核心摘要
一份全面的提示工程指南，强调清晰指令的重要性。核心观点：大多数人只使用了 AI 10% 的能力，通过适当的提示工程技术可以显著提升输出质量。
五大核心原则：
- 具体而非模糊：每个词都应帮助 AI 准确理解需求
- 分配角色：角色设定能激活相关专业知识
- 提供上下文：受众、目的、约束条件
- 结构化输出：明确格式要求
- 迭代优化：将提示工程视为对话，基于反馈改进
CRAFT 框架：
- Context：设置场景
- Role：AI 应该扮演谁
- Action：具体任务
- Format：输出结构
- Tone：风格和语气
高级技巧：
- Chain of Thought：要求分步思考以提升推理准确性
- Few-shot Examples：2-3 个示例指导格式和风格
- 约束和边界：告诉 AI 不应该做什么往往比额外指令更有效
- 温度和创意控制：通过措辞调整创意程度
常见错误：
- 提示太短 → 获得通用回复
- 单次尝试期望完美 → 应建立反馈循环
- 假设 AI 了解上下文 → 总是包含必要背景
- 忽略输出约束 → 始终指定格式要求
关联连接
- Prompt_Engineering — 提示工程总览
- CRAFT_Framework — CRAFT 提示框架
- Claude — Anthropic Claude 模型
- ChatGPT — OpenAI ChatGPT