前几天写了几篇自己的AI实践：
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很多朋友在后台留言，问我应该如何写高质量的提示词。文末分享一个万能提示词框架，希望对大家有帮助。
我们先看一下一些提示词的基本技巧与原则。
【1】明确（）且具体（）
一个bad case如下：
这个提问明确，但不够具体。AI不确定的点很多：
（1）要什么排序算法；
（2）用什么语言编写；
（3）是否需要算法原理说明；
（4）是否需要时间复杂度说明；
（5）是否需要多个算法比较；
如果提问不够明确具体，内容生成能力强的AI会吐大量内容，内容生成能力弱的AI会直接蒙圈。
优化后的提示词如下：
（1）说明哪个算法；
（2）说明编程语言；
（3）说明额外要求；
【2】把AI当人看，定义角色，描述情景
一个bad case如下：
如果没有明确的角色与情景，AI的回答会相对宽泛，缺乏针对性。
画外音：的内容生成能力真的很强。
如果我们试着定义角色，描述情景：
又或者换一个角色，换一个场景：
【3】设置行为预期
告诉AI，你要干嘛，以及你希望它干嘛，包括你的要求是什么。
举个栗子：
你告诉AI，你会输入什么，以及你希望它输出什么。
【4】借助“AI上下文关联”的能力提高效率
有些AI工具，上下文关联能力非常强，它能够记住你提前定义的角色与情景，提前定义的行为预期。这样，我们就不用每次都重复这些设定了，的提示词效率就能提高很多。
举个栗子：
AI会记住，你将输入主题，希望它输出笑话。第二次，第三次的提示词，它是能关联上下文，记住相关设定的。
画外音：上下文关联能力极强，和上下文关联能力则较差。
【5】重新设定AI，可以使用reset命令
画外音：仅限于
【总结】
综上，可以使用如下的高质量提示词框架
（1）第一步：reset
（2）第二步：初次设定，包含角色，场景，行为预期，以及要求
– 我希望你扮演xxx，你有着xxx的丰富经验
– 我将输入xxx，你会输出xxx
– 我希望你的输出满足xxx
– 我的第一个输入是“xxx”
（3）第三步：后续输入，可省略设定
– 第二个输入“xxx”
– 第三个输入“xxx”
最后一个栗子：
先reset，然后统一设定角色，场景，行为预期，以及要求。
接下来，只需要持续输入已经预设的行为，AI就能高质量响应：
【再次总结】
可以使用如下的高质量提示词框架
（1）第一步：reset
（2）第二步：初次设定，包含角色，场景，行为预期，以及要求
– 我希望你扮演xxx，你有着xxx的丰富经验
– 我将输入xxx，你会输出xxx
– 我希望你的输出满足xxx
– 我的第一个输入是“xxx”
（3）第三步：后续输入，可省略设定
– 第二个输入“xxx”
– 第三个输入“xxx”
你学废了吗？
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