要高效给 AI 指令,需要注意以下几个方面:
此外,在某些情况下,我们只需给 AI 下达明确命令完成一次性任务,如制作插件、编写脚本等。但当期待提高,希望从繁琐日常任务解脱时,需了解 AI 编程的边界和限制。遵循以下编程准则:
ICIO 框架是一种结构化的提示词设计方法,由四个关键部分构成:
指令就是那些技巧之外的,你需要让AI能真正理解你意图,并且精确控制AI按照你的意图去完成任务的部分。其实这部分才是提示工程的核心部分,而且并不容易做好,因为它有很多难点:如何清楚的表达自己的意图表达清楚自己的意图其实很难,如果不能表达清楚,不管是AI还是人类,都很难懂你或者帮到你。比如说“五彩斑斓的黑”是什么颜色?如何让AI明白所有相关的上下文人和人沟通的时候,一个常见的错误就是一方假定对方明白自己知道的所有上下文,然后造成很多误解。跟AI也一样,但是如何让AI明白我们所处的上下文环境也是很有必要并且很难的事情:要如何交代清楚上下文,要交代多少上下文?如何将复杂的任务拆分成简单的任务我刚大学毕业那会,HR会给员工推荐一本书,叫《把信送给加西亚》,本来挺好的故事,但是被老板们用来教育员工:员工收到老板的指令,就应该像书中的安德鲁·罗文那样,没有任何推诿,不讲任何条件,历尽艰险,徒步走过危机四伏的国家,以其绝对的忠诚、责任感和创造奇迹的主动性完成“不可能的任务”,把信交给了加西亚。后来自己去管人了才知道,好的管理者要善于帮助员工将复杂的任务拆分成简单的任务,并且在过程中提供帮助和引导,而不是给一个指令就等着结果。让AI做事也是类似的,由于上下文的不完整,或者任务的复杂性,合格的提示工程师需要将复杂的任务拆分成几个简单的任务让AI去完成,甚至于需要组建一个完整的工作流,让多个AI智能体协同完成复杂的任务。如何精确的控制AI做事
在许多情况下,我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求,并让我们获得正反馈之后,我们的期待也会不断提高,希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候,我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条:能不编,尽量不编[content]随着IT技术的发展,各种基础设施和工具越来越多,大多数需求都能找到现成的软件解决方案,只需权衡投入产出,进行评估即可。[搜索技巧的逆袭:在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具:例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。其次找插件:基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用:当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具,GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,何必为难自己呢?如果真的需要动手编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
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