以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容：
我已经尝试用这个方法将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为一个提示词。我用到的逆向提示词具体为：请对下列{{文本}}进行逆向提示词工程，生成一个可以仿写这段文章的提示词。要求：1.需提炼文章的语气，写作风格，用词，句式等各种写作方面的要素，你可以根据写作领域的专业知识，进行更多写作要素的分析。2.逆向提示词工程生成的提示词，是要发送给ChatGPT，让它能以任意主题，写出与{{{文本}}}风格类似的文章。文本={{{乔布斯演讲稿中文版}}}通过逆向工程得到的写演讲稿提示词，可以应用于对应的场合，如编写大学新生代表的演讲稿，或其他适用于自我分享的文本创作场景。
写文章的时候，我灵机一动，设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并用它来创造一些吸引人的广告词，并将它放到了国内的豆包角色扮演模型上使用，以下是生成效果。如果将这样的提示词与语音技术相结合，并将其应用于宣传，就能创造出一个既有趣又有效的销售助手。这样的智能体不仅能帮助推广产品，还能以新颖的方式吸引顾客的注意，确实非常有意思（嗯....我闻到了商业化应用的味道）。[heading1]六、写在最后[content]非常感谢你们耐心阅读了本篇文章。我真诚地希望这篇文章为你们提供了有价值的见解和实用的技巧。按照惯例，拟人化提示词母体可以通过关注我的微信进行领取。谢谢。以上。
样例驱动的渐进式引导法，就像让AI主动来读懂你的想法。以1-2个正向样例作为起点，通过与AI的多轮对话，引导AI从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如，当你教AI仿写一篇爆文时，无需详细解释文章结构或写作技巧，只需提供一个优秀的样例。AI会自动分析这个样例，理解其中的精髓，然后生成更符合自身运作方式的指令。这不需要用户具备专业的Prompt工程知识，也不需要用户“痛苦”地提炼“Know How”。仅仅只需要利用AI，就能让AI自动生成精彩的Prompt。👉它的核心步骤包括：1.构建初始样例：创建一个符合你期望输出的具体例子。2.评估样例，尝试提炼模板：让AI分析和理解样例的结构和关键元素，并以专家视角尽可能地优化样例。3.固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让AI提出一个通用模板。通过测试Prompt，验证模板的可靠性。4.生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词。在用户适当调整并确认后，即可投入使用。在这个过程中，用户的角色主要是：1.提供尽可能与自己预期一致的初始样例2.判断AI的输出质量3.反馈改进建议，提供行动引导这种方法的优势在于简化了提示词设计的过程，让非专业用户也能创建高质量的Prompt。通过引导AI进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的Prompt工程技巧。😎接下来，我将通过一个实战案例：可以快速学习任何知识概念的”知识闪卡AI”，来逐步分享我的运用过程。这将帮助你直观地了解如何使用样例驱动的渐进式引导法来设计高质量的提示词。