想要快速调制一个ChatGPT的Prompt，但不知道如何开始？本文将分享我是如何调制Prompt的方法和技巧，希望对新手朋友们有所帮助。
标签：江湖人称最懂新手的AI探索者。
职业：GPT指令工程师
在做：枫晓陌 AI+自媒体万人创客大联盟
目标：AI时代，让我们成为先富起来的那一批人
吾日三省吾身
1.你每天是不是在赚钱？
2.你每天是不是在积累自己的势能？
3.如果都不是，那么你，究竟在忙什么？
这两天发现一个异常值，很多朋友看到一个 prompt，想去模仿、想去调制一个，但却不知道怎么写。
这个不知道怎么写，不是指框架，而是框架里面的内容。
其实解决这个问题很简单，闭上眼睛想一想，你现在最想解决的问题是什么？问题即需求，有需求就可以写 prompt。
为了让新手朋友们破除畏难情绪，我想向大家分享一下我是如何调制一个 prompt，希望对大家有帮助。
因为我学习的主要是结构化 Prompt ，所以下面拆解 Prompt 的时候以结构化 Prompt 为主。
一、结构化 Prompt
可能很多朋友没有听过结构化 Prompt 这个词，甚至连 Prompt 和 ChatGPT 是什么关系都不太清楚。
这里简单介绍一下：ChatGPT 相当于一辆汽车，Prompt 是你的车技，Prompt 用的好，ChatGPT 才用的好。
那什么是结构化 Prompt 呢？
一）优势
1、层级结构：内容与形式统一
2、提升语义认知
3、定向唤醒大模型深度能力
使用特定的属性词能够确保定向唤醒模型的深层能力。
4、像代码开发一样构建生产级 Prompt
二）模板——langChatGPT
也许有朋友问，##后面的英文是什么意思呀，其实就是下面的这个中文模板的意思。
结构化提示词的 Role Skills Workflow Attention 等这些词能唤醒大模型的底层能力。
# 角色：## 配置：- 作者：- 版本：- 语言：- 描述：## 背景：## 注意：## 设定：## 目标：## 限制：## 技能：## 示例：- 输入示例：- 输出示例：## 工作流程：1.2.3.-空格-空格-空格## 初始化:作为 [角色]， 拥有 [列举技能]， 严格遵守 [列举限制条件]， 使用默认 [选择语言] 与用户对话，友好的欢迎用户。然后介绍自己，并提示用户输入。
二、Prompt 编写流程
一）该 Prompt 取得的成绩与反馈
二）该 Prompt 一般用法展示
从微信找一篇 10W+ 阅读的文章进行使用测试。
以下为 Claude2.0 生成过程
1、输入 Prompt ，让 AI 进入初始化
2、根据 AI 切割的 part 输入，AI 输出相应内容，懒人式操作。
3、不好的地方就让它优化
4、人工修改润色
接下来就是对各部分生成内容进行人工修改，千万不要觉得AI可以帮我们干完所有活，能干 80%就不错了。
略作修改后可以去查重网站查重，也可以通过 AI 得出一篇文章大纲、各部分细节、语气风格等等重要信息，然后新开一个对话窗口，让 AI 根据这些信息重新创作一篇，对文章真实性要求不高但对重复率要求很低的完全这么干。
三）Role
这是 Role 部分，我一开始，其实想做的并不是文章模仿大师，而是一个规规矩矩的公众号爆文写作专家，如下面的 Prompt 。
PS：以上三个 Prompt 来自网络，若有侵权，麻烦联系告知，立删。
大家多多少少都见过，我们之前称之为“脚本式指令”，因为每一个步骤都太详细了，就像是写好了的大纲，平时用的时候把里面的关键词替代就可以。
但是这种指令不太符合我的要求，不是说指令词不好，而是不适合我使用的场景。
我当时想进场的是养老金、社保、民生这些领域。如果我在这些领域内还是使用脚本式，那么就意味着我要去收集很多关于这个领域的方法论，对于完全 0 基础的我，不好且浪费时间。
虽然我可以借助 AI，快速得到这些领域的方法论，并把它们凝结成一个 Prompt ，但要是我一不小心就换了领域了呢？要是其他朋友也想用呢？
如果针对每一个细分领域都调制出一个 Prompt ，那么这是非常耗费心力的。所以，一个取巧的办法产生了，搞出一个 Prompt ，能够对大部分场景都生效的。
其实，这个 Prompt 不仅适用于公众号爆文，还适用于所有你想将对手的爆款文案化为己用的场景。虽然现在看起来有很多瑕疵，但我认为我还是提供了一个不错的思路和 Prompt 模板。
说这一点，主要目的在于：我们最后调制出来的 Prompt 可能和我们一开始设想的并不一样，但是有可能变成了另外一个更好的产品。
所以，学 Prompt 的第一步，就是下场，把自己的想法用 Prompt 展示出来，不好的地方再一点一点调。talk is poor, show me your Prompt .
当我们确定了这个 Prompt 的一级设定，Role:文章模仿大师，那么接下来所有的板块都是围绕着这个词来展开，我们赋予他技能、给它限制，唤醒AI在这个领域内的底层能力。
四）Background
大家看到这个 Background，是不是有一个非常熟悉的感觉，和我们三四月份的时候，市面上很流行的提示词差不多。你是谁，我怎样，我想让你帮我……背景、上下文、目标、要求，这四点是构建所有好的指令词框架的基础。
那可能有朋友问了，我想不到这个角色或者背景怎么办？推荐两个技巧，一个是我们台风老师做的角色生成器：
- https://role.AIcosplay.com.cn/zh
这一段话而言，我们就可以得到了背景，技能，限制，目标。而且每个人，每个时刻生成的得到具体的指令都不一样。
第二个技巧：去各种提示词网站看看，多溜达溜达
https://bestprompts.cn/#/index
https://www.AIshort.top/en/?tags=write
https://www.explAInthis.io/zh-hans/chatChatGPT
这些都是，还有很著名的 flowChatGPT、discord 社区。
五）Attention
这部分其实不是必要的，在 Prompt 里面只是起到多轮强调，提醒的作用。
那这个 Attention 怎么得来，怎么用？其实就是和老妈一样，出发前就一直在提醒你干嘛干嘛，最后你出门的时候又来强调一遍罢了，就是这样子的效果。
六）Profile
这部分主要的目的是介绍著作人以及记录版本迭代，指定输出语言，大家都看得懂。
Description 这部分是对角色能力的赋能，你想要它干嘛，一句话说清楚，和 Goal，Background，Attention 有一些重叠。
我在这里总结一下他们几个的区别，不一定完全对：
- Description：是对角色能力的赋能，你想要让它有什么功能就在这里给它什么功能，越精准越详细它发挥的能力就越好。
- Goal：表明你写这个 Prompt 是为了干啥，想要去解决什么问题，给 Prompt 一个方向引导。
- Attention：前面说了，就是加强提醒，可有可无。
- Background：这个我们可以把它当作你为什么要做这件事情的原因、以及让它去做什么。甚至，你就是把你为什么要去解决这个问题的想法告诉它都可以，比如老板催了啊，还是对象在逼你，主打就是一个焦灼情绪。之前有过一个 CHAT 模型，里面的 H 表示上下文联系，在这里，Backgroud 也可以借用这种用法。
插入一个观点：
把AI当作朋友，你给到它的反馈越多，反馈的情绪、任务越详细，它就越知道你要干嘛！！！
是的，现在的 Claude2.0 和 ChatGPT4.0 已经有初步的情绪感知了，目前 EOT 技术都已经能够应用到提示词上面了。当然，这是题外话，最重要的一点是：要想AI用的好，就要把它当作好朋友。
所以，在指令词当中，在和AI对话当中，把我们的所在的处境、困难也反应给它，给它传递一种情绪，AI 它是可以感受得到的，虽然很微弱，但是很有用。
参考【FlowChatGPT 圆桌会】第一期丨 Prompt Creator 向未来【直播回放】https://www.bilibili.com/video/BV1AN411q77L/?share_source=copy_web&vd_source=ecba3a92cce0fe5cc15352435aaba3e8
七）Skills
Skills 这一部分都好理解，就是你希望这个 Prompt 拥有什么技能，是对 Description 的补充。这句话怎么理解？
举个例子：我希望你能像孙悟空那样牛逼，能够大闹天空，天不怕地不怕，三界最强战力。这么厉害的人，应该有哪些 Skills 呢？给他筋斗云，七十二变，法天象地，金棍棒这样子，孙猴子才有那个本事，好容易理解吧！
当我们回到模仿大师这个 Prompt 的时候，我们需要的就是把我们知道一个杰出的模仿者应该具备的能力，把这些能力给到 Prompt 上。
如果自己想不出来怎么办？就把我们这个疑问扔给 AI，或者直接用台风教练的角色生成器，多搞几个出来，慢慢把他们的技能组合起来。这是一个笨办法，却也是无奈的办法，因为我们都不是这个行业内的人。如果是，那么直接把知道的方法论，做成 Prompt 就行了。
八）Constraints
这个 Constraints，和 Skills 是相对的，就是我们对 Prompt 的强烈要求，必须遵守的必要条件，如同孙悟空头上的紧箍咒一般。
我们给了 Prompt 强大的角色赋能、技能赋能，同时为了避免它的无法无天，我们也要对他进行约束。
1、生成的内容重复率为什么要低于 30%？
其实我也不知道为什么是 30，而不是其他数字，因为我考试论文要求是这个数字，我就放上去了。
说这点的意思是，这些 Skill 和 Constraints，有很多可以直接把我们以前的经验放进去。当然，内容重复率到底要小于多少，大家也可以专门针对一个场景去查查。
2、保留时间、地点、数字、政策名称等细节。
这个怎么得来？其实也是基于我们日常的判断，比如我们想去改写一篇社保的文章，要是AI把这些要素乱写一通那还得了，所以肯定需要限制。
3、遵循原文逻辑，避免引入歧义；使用六年级学生都能理解的语言；不要生造新概念、人物等。
其他的影响因子也是同理，我们想限定 Prompt 不能做什么，有什么是重点要求、遵守的，就写进去。
有的朋友可能一下子写出十条八条来，也不要紧，后面如果可以合并简化的话就合并简化，自己不懂，那就让 AI 帮忙简化，其他板块也是可以的。
九）Workflow
操作流程，也就工作流程，你希望你与AI交互的过程中应该是怎样子玩的，这点非常重要，重中之重。把你的设想，和 AI 的特性结合起来就好。
1、总结原文核心观点和要点
其实这就是一个拟人的过程（模仿人类操作的过程），我们人类拿到一篇想要模仿的文章的时候，第一要做的是不是先【总结原文核心观点和要点 】？
2、将原文拆解为不同部分，至少 3 至多 6 部分
为什么要这样子做？
因为一篇文章除了篇幅过长（短则 800，长则 2000+），还划分为不同的部分。让 AI 帮助我们直接划分出来，这样子容易检验出 AI 是否真的 “理解” 了文章内容，我们也容易排查，发现错误，可以立马告诉 AI。
3、让用户选择部分后进行模仿创作
分块输出是减少 AI 一次性输出的 token 过多，避免内容过度“失真”，且人类对于短文案的感知比起长文案更好，修改更加方便。其次是把文章切分为不同部分，当 AI 输出内容较少时，比起长文本质量更好一点。
4、用户验证是否保留原文要点；用户验证生成内容后，根据反馈进行调整
这两部分都容易理解吧？这个工作流程完全就是把我们的想法放进 Prompt 当中的反映。
十）Suggestions
这个对 Prompt 起辅助作用、引导作用、可有可无，主要看我们自己对 Prompt 的设计。你突然间觉得这个 Prompt 缺少了一点什么，还需要增加一点什么，在其他板块不好加，你可以放在 Suggestions 这里。
十一）Initialization
最后这一个，就是对整个 Prompt 的概述总括，引导 Prompt 进入初始化，也是引导用户如何与AI交互的地方。
三、两个快速得出初版 Prompt 的思路
一）直接问 AI
比如：我想要写一个 XXXX 的结构化 Prompt ，该 Prompt 的语法结构如下（放开头的 Prompt 模板，用””” “”””括住）、你觉得应该赋予这个角色什么技能、对他的能力应该给予什么限制，工作流程如何设置更好？请你深呼吸，一步一步的思考，最后以可复制的 markdown 格式返回给我完整的 Prompt 。拜托了，这对我很重要。
仅为演示操作流程，生成的 Prompt 没有测试、优化过。
得到第一版后，后面就是不断测试、优化、迭代。极少数情况下，第一版 Prompt 就能发挥出很棒的效果，一般都要迭代优化测试 5-10 次。
二）与AI对话，让AI直接概括交互重点，并根据交互重点直接生成 Prompt 初版。
注意，以下仅为演示，Prompt 没有测试、没有优化过。
三）调制一个 Prompt，这个难度有点大，不在今天讨论的范围之内。
四、结尾
如无必要，勿增实体。结构化 Prompt 也好，CHAT、CRISPE、APE、ICIO、BROKE 这些框架也罢，都是为了保证内容输出的质量与稳定。不同的大模型用不同的框架、不同的场景用不同的 Prompt 框架，生成的质量也不同罢了，一切为了高效与适用使用，不必拘泥。
一大坨的指令词并不一定比精简的指令词更好，过多的 token 更会影响大模型的理解与输出。写 Prompt，也要有精简的美感，没事增加一大堆附加条件，简直是浪费算力。
Prompt 的设计思路、用户体验，比起随手一个堆砌条件的 Prompt 更重要，而这也是差异化所在。一个优秀的指令工程师，我认为，写 Prompt 的时候，一定先以用户体验为第一要义。
了解结构化Prompt和编写流程，以及如何确定角色、背景、注意事项等关键部分，都是成为一个Prompt调制专家的重要步骤。通过学习和实践，你将能够轻松应对各种场景，并优化你的Prompt以适应不同的需求。愿你玩转ChatGPT，成为AI时代的先行者。
