文章应使用简洁明了的语言，并避免复杂的技术概念。
• Novelty: 要求结合最新的环境数据，提出新颖的观点和解决方案。

• Task: 写一篇关于数据隐私的重要性的简短博客文章。
• Audience: 普通的互联网用户，非技术背景。
• Structure: 文章需要有明确的开头、中间讨论和结尾，开头提出问题，中间介绍原因和影响，结尾提供建议。
• Tone: 采用友好、易懂的语气。
• Example: 类似于《纽约时报》科技专栏的风格。

七、三重概率：多层互动 逐层精炼

AIGC的三层概率交互的内容生成体系，描述了人工智能与人类在内容创作中的协同合作。通过初始生成、交互筛选和主观优化三个层次，构建了一个动态循环的创作流程，以提升内容生成的效率和质量，满足市场的多样化需求。