1. 引言

大家好，我是小?，一個(gè)漂泊江湖多年的 985 非科班程序員，曾混跡于國(guó)企、互聯(lián)網(wǎng)大廠和創(chuàng)業(yè)公司的后臺(tái)開發(fā)攻城獅。

上周末在家，外面正下著雨呢，就想了解最近幾天的天氣情況。

恰巧手機(jī)在充電，于是打算問智能音箱小藝，但好巧不巧嘴瓢了一下，脫口而出的是：“小藝小藝，天氣不錯(cuò)嗎？”

結(jié)果，它對(duì)我說：“無論是晴天雨天，希望你可以安好每一天！”

這就是指令（prompt）含糊導(dǎo)致的問題，除了我們的智能家具，目前如火如荼的 AI 大模型也是如此，它們的“聰明”程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了智能音箱，但同樣需要清晰的 prompt。

讓我們看看編寫 prompt 有哪些小竅門，讓 AI 不僅可以給我們報(bào)對(duì)天氣，還能給我們講個(gè)笑話。

2. 明確性與精確性

首先，指令必須明確無誤，就像是在編程時(shí)定義變量，不清晰的指令就像模糊的變量名，既難以理解又容易產(chǎn)生錯(cuò)誤。

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AI 是個(gè)知識(shí)庫

比如，當(dāng)我們想和 AI 聊天時(shí)，我對(duì)它說：“給我一點(diǎn)水”。

它馬上回復(fù)說：“空氣濕潤(rùn)，這就是一點(diǎn)水吧？”

朋友們，明白了嗎？AI 也許機(jī)智，但需要的一定是明確的指令。

給“直AI”一點(diǎn)耐心

再比如，我對(duì)它說：“講個(gè)笑話來”。它回我：“一個(gè)程序員進(jìn)了酒吧，然后……出現(xiàn)了錯(cuò)誤”。是的，AI 的邏輯是直線的，它不懂拐彎抹角。

所以，交流時(shí)必須明確到點(diǎn)子上，比如：“提供一個(gè)幽默故事，主角是程序員，在酒吧的逗趣遭遇”。這樣，AI 就能給出具體的結(jié)果。

善用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)

在對(duì)話中，我們不僅可以自定義分隔符，也可以利用 LLM 本身的標(biāo)點(diǎn)，寫出更簡(jiǎn)潔明了的 prompt，比如 OpenAI 中的示例文檔。

效果較差 ?：

將下面文本總結(jié)出幾個(gè)最關(guān)鍵的要點(diǎn)。

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效果更好 ?：

將下面文本總結(jié)出幾個(gè)最關(guān)鍵的要點(diǎn)。

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善用 AI 本身支持的分隔符，可以讓模型更容易理解我們的意圖。

AI 就像處在成長(zhǎng)期的孩子，告訴它“要東西就要說清楚要什么”，不否定它的好奇心，卻也要引導(dǎo)它明白。

準(zhǔn)確性不是可有可無的禮節(jié)，而是有效溝通不可或缺的基石。

3. 分步構(gòu)建

如果你要 AI 渲染出蒙娜麗莎的 3D 圖像，你得分步驟來，先解釋 2D 和 3D 的區(qū)別，再說明蒙娜麗莎的特征，最后才是將這兩者結(jié)合。

和 AI 交互就像做一道復(fù)雜的菜肴，你得按部就班。

懂得太多的 AI 不一定能理解你

舉個(gè)例子，有一次我對(duì) AI 說：“講一個(gè)宇航員在太空的故事”。結(jié)果它給我來了一串專業(yè)的航天器術(shù)語表。我恍然大悟，這就像是向一個(gè)新手解釋如何做菜，而開局直接告訴他學(xué)會(huì)分子烹飪一樣，太過前衛(wèi)，而且跳步太多。

后來我試著換了種說法：“我們先設(shè)定場(chǎng)景，一個(gè)宇航員漂浮在太空站外。第一步，描述一下他看到的地球；第二步，講一講他在太空走失的小故事”。

這次，它就給我敘述了一個(gè)宇航員眺望蔚藍(lán)星球、誤觸噴氣背包漂流的有趣而生動(dòng)的故事。

分步構(gòu)建的法則，不僅讓 AI 更明白我們的要求，更讓 AI 的答案變得有層次感，就像音樂的升級(jí)版，由單音變成了有節(jié)奏的旋律。

讓 AI 逐步展現(xiàn)全貌，分步構(gòu)建不僅是對(duì)它的指引，更是讓復(fù)雜信息條理化的藝術(shù)。

4. 情景&角色模擬

利用條件模擬創(chuàng)造真實(shí)情景的預(yù)示，這可以幫助 AI 構(gòu)建上下文，增進(jìn)理解。

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時(shí)空旅行者的信件

舉個(gè)例子，如果你需要 AI 幫你編寫一封信，你可以這樣指示：“假設(shè)我是個(gè)時(shí)空旅行者，我需要寫一封信給 1945 年的我，告訴我明天將會(huì)下大雨” 。

這樣一來，AI 不僅把握了需要編寫信件的指令，同時(shí)根據(jù)你營(yíng)造的時(shí)空旅行者角色，它會(huì)模擬出更具歷史氛圍和期望情景的內(nèi)容，令整個(gè)文本更為貼近真實(shí)世界的細(xì)節(jié)。

角色扮演

同樣地，你也可以給 AI 設(shè)定一個(gè)角色，比如你需要獲取某些互聯(lián)網(wǎng)大廠的面試經(jīng)驗(yàn)，你可以在 prompt 一開始告訴它：

你是一個(gè)資深后臺(tái)開發(fā)，精通......【角色背景】

現(xiàn)在問題是【輸入問題】

你需要告訴我......【目標(biāo)是什么】

要求是......【有哪些要求】。

情景和角色模擬不單是故事講述的技巧，更是通往高效溝通的捷徑。

5. 貼近實(shí)例

為 AI 提供一個(gè)具體案例，可以顯著提高其執(zhí)行指令的準(zhǔn)確性。

數(shù)學(xué)問題的啟示

就如向數(shù)學(xué)初學(xué)者教授難題一般，一個(gè)明確的數(shù)學(xué)實(shí)例能讓理解和解決問題的過程事半功倍。

我曾經(jīng)要求 AI 幫我生成一個(gè)關(guān)于市場(chǎng)營(yíng)銷的策略建議，開始時(shí)我說：“編寫市場(chǎng)營(yíng)銷策略”。

結(jié)果大家肯定猜到了，AI 給出了一個(gè)非常通用的答案。

后來，我提供了一份具體的競(jìng)品分析報(bào)告，然后說：“基于這份分析報(bào)告，為一家想要增加市場(chǎng)份額的初創(chuàng)科技公司，編寫一套定制的市場(chǎng)營(yíng)銷策略” 。

結(jié)果，AI 運(yùn)用具體實(shí)例，輸出了一份詳細(xì)而創(chuàng)意十足的策略。

實(shí)例引導(dǎo)的方法，讓 AI 更好地錨定于特定情況，將一般性理論應(yīng)用于具體的場(chǎng)景。

6. 互動(dòng)反饋

互動(dòng)反饋是 AI 學(xué)習(xí)進(jìn)步的催化劑。

培養(yǎng)智能的植物

就像與一棵植物溝通，我們需要不斷地修剪和引導(dǎo)，AI 也是一樣。起初，我要求 AI 給出一些關(guān)于提高工作效率的建議，它給出了一些基本的時(shí)間管理技巧。

這些雖然有用，但并不全面。

于是我開始反饋，指出想要深入了解心理層面的影響等等。隨著幾輪的反饋，AI 給出的建議不僅更加貼合我的需求，還融入了心理健康等多維度的考量。

互動(dòng)和反饋，讓 AI 能夠更好地調(diào)整輸出，更精準(zhǔn)地滿足用戶的需求。

7. 循序漸進(jìn)

近期的 AI 進(jìn)展令人振奮，但我們也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，就如同人類學(xué)習(xí)，AI 也需要循序漸進(jìn)。

慢慢來，進(jìn)步更快

期望 AI 一次就給出完美結(jié)果，就像想讓剛學(xué)走路的孩子馬上跑馬拉松一樣不現(xiàn)實(shí)。

在使用 AI 時(shí)，我們可以逐漸增加任務(wù)的復(fù)雜性。比如，在用 AI 寫文章時(shí)，我會(huì)先從簡(jiǎn)單的概念開始說起，然后逐漸深入到更復(fù)雜的理論，最后指向?qū)嶋H應(yīng)用。

通過不斷練習(xí)，AI 就像習(xí)慣于解決復(fù)雜問題的人類思維，讓它的能力在不斷的挑戰(zhàn)中成熟。

8. 小結(jié)

講解 prompt 的文章有很多，而文中所述的這六大原則也并非一成不變。

為了與 AI 協(xié)作提供了一個(gè)有力的出發(fā)點(diǎn)，我們需要始終記得，良好的交流和明確的指示是大模型呈現(xiàn)其強(qiáng)大潛能的關(guān)鍵。

隨著大模型的越發(fā)成熟，后續(xù)可能會(huì)涌現(xiàn)更多精通編寫 prompt 的工程師，它們的目標(biāo)就是通過這些原則來打破人與 AI 之間溝通的界限，讓復(fù)雜的技術(shù)表述變得親民而富有成效。

而目前，大模型不僅可以作為開發(fā)助手，還可以修簡(jiǎn)歷，寫廣告，寫論文。而另一個(gè)相似領(lǐng)域的 AIGC 已經(jīng)可以畫出精美的圖片，在上個(gè)月發(fā)布的 sora 來看，AI 還可以生成 60s 的流程視頻，質(zhì)量還相當(dāng)不錯(cuò)。

這些 AI 工具的誕生，可能會(huì)讓很多行業(yè)發(fā)生翻天覆地的變化。

而在與 AI 的合作中，給出一個(gè)精確、直接而且詳細(xì)的 prompt，就像是在一份詳盡的菜單上下達(dá)了明晰的命令，讓 AI 這位大廚可以更好地理解人類的需求，為我們準(zhǔn)備一頓豐盛的智能盛宴！