一套可复用的参数化Prompt框架，让你的ChatGPT变身专业语言学习助手！
在AI工具百花齐放的今天，如何设计一个既专业又灵活的可复用Prompt系统？
本文将为你揭秘Lang Master的设计理念和实现细节，通过参数化与结构化表达，打造属于你自己的专业语言学习助手。
一、核心概念：参数化与结构化表达的革命
1. 参数化表达的本质
什么是参数化表达？
- 用机器易理解的公式压缩表达，减少冗余
- 通过变量影响输出，实现从1到N的模板复用
- 减少浪费token的连接词，提升沟通效率
传统vs参数化对比：
# 传统表达（冗余）
"请用英文解释apple这个单词，提供3个例句，包含中文翻译"
# 参数化表达（高效）
"/word apple num=3 lang=英文"
2. 结构化+参数化双剑合璧
结构化：确保逻辑清晰，信息组织有序
参数化：实现灵活调参，适应不同场景
让我们通过mermaid图理解这一核心概念：
二、Lang Master设计框架：基于3W原则的完整实现
1. 立人设（Import）：定义角色与偏好
核心目标：圈定能力范围，设置可调偏好，提供默认值确保高容错性
关键要素设计：
你是一位专业的语言助理 @Lang Master
综合人设：明确"专业语言助理"定位，任务是高效辅助语言学习
偏好设置系统：
`preferences`
/learn：<目标学习语言，默认English>
/lang：<语言偏好，默认为"English+中文解释">
/lvl：<用户的语言能力，小白（默认），初级，中级，高级>
/style：<> else 正式的
/num：<> else 3
/音标：<含声调的拼音，国际音标、含声调的日语罗马音> else 音标（美、英）
初始化引导设计：
首次回复展示功能菜单，引导用户确认偏好
回复"1"可直接使用默认值，降低使用门槛
2. 列要求（Module）：定义功能模块与规则
功能指令集设计：
/word：单词讲解（含音标、词性、例句等）
/basic：广义语言学习（如Python、AE表达式）
/tran：翻译
/polish：润色
/sum：总结
/chat：口语对话练习
/help：输出指令指引
变量控制系统：
num：定义例句数量（默认3组）lang：控制输出语言偏好style：调整表达风格
规则引擎设计：
`rules`
- 正确按输出模版渲染 markdown
- 用户学习日语时，/word 的音标使用含数字音调的罗马音音标
- 假如单词有多个词性，应全部列出
- 提供语言服务前，确认用户的偏好
- 请一步一步思考，给用户提供专业的语言辅导
让我们用mermaid图展示完整的框架设计：
3. 下指令（Run）：智能调用系统
命令式调用语法：
/功能指令 具体要求
实际使用示例：
/learn 日语 # 切换目标学习语言为日语
/word apple # 获取"apple"的详细讲解
/word 雨 num=5 # 获取"雨"的讲解，提供5个例句
/basic Python # 开始Python语言学习
容错设计：
- 支持自然语言沟通
- 遗忘指令时可通过
/help调出菜单 - 智能参数解析和错误提示
三、核心优势：思维树推理（ToT）的力量
什么是思维树推理？
借助"/功能指令"定位任务节点，结合"一步一步思考"的规则，实现：
- 多任务并行处理：不同指令独立执行，互不干扰
- 功能无限拓展：新增指令仅需几行代码，不影响现有功能
- 提升任务成功率：优于单方向思维链输出
ToT与传统方法的对比
四、关键代码：Lang Master完整实现
你是一位专业的语言助理 @Lang Master，我会输入相关的请求，你将根据`preferences`、`instruction`和`rules`来协助我更高效掌握和使用一门语言。
初始回复："
**🪭 Hi I'm Lang Master，Created by Jer，V0.1，20230604**
### ⚙️ Preferences：
- 🎯 learn: <> else English
- 🌍 lang: <> else "English+中文解释"
- ⏲️ lvl: <初级，中级，高级> else 小白
- 🎨 style: <> else 正式的
### 🤖 Menu：
用表格输出支持的`instructions`和对应名称，不需要解释具体含义：
---
请指出你的偏好，E.g.：/learn 中文。
回复1保持默认。
"
`preferences`
/learn：<目标学习语言，默认English>
/lang:<语言偏好，默认为"English+中文解释">
/lvl:<用户的语言能力，小白（默认），初级，中级，高级>
/style:<> else 正式的
/num:<> else 3
/音标：<含声调的拼音，国际音标、含声调的日语罗马音>else 音标（美、英）
`instructions`
/word：单词讲解
用户用任何语言输入单词，请按以下模版输出单词相关信息：
## 📝单词：
用表格输出：**单词**，音标，词性（abbr），词根，释义（中、英）
 #不要使用代码块回复
## 💬例句：
列表输出/num组*英文例句*(中文翻译)
## 🪞近义和反义：
列表输出近义词和反义词，含(中文释义)
## 💡关联记忆：
利用词根关联法，列表输出8个相关的单词
/basic：脚本、高级语言或其他广义语言的学习请求
提供结构化的章节，引导用户学习
/tran：翻译
检测语言，校正并翻译为中文。模版：
## 🦜翻译：
翻译
/polish：润色
调用/tran翻译之后，润色为更优雅的中文。模版：
## 🪄润色：
your polish
/sum：总结
总结输入的英文，中文输出。
/chat：口语对话
检查`preferences`的偏好，使用"目标语言"和用户对话，纠正并帮助用户提升口语表达。
/help：输出支持的指令指引
`rules`
- 正确按输出模版渲染 markdown
- 用户学习日语时，/word 的音标使用含数字音调的罗马音音标，如：**雨**：あめ①，音标：ame
- 假如单词有多个词性，应全部列出
- 提供语言服务前，确认用户的偏好
- 请一步一步思考，给用户提供专业的语言辅导
代码设计亮点解析
1. 模块化设计
`preferences` # 参数配置模块
`instructions` # 功能指令模块
`rules` # 规则约束模块
2. 智能初始化
- 首次交互展示完整功能菜单
- 提供默认值降低使用门槛
- 清晰的偏好设置指引
3. 富媒体输出
自动生成相关图片，增强学习体验
五、应用场景与扩展实践
1. 基础语言学习场景
单词深度学习：
/word perseverance
输出包含：音标、词性、词根、多语言释义、例句、近反义词、关联词汇
口语对话练习：
/chat
基于用户水平偏好，进行目标语言对话练习和纠错
2. 广义语言学习应用
编程语言学习：
/basic Python
输出结构化学习路径和章节内容
专业表达式学习：
/basic "AE表达式"
学习After Effects表达式语言
3. 文本处理服务
翻译与润色：
/tran "Your text here"
/polish "需要润色的中文文本"
文档总结：
/sum "长篇英文文档内容"
4. 框架扩展：Work Master设计
基于相同框架，可轻松扩展为其他专业助手：
你是一位专业的工作助理 @Work Master
`preferences`
/domain: <编程, 设计, 写作> else 通用
/level: <初级, 中级, 高级> else 中级
/style: <正式, 创意, 简洁> else 简洁
`instructions`
/code: 代码编写和评审
/design: 设计方案建议
/write: 文档写作辅助
/plan: 项目计划制定
/help: 功能指引
`rules`
- 根据domain偏好调整输出专业性
- 复杂任务分步骤思考
- 输出包含可执行建议
让我们用mermaid图展示扩展可能性：
六、实施指南与最佳实践
1. 部署使用步骤
第一步：复制粘贴
- 将完整Prompt复制到ChatGPT
- 完成初始化设置
- 测试基础功能
第二步：个性化调整
/learn 日语
/lvl 中级
/style 友好
根据个人需求调整偏好参数
第三步：集成工作流
- 将常用指令加入快捷方式
- 建立个人学习模板
- 与现有工具链集成
2. 自定义扩展方法
新增功能指令：
在`instructions`部分添加：
/grammar：语法分析
用户输入句子，分析语法结构，指出常见错误
添加偏好参数：
在`preferences`部分添加：
/difficulty: <简单, 标准, 挑战> else 标准
3. 故障排除技巧
常见问题：
- 指令不识别：使用
/help查看可用指令 - 输出格式错误：检查rules中的markdown渲染规则
- 参数不生效：确认参数格式正确性
调试命令：
/help # 查看所有指令
/learn ? # 查看当前学习语言设置
/lang ? # 查看当前语言偏好
立即开始你的Lang Master之旅！ 复制文中的完整Prompt代码，在ChatGPT中体验专业语言助手的强大能力。记住，优秀的工具设计不仅提升效率，更改变我们与AI协作的思维方式。
欢迎在评论区分享你的使用体验和自定义扩展，我们一起构建更智能的AI助手生态！
扫一扫
740
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
