丑陋的英格兰

世界杯足球赛观后感
丑陋的英格兰队终于回家了!一个被金钱和欲望包围了的英格兰终于回家了!一个只会长传冲吊的英格兰终于回家了!
一个脚法粗糙的英格兰终于回家了!
虽然这场葡萄牙队踢得很难看,但他们有里卡多!他们有门神!
只会踢任意球的奶油小生滚回家吧!
没脑子横冲直撞,只会踢人下部的野蛮人滚回家吧!
长得更竹竿一样的那个,你该滚回NBA了!
这样的英格兰即使能出现也是给世界足球丢脸!
居然中国足球在某某时期还效仿英超!
睡觉!这回终于可以安心睡觉了哈哈!
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意大利赢了!
伟大的意大利!
一场毫无悬念的比赛,就在媒体普遍认为德国会赢的时候,我就已经认定意大利会赢!
而且结果也给我猜中了!2:0!
12年的轮回不是没有根据的哈哈!意大利人不会在12年的轮回中将比赛拖入点球大战!结果他们做到了!结果他们胜利了!
德国和英国足球都属于没脑子的足球,靠身体、靠长传冲吊,脚下功夫粗糙,不过这届德国脚下功夫要比丑陋的英国队好一些因为德国足球球风正在由身体型向技术型过渡。
这届世界杯是技术型足球的胜利。意大利、法国、葡萄牙都属于技术型球队,而身体型的英国、德国都已经滚回老家了哈哈。
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法国V意大利只会出现3种可能:
1. 90分钟 1:0 法国V意大利
2. 120分钟 0:1 法国V意大利
3. 点球   3:4 法国V意大利
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受不了,结果和我预料的差不多,120分钟战平,点球决胜负!
只不过我少预测1球!
我真应该去参加赌球!估计还能赚上几万块!

转载于:https://www.cnblogs.com/coffeeliu/archive/2006/07/02/440652.html

<think>好的,用户的问题是关于如何优化LLM生成的丑陋prompt。首先,我需要理解用户的具体需求。他们可能在使用LLM生成prompt时,发现结果不够美观或者不符合特定格式要求,想要改进这些生成的prompt,使其更清晰、结构更合理,或者更符合某种风格。 接下来,我要回忆相关的知识。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]提到的Meta-Prompt和自动化思维,可能需要考虑如何系统化地优化prompt。引用[3]中提到提示工程的意义和核心思想,以及Prompt的典型构成,这些也是关键点。用户可能希望应用这些原则来提升生成的prompt质量。 然后,分析用户可能的深层需求。用户可能不仅希望解决当前的问题,还希望建立一个可复用的流程或方法,避免每次手动调整prompt,类似于引用[1]中提到的自动化思维。因此,在回答时需要提供结构化的步骤,并可能建议工具或脚本来自动化部分流程。 现在,需要组织回答的结构。首先,明确优化目标,比如可读性、结构清晰、风格一致。然后分步骤说明如何改进,比如结构化模板、约束条件、示例化、迭代优化等。每个步骤需要结合具体的例子,比如展示优化前后的prompt对比,让用户更直观地理解。 还要考虑用户的技术背景。用户提到有计算机背景,可能对自动化工具和脚本感兴趣,因此在回答中可以建议使用Python脚本或正则表达式来批量处理prompt,提高效率。同时,引用Meta-Prompt的概念,说明如何通过高阶prompt指导优化过程。 另外,用户可能希望了解评价prompt质量的方法,比如清晰度、有效性等指标,因此在优化步骤中可以加入评估标准,帮助用户系统地评价和改进生成的prompt。 最后,需要生成相关问题,帮助用户进一步探索。比如如何自动化优化流程,如何设计评估标准,如何处理复杂任务的结构化等,这些问题可以引导用户深入学习和应用相关方法。 总结来说,回答需要结构清晰,分步骤说明优化方法,结合示例和自动化建议,引用相关文献,并生成相关问题扩展用户的思考。同时,保持语言自然,符合中文表达习惯,避免使用Markdown格式,确保用户容易理解和应用。</think>针对优化LLM生成的prompt问题,我将按照结构化步骤进行分析并提出改进方案: ### 一、明确优化目标(先验条件) 1. **可读性提升**:消除冗余符号如`[]`和`§§` 2. **结构清晰化**:建立层级分明的模块结构 3. **风格一致性**:统一术语和句式结构 4. **功能可扩展**:保留核心功能同时支持灵活扩展 ### 二、优化实施步骤 #### 步骤1:结构化模板构建 ```python # 优化前 "
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