AI 指令的写法可以参考以下内容：
ICIO框架是一种结构化的提示词设计方法，旨在优化与AI模型的交互。该框架由四个关键组成部分构成：Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）和Output Indicator（输出引导）。Instruction（指令）:这是ICIO框架的核心要素，用于明确定义AI需要执行的任务。编写指令时应遵循以下原则：•简洁明了：使用清晰、直接的语言•具体详细：提供足够的细节以避免歧义•行动导向：使用动词开头，如”分析”、“创建”、“评估”等•单一任务：每个指令专注于一个主要任务，避免多任务混淆Context（背景信息）:提供任务的相关背景，帮助AI更好地理解和执行任务。背景信息可包括：•任务目的：说明为什么需要执行这个任务•目标受众：指明结果将被谁使用或阅读•相关背景：提供任何有助于理解任务的历史或当前情况•限制条件：说明任何需要考虑的限制或约束•角色扮演：如果需要，指定AI应该扮演的角色Input Data（输入数据）:这部分为AI提供执行任务所需的具体信息或数据。可以包括：•事实和统计数据•相关文本或文档•链接或参考资源•图片、音频或视频（如果AI模型支持）注意：并非所有任务都需要输入数据，如果任务不需要特定数据，可以省略此部分。Output Indicator（输出引导）:指导AI如何构建和呈现输出结果。这可以包括：•格式要求：如报告、列表、对话、诗歌等•语气和风格：如正式、随意、幽默、专业等•长度限制：指定字数或段落数•结构指引：如需要的章节或部分•特殊要求：如需要包含的具体元素（图表、引用等）•评估标准：说明如何判断输出质量的标准
这些模型并不会读心术，无法猜到你的想法。如果模型的输出内容过长，你可以要求它简短回答。如果模型输出内容过于简单，你可以要求使用更专业的水平写作。如果你对输出格式不满意，可以直接展示你期望的格式。最好就是让模型不需要去猜你想要什么，这样你最有可能获得想要的结果。技巧：[在查询中添加详细信息，以获得更准确的答案](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-include-details-in-your-query-to-get-more-relevant-answers)[请求模型扮演特定角色](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-ask-the-model-to-adopt-a-persona)[使用分隔符来清晰区分输入的不同部分](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-use-delimiters-to-clearly-indicate-distinct-parts-of-the-input)[明确指出完成任务需要的步骤](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-specify-the-steps-required-to-complete-a-task)[提供实例作为参考](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-provide-examples)[明确指定希望输出的长度](https://baoyu.io/translations/openai/openai-prompt-engineering-guides#tactic-specify-the-desired-length-of-the-output)
在第四步中，我们将对分类器进行内容编排。以本例为参考，我们将指令分为四类：扩写、缩写、总结以及其他。编排时，只需设定最终的分类条件。一旦分类器匹配到特定的分支，它将执行相应的操作。这样的编排方式有助于过滤并避免处理不明确的指令，确保智能体能够准确响应用户的指令。在为分类器设置好内容之后，接下来需要为每个指令编写具体内容。以当前的缩写、扩写和总结三个分支为例，我们将为每个分支创建一个简单的指令。这些简单指令中将包含一个变量，该变量即为用户在初始阶段输入的、希望进行扩写、缩写或总结的原始文本。我们通过变量引用的方式将其引入到指令中。具体书写变量时，通常使用花括号，并根据之前定义的变量名进行填写。在执行过程中，系统会将相应的值赋给该变量，随后将这个值传递给模型进行推理，形成最终的提示词。在各分支处理完毕后，我们将对每个分支的结果进行最终输出。由于这是一个示例，我们的输出内容也相对简洁。大家可以在这里看到，输出的内容基本上是之前分支处理的原始文本结果。整个测试流程首先需要准备文本素材，这些素材将用于进行扩写、缩写和总结三项测试。待素材准备就绪后，我们将逐一进行各项测试，以验证每个分支是否能够顺利执行。扩写测试：缩写测试：总结测试：错误处理测试：