以下是一些更好地给 ChatGPT 使用指令的方法：
翻译：使用DALL-E 3自定义说明的最佳方式-包括说明书签此提示和转发！大家好！如果你有一个困难的时间使用不同的自定义指令DALL-E 3，这是最好的方法。我是从工作中做的其他事情中得到这个想法的。我们将告诉ChatGPT使用哪个指令。这样，一次只使用一条指令，所以不会有任何混淆。为此，我们将使用JSON对象。包含指令和激活命令的键值对JSON我有两个键：'Default'and'DMP.'。“你可以阅读说明书，观看视频，看看这一行动。你自己用吧。[heading2]案例
GPT无法读取您的思想。如果它们的输出过长，请要求简洁回复。如果它们的输出过于简单，请要求专业水平的写作。如果您不喜欢某种格式，请展示您想要看到的格式。GPT越少猜测您想要的内容，您获得的可能性就越大。策略：在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。要求模型扮演某个角色。使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。指定完成任务所需的步骤。提供示例。指定输出的期望长度。提供参考文本。[heading3]策略1：在查询中包含细节以获得更相关的回答[content]适用人群：新手难度：🌟为了获得高度相关的回复，请确保请求提供任何重要的细节或上下文。否则，这会让模型进行猜测您的意思，结果也会不尽人意。[heading4]解读[content]这个策略的价值在于，通过提供更多的详细信息，用户可以获得更准确、更具体的答案。这样可以减少模型的猜测和误解，从而提高交互的效率和满意度。GPT模型就像是您的男朋友，但它有时候是真的猜不出来呀(手动狗头)。[heading3]策略2：要求模型扮演角色[content]适用人群：新手难度：🌟系统消息可以用于指定模型在回复中扮演的角色。[heading4]解读[content]当我们指定一个角色，这样，模型的回答将会根据所采纳的角色特性来进行，使得回答更具特色和针对性。那么输出的质量也会随之提升。
适用人群：新手、熟练者难度：🌟🌟当处理不同情况的任务时，可以先将任务按类型分类，然后为每种类型设计特定的步骤，就像做菜一样有食谱。复杂任务可以分解成小阶段，每个阶段也有自己的指令，这样整个处理过程更有组织和效率。这种方法的优点是每个查询只包含执行任务的下一阶段所需的那些指令，这可能导致比使用单个查询执行整个任务时的错误率更低。这也可能导致成本更低，因为更大的提示运行成本更高。这里的成本针对使用API的小伙伴们。假设,例如对于客户服务应用，查询可能被有用地分类如下：基于客户查询的分类，可以向GPT模型提供一组更具体的指令来处理下一步。例如，假设客户需要帮助"故障排除"。请注意，已经指示模型在会话状态改变时发出特殊的字符串。这使我们能够将我们的系统转变为状态机，其中状态决定哪些指令被注入。通过跟踪状态，什么指令在那个状态下是相关的，以及从那个状态允许什么状态转换，我们可以在用户体验周围设置保护，这在一种不太结构化的方法中很难实现。[heading4]解读[content]简单来说，就是先理解用户的真实需求，然后根据这个需求提供最合适的答案或操作。这种方法特别适用于那些需要多种独立指令来处理不同情况的任务。通过首先分类查询的类型，并使用该分类来确定所需的指令，可以更有效地为用户提供他们真正需要的信息或服务。如下为测试过程的对话：由于这次案例的内容较多，我分享在shareGPT上了，需要测试的小伙伴，可以通过链接来查看或者开启继续对话。链接为：[https://shareg.pt/Y6j83cX](https://shareg.pt/Y6j83cX)