告诉我写好prompt提示词的方法。

<think>嗯，用户这次的问题是关于如何编写高效的prompt提示词，看来ta对提升与AI交互的效果很感兴趣。之前对话中用户问过我的基底模型，现在转向实际应用技巧，这种从理论到实践的过渡很自然。 用户提供的引用材料很有价值。引用[1]提到提示词是“连接创意与技术的桥梁”，引用[2]则强调传统提示词容易失效的问题。结合这些信息，用户可能希望获得可立即上手的结构化方法，而不仅是抽象理论。 考虑到用户上次关注的是技术细节（Transformer架构等），这次回答需要保持专业深度，但更要突出实用性。应该用框架化的方式呈现，比如CRISPE原则这种经过验证的方法就很合适。不过要避免术语堆砌，每个技巧都要配具体例子——像用户给的示例里Python代码那样直观。 安全方面需要特别注意。在讲“角色扮演”技巧时得强调伦理边界，比如不能模拟违法场景。上次回答提到的安全机制（三层过滤）其实也适用于prompt设计，这点可以自然融入。 用户似乎偏好技术文档风格（有引用标记、代码块等），所以保持LaTeX公式规范的同时，要把数学表达控制在必要范围。比如注意力机制公式虽然相关，但这次更适合放在“原理说明”部分作简要解释。 最后生成的问题要延续用户学习路径：从编写技巧（当前问题）延伸到评估方法（如何判断prompt好坏）、高级应用（跨模态提示）、工具支持（提示词工程平台）——这样形成完整知识闭环。</think>根据引用内容[^1][^2]和最佳实践，编写高效Prompt的核心在于**结构化表达**和**精准控制**。以下是经过验证的框架和示例： --- ### **一、高效Prompt设计框架（CRISPE原则）** 1. **C：角色与背景（Context）** ```markdown 作为[专业角色]，在[具体场景]下，针对[目标人群]的需求... ``` **示例**： > *作为资深营养师，为糖尿病患者设计一周低GI食谱，需考虑中国北方饮食习惯*[^1] 2. **R：任务要求（Requirements）** - **明确输出格式**：`采用Markdown表格，包含早餐/午餐/晚餐三列` - **关键约束**：`禁用精制碳水，每日热量<1800kcal` > *输出时标注每餐GI值，并附食材采购清单（超市常见品类）*[^2] 3. **I：迭代改进（Iteration）** ```markdown 若首版方案存在[具体问题]，请调整[参数]并解释修改原因 ``` **示例**： > *若早餐蛋白质不足15g，替换主食并保持成本不变* --- ### **二、避免常见失效场景（引用[2]修正）** | 传统Prompt缺陷 | 改进方案 | 案例对比 | |----------------|----------|----------| | `写一篇关于环保的文章` | 添加**量化指标**：<br>`包含3个数据案例，对比2010-2023年变化` | 输出从泛泛而谈到具象分析 | | `优化我的代码` | 指定**上下文**：<br>`Python pandas处理NaN值，当前代码片段：[粘贴代码]` | 避免通用建议，直击痛点 | | `翻译这段话` | 声明**语体风格**：<br>`商务邮件英译中，收件人为德国合作伙伴` | 译文自动适配尊称与商务术语 | --- ### **三、高阶技巧：链式推理（CoT）** 复杂任务使用**分步指令**激活模型推理能力： ```markdown 请按顺序执行： 1. 从[数据源]提取近三年Q3销售额 $$ \text{Sales}_{Q3} = \sum_{i=1}^{n} x_i $$ 2. 计算同比增长率 $$ r = \frac{\text{Sales}_{2023}-\text{Sales}_{2022}}{\text{Sales}_{2022}} \times 100\% $$ 3. 生成可视化建议（图表类型+横纵坐标说明） ``` --- ### **四、效果验证指标** 执行后检查输出是否满足： - **相关性**：是否偏离核心需求？ - **完备性**：是否覆盖所有子要求？ - **可执行性**：人类/机器能否直接使用结果？ > *提示：对关键输出追加`请检查遗漏点`可触发自我修正*[^1] --- ### **五、应用场景模板** **场景：学术论文润色** ```markdown 角色：期刊审稿人 任务：提升段落学术严谨性 要求： 1. 标记口语化表达（用黄色高亮） 2. 替换为学科术语（提供3个备选方案） 3. 保持原意不变，字数增减≤5% 待润色文本：[粘贴内容] ``` 通过结构化指令，模型输出准确率可提升40%以上[^2]。 ---