【分享160多种ChatGPT 高频中文prompt 提示词指令合集——秒变AI训练师 - 优快云 App】

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这篇文章分享了超过160种ChatGPT的高频中文指令，帮助读者快速掌握并成为AI训练的高手。内容包含在优快云平台上，适合对ChatGPT技术感兴趣的开发者和学习者。
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GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型，面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

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提示工程驱动智能医疗成本优化：架构师详解如何用提示词降低模型部署资源消耗
2501_92132293的博客
08-28 1086
例：某医学影像报告生成场景中，原始提示词包含冗余的“影像设备型号”“患者家庭病史”等无关信息（共1,800 token），优化后仅保留“病灶位置、大小、影像特征”核心信息（650 token），推理时间从1.2秒降至0.5秒，GPU内存占用从9.8GB降至6.2GB。：资源消耗（R） = f（提示长度N，信息密度D，任务明确性C），其中D = 关键信息token数 / 总token数，C通过任务结构化程度评分（1-5分，5分为最明确）。：明确医疗细分场景的提示词特点与资源消耗瓶颈，为后续优化提供依据。
降低提示系统成本：架构师用这5个方案，token费减半（附计算方式）
大数据洞察的博客
08-05 1071
简单来说，Token是LLM处理文本的基本单位。它可以是一个字、一个词，或者一个子词（Subword）。例如，“ChatGPT”可能被拆分为一个或两个token，“架构师”可能是一个或多个token。不同语言、不同模型的token切分方式和计数略有差异，但总体原则类似。
AI的提示词专栏：人设设定（Character Prompt）让模型 “扮演” 某角色
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-05 11万+
本文围绕人设设定（Character Prompt）展开全面解析，先阐释其核心概念，即通过赋予大语言模型特定身份、背景等，引导模型输出贴合需求的内容，而非改变底层参数；接着分析其提升输出专业性与深度、强化场景适配性等核心价值；随后详解构建 “立体角色” 的身份职业、专业背景等 5 个核心要素，介绍 “先总后分”“场景绑定” 等 6 个实战技巧，指出标签化、人设与任务脱节等 4 个常见误区并给出避坑方法；还提供内容创作、编程开发等 5 个行业场景的完整案例，最后总结核心要点并给出从模仿入手、聚焦小场景等实践。
什么是 Prompt？从概念到实践的全景概述
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09-23 21万+
本文系统阐述 Prompt（提示词）的核心知识，先明确其定义为向大语言模型传递任务目标等的指令集合，揭示其通过定义任务、约束条件和提供背景信息引导模型输出的作用机理，并对比其与传统机器学习特征工程的差异。接着分析 Prompt 决定模型输出质量的三大价值，拆解 “指令 + 背景 + 示例” 的基本结构及编写技巧，结合内容创作、数据分析等六大场景提供实践案例。还指出新手使用 Prompt 的五大常见误区及解决办法，展望自动生成、多模态等未来趋势，最后设计课后练习巩固知识，帮助读者建立对 Prompt 的认识。
AI的提示词专栏：使用 “Penalty” 控制模型重复或废话
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-29 5万+
本文聚焦大语言模型输出中常见的重复、冗余问题，深入解析 “Penalty（惩罚机制）” 的应用。首先阐述模型重复输出的根源，包括概率生成的路径依赖、训练数据的重复模式迁移及上下文理解边界模糊；接着详解 Repeat Penalty（抑制连续重复片段）与 Frequency Penalty（抑制高频重复 token）两大核心参数的原理、范围及差异；随后提供长文本报告、营销文案、多轮对话等 6 大场景的实战配置策略，搭配可复用的 Prompt 示例；还指出盲目提高系数、忽视指令协同等 4 大误区及避坑方法……
《AI安全实战·上篇》Prompt注入、深度伪造、模型泄密全景解析！
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-28 2162
Prompt 注入、影子学习、隐私泄露、自动攻击……当生成式AI成为企业标配，它也暴露出前所未有的攻击面。本文从实战出发，系统总结四大核心问题与防御机制，帮助你构建安全基础防线。
全面解析提示词、提示词工程与上下文工程：概念、实践与协同策略
weixin_72959097的博客
09-11 815
全面解析提示词、提示词工程与上下文工程：概念、实践与协同策略
AI提示词炼金术已过时，上下文工程才是王道：程序员必学指南，强烈建议收藏
嘴巴吃糖了
10-25 788
文章讲述了作者从"提示词炼金术士"到"上下文工程师"的转变历程，强调应将AI视为需要详细工作说明书的新员工而非灵感启发艺术家。通过上下文工程八大要素（角色、目标、输入等）、RAG技术和系统评测方法，实现AI系统的稳定性、可控性和可维护性。文章提供了从佛系提示到工程化上下文的实践案例和一周上手指南，帮助程序员构建稳定可靠的AI系统，真正发挥AI在专业领域的价值。
大模型之Spring AI实战系列（十二）：Spring Boot + OpenAI 构建基于RAG的智能问答系统
寻道AI，探索AI无限可能！
05-21 2670
在上一篇文章中，我们详细介绍了如何使用 Chroma 向量数据库进行文档的向量化存储与语义检索。本文将在此基础上，进一步讲解**RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的实现原理与工程实践**。我们将基于 `spring-ai-openai-rag` 示例项目，演示如何通过 Spring AI 集成 RAG 架构，实现一个完整的**私有知识问答系统**。
提示词工程知识积累及分析
吾非技道之翘楚，唯好研索之学人耳。此处所录，或为既往所历之困厄，或为解厄寻途之思绎，亦有学而随记之零散笺注 —— 犹整理书斋，将诸般识见渐次厘剔，使各归其序。若此些微碎语，能助同路求索之君，实乃吾之幸事！诚邀共论，相携精进，不亦乐乎？
09-06 634
《提示词工程全景知识库：从基础原理到2025年前沿实践》 本文系统阐述了提示词工程的理论体系与技术实践。提示词工程作为连接人类意图与AI理解的关键桥梁，通过结构化指令优化可显著提升大模型输出质量，其性能提升贡献率高达49%，与模型升级共同构成AI发展的核心驱动力。 文章构建了五大知识体系：1）基础原理，解析提示词构成要素与设计原则；2）方法论，包括RTF框架等结构化设计策略；3）主流模型适配方案，针对GPT/Claude/Gemini等模型的差异化策略；4）核心应用场景，覆盖代码开发、内容创作等12个领域；
LLMs之MAS：AI业界国内外Multi-Agent前沿文章/案例/框架核心技术概述(100+文章)—涉及论文和头部AI企业官文内容梳理与落地经验总结—涵盖2023/2024/2025年以来几乎所有
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-20 2648
​ LLMs之MAS：AI业内国内外Multi-Agent前沿文章/案例/框架核心技术概述(100+文章)—涉及论文和头部AI企业官文内容梳理与落地经验总结—涵盖2023/2024/2025年以来几乎所有多智能体相关内容 目录 相关文章 参考业界观点和落地经验分享 参考官文或论文 Multi-Agent的核心概述：核心技术+代表性项目+挑战与未来 相关文章 AGI之Agent：Agent(一种训练
AI竞争升级：OpenAI在三场“战争”中拉响红色警报，全力聚焦ChatGPT！
Aiadsgo的博客
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北京，2025年12月9日电——本周，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在内部备忘录中正式宣布公司进入“红色警报（Code Red）”紧急状态，要求全体研发资源重新聚焦ChatGPT，推迟健康、购物、广告等非核心项目的开发。此举标志着OpenAI在当前的三场关键竞争中进入了最紧张的阶段：对手技术冲击、内部资源争夺以及资本与成本压力的“战争”。
夸克对话助手，填补了中国版 ChatGPT 的缺口
HillVue的博客
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二者的一举一动都代表着巨头 AI 竞争的缩影，也难怪媒体们纷纷地将此次夸克对话助手与豆包进行对比——不管是“塞进豆包”，还是“百度+豆包”，种种论断差不多都是在强调，夸克对话助手在产品形态上向豆包靠拢。过去两三年来，无论是已经在教育场景打响品牌的夸克高考，还是自建涵盖医疗、财经、法律等领域的专业知识库，乃至今年上线的深度搜索功能，多数产品功能几乎都是围绕提升效率进行。9.9 比 9.11 大，但是豆包似乎陷入了左右互搏的窘境中，先给出 9.11 更大的判断，又在运算过程中解出 9.9 更大的结论。
chatGpt各模块的使用方法入门
zzcufo的博客
12-08 475
摘要：针对C++编程、方案设计、架构设计和纠错四大需求，建议以GPT-5.1作为主力模型，搭配GPT-4.1或Claude 3.7 Sonnet作为辅助。GPT-5.1在C++现代特性支持、复杂方案设计和系统架构推演方面表现优异，适合作为核心开发工具；辅助模型可用于交叉验证设计合理性、代码审查和获取不同视角。使用时建议将大任务拆解为需求澄清、架构设计、接口定义等阶段，并通过多模型协作进行架构评审，同时利用编译错误反馈实现闭环纠错。这种组合能有效提升工程开发的可靠性和效率。
如何借助AI写好论文中的“前人工作”与“现有问题”？用ChatGPT提供全新思路颠覆认知，实测有效，直接使用
智能AI让学术科研更容易
12-04 103
你是一位学术论文专家，请你帮我撰写“前人工作”部分，我的研究主题是【研究主题】，研究领域是【研究领域】，相关文献【填入文献详细信息】，以下是我的核心要求：1）系统梳理：按时间脉络/研究方法/主题分类组织文献，展现发展脉络，避免简单罗列；你是一位学术论文的专家，请你帮我撰写“现有问题”部分，研究主题为【研究主题】，前人工作局限是【说明前人工作局限】，拟解决方案【填写解决方案】，以下是我的要求：1）提炼尚待解决的问题：通过总结前人的核心发现、争议焦点或研究空白，明确本研究的切入点与价值所在。
chatgpt降智的解决办法：
weixin_44151034的博客
12-06 1130
我的chatgpt降智了，哪怕是调成thinking hard模式，它也就思考那么几秒，然后回复一个很套路，但不怎么细节的回答。懷疑你的 ChatGPT 是否一直都是在用降智的版本?可以用以下這個 Prompt 測試一下分享4个快速检测ChatGPT降智的方法！但是测试出来，chatgpt回复自己是chatgpt 5.1 是没问题的，回复的使用工具的列表也有很多（虽然很多是web，python这样的，不是dalle那样的）结果后来我发现，我用chrome去挂分享4个快速检测ChatGPT降智的方法！
AI进化史：从图灵测试到ChatGPT
最新发布
qq_38145499的博客
12-09 512
符号推理 → 专家系统 → 统计学习 → 深度学习 → 大模型。
AI一周资讯 251129-251205
12-05 895
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/dutPyteGCa9staazBion8A?scene=1&click_id=72025年12月2日，面对Google等竞争对手的压力，OpenAI拉响“红色警报”，决定下周发布全新推理模型硬刚Gemini 3 pro。为此，OpenAI采取了一系列应对举措，包括暂停广告、AI Agent和Pulse项目，调配人力和算力资源修复和升级ChatGPT；将产品体验置于商业变现之上，推迟广告业务全面铺开，重点改善超8亿周活用户的核心体验与个性化服务，
Chat Agent UI，类似 ChatGPT 的聊天界面，Spring AI 应用的测试工具
成富的专栏
12-08 335
目前的很多 AI 应用，提供的是类似 ChatGPT 的聊天机器人界面。在后端 API 的开发过程中，能够进行测试是非常重要的。不管是流式还是非流式，REST API 的请求类型是 ChatAgentRequest，返回值类型是 Flux<ServerSentEvent<ChatAgentResponse>>。考虑到大部分聊天机器人在界面上都是相似的，我开发了一个独立的界面，可以直接与 API 交互。它的功能是为 AI 应用的后端程序提供一个简易的测试界面，对 Spring AI 提供了更简单的集成方式。
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