X_Flipped的博客

提高复杂任务的输出质量；增强逻辑推理能力；降低模型生成偏差。学会使用 CoT 技巧，你的 Prompt 不仅能解决问题，还能真正做到“思路清晰，输出精准”。

Few-shots 是一种强大的 Prompt 编写技巧，通过提供少量示例，能够有效提升模型的理解能力和输出质量。选择高质量示例示例应清晰、简洁，并覆盖任务的核心要求。控制示例数量通常 1-3 个示例即可，过多会浪费 Token，同时可能混淆模型。根据实际需求动态调整定期测试并优化示例内容，确保 Prompt 始终适应任务需求。学会 Few-shots 技巧，善用少量示例，你会发现让模型生成“你想要”的内容变得轻松自如！

Prompt 撰写是一个反复试错的过程，但通过借助模型反馈、固定测试用例、逐步微调、结构化表达以及优化记录，可以大大提高效率与成功率。就像雕琢一块石头，只有不断打磨，才能使其展现最美的形态。

以前我们习惯直接问问题，比如"介绍一下区块链"。现在我们可以这样说："你是一个通俗易懂的科技记者，用小学生能听懂的语言给我讲区块链。想象你第一次和AI聊天，就像和一个刚认识的朋友。如果啥都不说，对方可能一头雾水；如果说得太复杂，对方更可能懵圈。用对Prompt，就像和AI开了"开挂"模式。不仅回答准确，还能聊出花样！记住：对AI说话，就像和聪明的小朋友聊天 - 要清晰、有趣、有重点。这就像给AI戴了一个"专业解说"的帽子，它立刻就知道该怎么回答了！传统问法：解释一下元宇宙是什么。假设你想了解"元宇宙"

核心：把专业的东西讲得简单，把简单的东西讲得专业。想象你是一位翻译官，需要在两种语言间自如切换。在AI写作中，这个能力就是在"专业语言"和"大众语言"之间转换的本领。