Learning-Prompt项目解析：ChatGPT提示词框架设计指南

Learning-Prompt项目解析：ChatGPT提示词框架设计指南

Learning-Prompt Free prompt engineering online course. ChatGPT and Midjourney tutorials are now included! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learning-Prompt

引言

在人工智能交互领域，设计高质量的提示词（Prompt）是获取理想输出的关键。本文基于Learning-Prompt项目中的ChatGPT提示词框架内容，深入解析两种主流提示词设计方法论，帮助开发者掌握与AI模型高效对话的核心技巧。

基础提示词框架解析

Elavis Saravia提出的基础框架包含四个核心要素，这些要素构成了与AI模型交互的基本结构：

1. 指令（必需）：明确告知模型需要执行的具体任务

   • 示例："总结以下文章的主要观点"
   • 技术要点：使用祈使句，动词开头，避免模糊表述

2. 上下文（可选）：提供背景信息增强理解

   • 示例："考虑到目标读者是5岁儿童..."
   • 专业建议：上下文应简洁相关，避免信息过载

3. 输入数据（可选）：需要模型处理的具体内容

   • 示例："文章内容：人工智能正在改变..."
   • 最佳实践：结构化输入数据，使用明确分隔符

4. 输出指示（可选）：指定期望的输出格式

   • 示例："用200字以内的段落回答"
   • 专家技巧：可指定JSON、Markdown等结构化格式

框架组合应用

根据任务类型灵活组合要素：

• 信息检索：指令+输入数据
• 创意写作：指令+上下文+输出指示
• 数据分析：所有四要素组合

CRISPE高级框架详解

Matt Nigh提出的CRISPE框架更适合复杂场景，包含五个维度：

1. 角色与能力（Capacity and Role）

   • 技术实现：通过角色设定激活模型的特定知识库
   • 示例："作为资深机器学习工程师和科技作家"

2. 洞察（Insight）

   • 深层原理：帮助模型理解用户真实意图
   • 示例："读者是具有3年经验的Python开发者"

3. 陈述（Statement）

   • 专业技巧：使用SMART原则（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）
   • 示例："对比TensorFlow和PyTorch在CV任务中的性能差异"

4. 个性（Personality）

   • 创新应用：融合不同写作风格
   • 示例："混合使用学术论文和技术博客的写作风格"

5. 实验（Experiment）

   • 工程实践：获取多样化解法
   • 示例："提供三种不同角度的解决方案"

框架对比与选择指南

| 维度 | 基础框架 | CRISPE框架 | |--------------|----------|------------| | 适用场景 | 简单任务 | 复杂任务 | | 学习曲线 | 平缓 | 较陡 | | 输出控制力 | 中等 | 精细 | | 创意支持度 | 一般 | 优秀 | | 开发效率 | 高 | 中 |

选择建议：

• 新手从基础框架入手
• 专业场景使用CRISPE框架
• 可逐步混合使用两种框架

实战优化技巧

1. 渐进式提示：先简单指令，逐步添加要素
2. 变量参数化：使用占位符实现模板复用
3. 元提示技巧：让模型帮助优化提示词
4. 异常处理：预设可能的错误应对方案

结语

掌握提示词框架是AI时代的重要技能。通过系统学习这两种框架，开发者可以：

• 显著提升与AI模型的沟通效率
• 获得更精准可靠的输出结果
• 在各类专业场景中创造更大价值

建议读者结合实际需求，从简单任务开始实践，逐步掌握框架的组合艺术，最终形成自己的提示词设计方法论。

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