GPT Prompt提示词模板--测试工程师

文章讲述了如何通过Prompt工程,以测试工程师的角色,生成详细的测试用例,包括Excel表格中的用例名称、预置条件、逻辑和预期结果,以便有效控制ChatGPT等语言模型的输出内容。

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Prompt工程是创建提示或指导像ChatGPT这样的语言模型输出的过程。它允许用户控制模型的输出并生成符合其特定需求的文本。

Prompt工程的作用,通过提供清晰而具体的指令,可以引导模型的输出并确保其相关性。

Prompt公式是提示的特定格式,通常由三个主要元素组成:

标准:★Prompt公式:生成[任务]●任务:明确而简沽地陈述Prompt要求模型生成的内容。提供了一个具体的任务,让模型完成。

说明:★Prompt公式:按照以下说明生成[任务]:[说明]●说明:为模型提供一个清晰简明的任务,和可以遵循的具体说明。

角色:★Prompt公式:以[角色]身份生成[任务]●角色:模型在生成文本时应扮演的角色。

提问内容(案例)角色(固定)任务(固定)说明(固定)需求文本(可变)

应用案例:

提问内容(案例)

以测试工程师的身份。生成功能需求的测试用例。生成excel表格。包含字段:用例名称(格式:用例意图_观察点)、预置条件、用例设计描述(用例的额外说明)、用例逻辑(格式:正向常规操作、反向极限操作)、步骤编号(格式:从001开始依次升序)、执行步骤、预期结果(预期结果的描述尽量准确、具体、易确认、有代表性)、用例级别(格式:P0核心功能用例、P1重要功能用例、P2一般功能用例、P3发散用例)。//需求内容:办事人存取件,使用身份证(刷或输)+手机号+手机号验证码的方式验证,无需使用人证比对;管理员存取件,使用身份证(仅刷)+人证比对的方式验证,无需手机号。

//要点:需要把关键因素连起来,删除空格,不要随意加标点符号,影响GPT断句。

角色(固定):以测试工程师的身份。

//说明:模型在生成文本时应扮演的角色。

任务(固定):生成功能需求的测试用例。

//说明:明确而简沽地陈述Prompt要求模型生成的内容。提供了一个具体的任务,让模型完成。

说明(固定):生成excel表格。包含字段:用例名称(格式:用例意图_观察点)、预置条件、用例设计描述(用例的额外说明)、用例逻辑(格式:正向常规操作、反向极限操作)、步骤编号(格式:从001开始依次升序)、执行步骤、预期结果(预期结果的描述尽量准确、具体、易确认、有代表性)、用例级别(格式:P0核心功能用例、P1重要功能用例、P2一般功能用例、P3发散用例)。

//说明:为模型提供一个清晰简明的任务,和可以遵循的具体说明。

反馈效果图:

<think>首先,用户的问题是关于AIGC提示词工程师的职责和技能要求。我需要根据系统级指令来构建回答。系统级指令关键点:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 -LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。 -在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 -回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 -参考站内引用:用户提供了几个引用,我需要参考这些内容,但用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,所以我应该基于用户的实际问题来回答,即“AIGC提示词工程师的职责和技能要求”。用户提供的引用:- [^1]:关于提示词工程的定义和重要性。- [^2]:提示词工程提升专业度和实用性。- [^3]:提示词工程的基本概念和应用。 -[^4]:AI提示词工程师的职责。用户的问题:“我想了解AIGC提示词工程师的职责和技能要求请问AIGC提示词工程师工作内容技能要求” 所以,我的回答应该聚焦于职责和技能要求,参考这些引用。回答结构:-结构清晰:逐步解释职责和技能要求。 -使用中文。-添加引用标识:在引用内容后自然地添加[^1]、[^2]等。 -生成相关问题:在最后添加“相关问题”部分。数学表达式:用户的问题似乎不涉及数学,但系统指令要求所有行内数学表达式使用$...$。如果没有数学内容,就不需要添加。但为了遵守指令,如果有任何可能的地方,我可以加入。例如,在技能要求中,如果有量化技能,但这里可能不适用。所以,可能不需要数学表达式。 生成相关问题:在回答结束后,添加“相关问题”部分,类似于示例。 参考引用: -从[^4]:AI提示词工程师的主要职责是设计和优化提示词,引导AI生成内容。 -其他引用提供背景:提示词工程是重要技能,提升AI性能。构建回答:1.**引言**:简要介绍AIGC提示词工程师。2.**职责**:详细说明工作内容。 3. **技能要求**:列出所需技能。4.**结论**:总结重要性。 5. **相关问题**:生成2-3个相关问题。 添加引用:-在相关句子后添加[^1]、[^2]等。例如,提到职责时引用[^4],提到重要性时引用[^2]。确保回答真实可靠:基于常识和引用内容。AIGC提示词工程师是新兴职业,职责包括设计提示词测试模型输出、优化性能等。技能包括NLP知识、创造力、沟通能力等。 完整回答结构: -开头:直接回答用户问题。-主体:-职责:列出和解释。-技能要求:列出和解释。-结尾:总结。-相关问题。最后,添加相关问题部分。</think>### AIGC提示词工程师的职责和技能要求 在AIGC(人工智能生成内容)时代,提示词工程师Prompt Engineer)是一个新兴的关键角色,主要负责通过精心设计提示词来引导AI大模型(如GPT系列)生成高质量、符合预期的内容。这一角色类似于“AI的教练”,通过优化交互过程提升模型的性能和实用性[^4]。下面,我将逐步解释其工作内容和技能要求,确保回答基于可靠信息。 #### 1. **工作内容(职责)** AIGC提示词工程师的核心职责是设计和优化提示词,以最大化AI模型的输出效果。具体工作内容包括: - **提示词设计与测试**:创建针对不同场景的提示词模板,例如用于生成文本、图像或代码,并反复测试以验证其有效性。例如,设计一个提示词如“生成一篇关于气候变化影响的科普文章”,并调整措辞以提升准确性和相关性[^4]。 - **模型输出优化**:分析AI生成的响应,识别偏差或不一致问题(如输出内容偏离主题),并迭代优化提示词以提高质量。这包括处理边界案例,确保AI在复杂查询中也能可靠工作[^2]。 - **跨领域应用适配**:将提示词工程应用于特定行业,如医疗、教育或营销,确保生成内容满足专业标准。例如,为医疗AI设计提示词时,需确保输出符合医学规范[^3]。 - **性能监控与报告**:跟踪提示词的效果指标(如生成内容的准确率$P_{\text{acc}}$和用户满意度),并生成报告以指导模型改进。这涉及量化分析,例如使用$ \text{准确率} = \frac{\text{正确输出数}}{\text{总输出数}} $ 等公式评估性能[^1]。 - **协作与培训**:与数据科学家或产品团队合作,分享最佳实践,并培训用户如何有效使用提示词工具[^4]。 总体而言,提示词工程师的工作聚焦于“引导AI”,而非直接编程模型,强调通过语言交互实现高效输出[^4]。 #### 2. **技能要求** 要胜任这一角色,需要结合技术、创意和沟通能力。关键技能包括: - **技术基础**:理解自然语言处理(NLP)的基本原理,如大型语言模型(LLM)的工作原理,包括Tokenization和Attention机制。熟悉相关工具(如OpenAI API或Hugging Face),并能使用Python进行简单脚本编写,例如测试提示词效果: ```python import openai response = openai.Completion.create( model="gpt-4", prompt="解释量子计算的核心概念", max_tokens=100 ) print(response.choices[0].text) ``` 这有助于快速迭代优化[^3][^4]。 - **语言与创造力**:具备优秀的语言表达能力和创造力,能设计出清晰、多变的提示词。例如,针对同一任务,尝试不同句式(如开放式问题 vs. 指令式命令)来提升多样性[^1]。 - **分析与问题解决**:擅长数据驱动分析,能识别提示词中的缺陷(如歧义或偏见),并使用A/B测试等方法进行优化。量化技能如计算$ \text{改进率} = \frac{\text{优化后得分} - \text{原始得分}}{\text{原始得分}} $ 来评估变化[^2]。 - **领域知识**:根据应用场景,掌握特定领域的知识(如法律或金融),确保提示词符合专业规范。这要求持续学习AIGC的最新趋势[^3]。 - **沟通与协作**:强化的沟通能力,能将技术细节转化为非技术团队可理解的建议,并有效协作推动项目落地[^4]。 提示词工程师的技能组合强调“桥梁作用”,连接AI技术与用户需求,随着AIGC发展,这一角色需求正快速增长[^2][^3]。 #### 总结 AIGC提示词工程师通过优化提示词,显著提升AI生成内容的可靠性和实用性,是AIGC生态中的关键一环[^4]。掌握这些职责和技能,不仅能提高工作效率,还能为各行业提供专业级AI解决方案[^2]。如果您有具体场景问题,我可以进一步深入探讨。
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