Prompt Decorators:改善AI响应的简单方法(文末含代码)

如何让 AI 给出精准、结构清晰且符合需求的回答，一直是困扰众多用户的难题。Prompt Decorators（提示修饰符）的出现，为这一问题提供了一个简单而有效的解决方案。

一、AI 提示面临的挑战

AI 模型的诞生极大地改变了人们与技术交互的方式。在内容创作方面，它能够自动生成文案，为创作者提供灵感和素材；在科研领域，能辅助研究人员进行资料收集和数据分析；在解决问题时，也能提供多样化的思路和方案。但 AI 生成回应的有效性，在很大程度上取决于提示的构建方式。

在与 AI 交互的过程中，用户常常会遇到诸多问题。首先，模糊不清的提示会导致 AI 给出难以预测的回答。由于 AI 模型是基于统计模式生成答案，并非真正理解问题的内涵，像 “解释机器学习” 这样宽泛的提示，AI 的回应可能从面向初学者的基础定义，到高深的技术探讨，跨度极大，用户难以获得精准且符合预期的答案。

其次，过于详细的提示同样存在问题。为了应对 AI 的不可预测性，部分用户会撰写极为详尽的提示，但这并不能保证得到结构一致的回复。有时，过多的细节甚至会让 AI 在处理信息时产生混乱，导致回应的质量参差不齐。

此外，有效的提示工程(提示词（Prompt）书写框架：解锁高效与精准的AI交互)并非易事。撰写精确的提示需要丰富的经验，因为措辞上的细微变化都可能对 AI 的回应产生重大影响。在缺乏标准化方法的情况下，用户往往需要反复尝试，耗费大量时间和精力，却依然难以高效地获得理想的输出结果。

二、Prompt Decorators 介绍

Prompt Decorators 的灵感来源于 Python 装饰器。在 Python 编程中，装饰器可以结构化地修改函数的行为。例如下面这段代码：

import timedef timer_decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")        return result    return wrapper@timer_decoratordef example_function():    time.sleep(2)    print("Function executed")example_function()

在上述代码中，@timer_decorator装饰器对example_function()函数进行了修改，使其能够测量自身的执行时间。受此启发，Prompt Decorators 通过在提示开头添加简单的前缀，以结构化且可复用的方式修改 AI 的回应。

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