如何写好 prompt

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如何写好 prompt

本节内容主要来自于书籍 The Interactive Book of Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective Prompts。

好的 prompt 由什么组成

1. 角色

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   "You are a [profession] with [X years] of experience in [specialty]" "Act as a [role] who is [characteristic]" "You are an expert [field] helping a [audience type]"

2. 上下文：提供背景信息

   1	I'm building a Node.js REST API using Express.js. The API handles user authentication with JWT tokens. When a user tries to access a protected route, they're getting a 403 error even with a valid token. Here's the relevant code: [code]

3. 任务：明确要达到的目的

   1	Edit this essay for grammar and clarity, maintaining the original tone but reducing wordiness by 20%

4. 约束：长度、内容、风格、范围等

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   "Keep your response under 200 words" "Do not include any code examples" "Use a formal, academic tone" "Only consider options available in Python 3.10+"

5. 格式：指定输出列表、MD、JSON等

   1 2	"Return as JSON with keys: title, description, priority" "Format as a markdown table with columns: Feature, Pros, Cons"

6. 示例：给出示例供模型参考

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   Classify these support tickets by urgency. Examples: "My account was hacked" → Critical "How do I change my password?" → Low "Payment failed but I was charged" → High Classify: "The app crashes when I open settings"

具体技巧

基于角色的提示

略

思维链

思维链（Chain of Thought, CoT）提示通过给出解决问题的步骤，可以显著提高AI在复杂推理任务上的能力。

其使用方式主要如下：

1. 简单的触发短语

   1 2	"Let's think step by step." "Think through this carefully."

2. 给出思考步骤

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   Before giving your final answer: 1. Identify what information is given 2. Determine what we need to find 3. Plan your approach 4. Execute each step, showing work 5. Verify your answer

3. 给出样本

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   Example: Q: A baker has 24 cupcakes. She puts them equally into 4 boxes. Then she eats 2 cupcakes from one box. How many cupcakes total remain? A: Let's work through this: - Total cupcakes: 24 - Cupcakes per box: 24 ÷ 4 = 6 - After eating 2 from one box: 6 - 2 = 4 cupcakes in that box - Total remaining: (3 boxes × 6) + 4 = 18 + 4 = 22 cupcakes Now solve: xxx

少样本学习

典型例子：

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[Example 1]
Input: [input 1]
Output: [output 1]

[Example 2]
Input: [input 2]
Output: [output 2]

[Example 3]
Input: [input 3]
Output: [output 3]

Now do this one:
Input: [new input]
Output:

对于平常的代码生成、优化任务，可以先附上已有的代码，要求模型生成与之风格类似、接口相同的代码。

结构化输出

基本格式技巧：

1. 列表

   1	Format: Numbered list with a brief explanation for each.

2. 表格

   1 2	Format as a markdown table with columns: | Framework | Best For | Learning Curve | Performance |

3. 标题和节

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   Structure your response with these sections: ## Executive Summary ## Strengths ## Weaknesses ## Recommendations ## Risk Assessment

4. 使用大写进行强调

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   IMPORTANT: Keep the summary under 100 words. NEVER add information not present in the original. ALWAYS maintain the original tone and perspective. DO NOT include your own opinions or analysis.

此外，可以选择其他机器可读的数据格式，如JSON、YAML、XML等。

JSON适用于程序解析：

1. API响应
2. 严格的类型要求
3. JavaScript/Web集成
4. 紧凑表示

YAML适用于人类可读：

1. 配置文件
2. 需要添加注释
3. 开发运维/基础建设
4. 深嵌套结构

当然，也可以利用分隔符如===, ---, [SECTION]等自由构建你想要的格式，并且可以在不同部分指定不同的格式。例如：

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Research this topic and provide:

### PART 1: EXECUTIVE SUMMARY
[2-3 sentence overview]

### PART 2: KEY FINDINGS
[Exactly 5 bullet points]

### PART 3: DATA TABLE
| Metric | Value | Source |
|--------|-------|--------|
[Include 5 rows minimum]

### PART 4: RECOMMENDATIONS
[Numbered list of 3 actionable recommendations]

### PART 5: FURTHER READING
[3 suggested resources with brief descriptions]

迭代优化

通过观察模型输出，找出prompt里的不足之处并修改，重复这个过程。

此外，还可以使用元技术：使用模型本身来帮助改进提示。例如：

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I used this prompt:
"[your prompt]"

And got this output:
"[model output]"

I wanted something more [describe gap]. How should I modify my prompt to get better results?

或者为了简便起见，直接将需要优化的prompt粘贴给模型，然后按照之前介绍的方法，写一个元prompt，让模型对prompt进行优化。

智能体 & 技能

智能体是一个能自动规划、执行、迭代的AI系统。它主要包括几个部分：规划、执行、观测、调整。相应地，提示词可分为：

1. 系统提示词：智能体的身份
2. 规划提示词：如何思考
3. 工具提示词：如何行动
4. 恢复提示词：如何处理失败

Skill实质上是将解决特定领域或任务的prompt封装在一起，形成标准化、可复用、可自主调用的技能包。它通常包括SKILL.md、参考文档、脚本&工具、配置等。

在SKILL.md里，通常包括这个skill的名字、描述、实施细节、参考材料等。

总结

1. 描述清晰、具体

   避免模糊的表达如Make this better 、Write about climate change。尽量说清楚自己的要求或问题。

2. 提供上下文

   给模型提供对解决问题有帮助的信息。

3. 引导而非提问

   像老师一样对模型循循善诱。例如，对于复杂任务，引导它的推理过程：Think through this using the following steps: 1. xxx 2. xxx 3. xxx

4. 控制输出结构

   指定模型输出的格式。

5. 迭代并优化

   第一次写的prompt往往不是最好的，观察输出并修改prompt。此外，也可以让模型来优化你的prompt。

6. 使用可复用的Skill

   对于一些优秀的提示词，我们可以将其固化在文档中，每一次使用都可以直接调用。

7. 验证和确认

   不要轻信模型的输出，可以通过以下几点来进行确认：

   1. 请求模型的推理过程
   2. 要求模型从多角度看待问题
   3. 指定模型要检查的对象

个人认为，写一个好的prompt就类似PUA¹：

1. 强制对方接受一个自我认同
2. 清晰地表达自己的意见
3. 引导对方以得到自己想要的答案
4. 明确指出禁止对方做的事

也就是说，在与模型沟通中，要让自己占据主导地位。