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怎么写prompt

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写 prompt(提示词)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的要点和方法:

  1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。
  2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,在 prompt 中提供足够信息。
  3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的表述,避免模糊或歧义词汇。
  4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。
  5. 使用示例:若有期望结果,可提供示例帮助 AI 模型理解需求。
  6. 保持简洁:避免过多信息导致 AI 模型困惑,影响生成结果准确性。
  7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。
  8. 测试和调整:生成文本后仔细检查,根据需要调整 prompt,可能需多次迭代达满意结果。

此外,还可以通过以下方式写 prompt:

  • 模仿改写大佬写好的 prompt,如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3。
  • 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分,运用 COT(少样本提示)技巧。
  • 若之前未写过结构化的 prompt,可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。

在 AI 视频生成中,如即梦 Dreamina 这类工具,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,借此控制和指导生成内容,作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。您可以将其理解为把输入的文字变成对应的画面和运动形式,注意图片生视频和文本生视频的 prompt 输入位置。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:怎么写提示词 prompt?

写prompt(提示)是一个关键的步骤,它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求,并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议:1.明确任务:确保你的prompt清晰地定义了任务。例如,如果你需要写一个故事,你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文:如果任务需要特定的背景知识,确保在prompt中提供足够的上下文。例如,如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告,提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言:尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇,以免AI模型产生误解。4.给出具体要求:如果你的任务有特定的格式或风格要求,请在prompt中明确指出。例如,如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献,确保在prompt中说明。5.使用示例:如果你有特定的期望结果,可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁:尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑,导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签:在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。8.测试和调整:在生成文本后,仔细检查结果,并根据需要调整prompt。这可能需要多次迭代,直到达到满意的结果。希望这些建议能帮助你更好地编写prompt。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

夙愿:使用 GPT 模仿创作内容的万能思路

以上,我们做的每件事情都是为了一个目标:我们应该用什么方法论来教GPT创作,也就是“know how”。接下来,把这些方法论和示例写到prompt中,最快的方法就是改写大佬写好的prompt,比如说JK老师的欢乐多朋友圈段子生产V0.3。我模仿着改写出了我的小红书视频笔记标题产出助手0.1说明:把刚刚拆解得到的方法论和示例写到Skills部分,运用了COT(少样本提示)的技巧。如果你之前还没写过结构化的prompt,推荐打开云中江树老师的LangGPT项目学习https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md0.1版的使用效果:

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

即梦Dreamina是一款具备强大视频生成功能的工具,它可以根据用户提供的图片、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量的视频。但是,要想获得最佳的视频质量,需要写好prompt。在本教程中,我们将探讨如何写好prompt,以获得最佳的视频效果,减少您的“抽卡”成本。[heading2]⭐️【新手必看】什么是Prompt/文字指令[content]✅在AI视频生成中,prompt是直接描述或引导视频生成的文本或指令;✅类似给AI的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容;✅ Prompt在AI视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量;✅如果上述过于抽象,您可以理解Prompt为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。图片生视频- prompt输入位置文本生视频- prompt输入位置

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12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架: 1. ICIO 框架: 指令:执行的具体任务。 背景信息:提供执行任务的背景信息、上下文内容,让大模型更好地回答。 输入信息:大模型需要用到的一些信息。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示,来提升整体反馈的效率。 背景:提供足够背景信息,让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定:特定的角色,让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标:明确任务的目标,让大模型知道您想让它做什么。 结果定义:明确可以衡量的结果,让大模型清楚自己做的情况。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:您期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了地说明希望完成的任务。 个性:回应的风格、个性或者方式。 实验:提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”: 分配角色。 给出示例(fewshots)。 思维链(ChainofThought)。
2025-02-17
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识: 1. 提示简介: 提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User:Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音: 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息,能改善新添加内容的扩展和上下文,但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情,较短且聚焦的提示通常更有效,不应是对话式的。 分步进行,如果要更改图像的多个部分,一次只处理一个部分。 技术细节:使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型: 基本提示:可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容,避免长长的请求列表。 高级提示:可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面,精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
2025-02-17
给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板
以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板: 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外,还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容: 1. 创建工作流 创建一个对话流,命名为 r1_with_net 开始节点,直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型:豆包通用模型lite 输入:直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词:你是关键词提炼专家 用户提示词:根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件:BingWebSearch 参数:使用上一个节点,大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果:data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型:韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入:搜索结果,选择搜索节点 data 下的 webPages;选择开始节点的 USER_INPUT;开启对话历史,设置 10 轮,默认不开启对话历史,开启后默认是 3 轮 系统提示词:这里不需要输入 用户提示词: 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题,测试完成后,直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容: 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看 2. 如何使用? Step1:搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话” Step2:将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3:认真阅读开场白之后,正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现:同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手
2025-02-16
用AI写PPT,prompt用什么?
如果您想用 AI 写 PPT,以下是一些关于 prompt 的建议: 1. Prompt 的本质是用编程语言的结构加上自然语言的内容打造 AI 指令,让 AI 可以像理解程序一样理解人类的指令。比较友好易懂的是 Markdown 的结构化语言格式。例如,在写流程时,用“”代表层级,“”代表一级类目,“”代表子类目,这样能明确 prompt 的执行顺序。 2. 每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 3. 语法规则: 用英文半角符号逗号“,”来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果。 改变 tag 权重:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,还可以通过“/…”(每加一层括号权重变化)来设置权重。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):“”,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2;数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。 此外,像卓 sir 在制作电商模式相关的 PPT 时,通过与 GPT4 自然交流确定主题和企业代表,然后编写 PPT 大纲的 prompt,并经过多次迭代和优化。您可以参考这些经验和方法来构建适合您需求的 prompt。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架,提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例: 1. ICIO 框架: 指令:明确执行的具体任务,如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息:提供执行任务的背景信息,如“企业近期业务拓展,成本有所增加”。 输入信息:大模型需要用到的一些信息,如“利润表的各项数据”。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,如“报告以表格形式呈现,包含各项利润数据的同比和环比变化,并给出简要分析”。 2. BROKE 框架: 背景:说明背景,如“公司处于业务增长阶段,需要密切关注利润情况”。 角色:设定特定的角色,如“利润表分析专家”。 目标:明确任务的目标,如“准确分析每日利润表,为管理层提供决策支持”。 关键结果:明确可以衡量的结果,如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果,如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:期望大模型扮演的角色洞察,如“专业的财务分析师”,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了的说明希望完成的任务,如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性:回应的风格、个性或者方式,如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验:提供多个回答的示例。 4. 情境框架: 情境:描述当前的情况,如“企业面临市场竞争,利润波动较大”。 任务:明确要完成的任务,如“分析每日利润表,找出利润波动的原因”。 行动:说明采取的行动,如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果:阐述期望得到的结果,如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14