Prompt提示词

以下是关于 Prompt（提示词）的相关内容： 一、Prompt 之道：清晰表达 1. 如何清晰表达 各种框架能帮助您将脑海中的想法通过特定角度描述出来，比如明确要做的事情、背景、目标、任务、数据和输出等。这些框架虽表述不同，但作用相似，能比空想更高效。 您可以在使用框架时，换不同预设角度描述同一物体。例如，去年有人用 langGPT 的框架模拟善解人意的老师讲解任何学科的概念。 2. 拓展阅读 ：社区内 prompt 框架课程收录 ：各个场景提示词收录 此外，还有李继刚关于文生文中 prompt 的道、术、用的万字说明，相关链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s/R8UbrixkKHXE4dnVt0VMvw 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端：

以下是关于 Prompt 范式的相关内容： 基础篇： 起手式因人而异，可根据不同作图需求尝试不同场景下的“范式”，如面向人像、风景、物品生成等。 人像生成的反向提示词包括不要出色色、不要出错手错脚错身体、不要低质量图、不要水印等，也鼓励自行梳理。 其他注意事项：越重要的 tag 越往前放；同类型 tag 放在一起；控制 tag 总数在 75 个以内；无关紧要的 tag 不要留。 原理与应用： 简单来说，Prompt 是和大模型交互的语言模板，用于输出对大模型响应的指令，提升回答准确性。 从专业角度，Prompt 给大模型提供模板，包括要求、输入和输出限制，让大模型在限制下得出概率最大的答案。 法律人视角： Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题，引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE，包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。并分别举例说明了每个部分的具体内容。

以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容： 一、李继刚等的 prompt 最佳实践 对于给定的论文链接，总结如下： 1. 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，得出相关结论，如参与者能够进行机会性的提示迭代设计，但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难，倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。 二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二） 1. 让 AI 帮您阅读文档时，可使用简单的 Prompt，如：于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！ 2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。 3. 选择一个好上手的提示词框架，如情境。 三、学术场景数据处理 1. 论文总结：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。 2. 论文翻译：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 3. 论文内容扩写润色：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。

裁判模型的 prompt 相关内容如下： 在 2023 年度中文大模型基准测评报告中，对 OPT 主要测评选择题，构造了统一的 prompt 供模型使用，要求模型选取 ABCD 中唯一的选项。多轮简答题 OPEN 更能反应模型真实能力，故权重设置提高。包括 1060 道多轮简答题（OPEN）和 3213 道客观选择题（OPT）。 Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，还可以在 prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，如思维链（cot），也可以让模型按照特定格式的 json 输出等。 在质证意见 prompt 各大模型评测中，Claude 2.0 输入 prompt 后欢迎语按指示输出，输入 4 份简单证据后输出质证意见书，在格式和内容的真实性、合法性、关联性、证明力等方面进行质证，总结得 5.5 分，结束语没问题。文心一言 3.5 输入 prompt 后欢迎语按指示输出，输入 4 份证据后进行专业分析，在格式和内容各方面的质证都非常专业，总结得 8 分，结束语没问题，提示签署委托代理协议的回复也很棒。

以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如：“User：Why is the sky blue?”。 2. 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。它在 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。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接询问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制之下，去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景中的应用 在即梦 AI 视频生成中，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。要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt，并了解图片生视频和文本生视频中 prompt 的输入位置。

搭建 Agent 的 Prompt 可以参考以下步骤： 1. 从基础案例入门 登录控制台：登录扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音注册/登录。 在我的空间创建 Agent：在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 编写 Prompt：填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 优化 Prompt：点击“优化”，使用来帮忙优化。 设置开场白。 其他环节。 发布到多平台&使用。 2. 进阶之路 三分钟捏 Bot： 三分钟内可以完成基础的创建步骤。 十五分钟做什么：查看下其他 Bot，获取灵感。 一小时做什么：找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot，深入沟通。 一周做什么：了解基础组件，寻找不错的扣子，借鉴&复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，自己创建 Agent，并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持：文档资源、交流群、活动。 4. 《执笔者》：基于多 Agent 模式的全能写手 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面将会自动切换为多 agent 调式状态，相比单 agent，主要是多了中间一块的 agent 连接区。 添加合适节点：节点这里有两种方式可以选择，用已发布的 bot，或者创建一个新的 agent，大家按需选取。添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent（“执笔者”）后面即可，无结束节点。 添加合适的 prompt：在多 agent 模式下，我们需要为每个 agent 填写合适的 prompt。外围的人设填写该 bot 的主要功能，内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。 调试与美化：经过以上简单三步，一个多 agent 的 bot 就基本搭建完成，接下来就是漫长的调试过程，如果输出与自己设想有差异，可以不断调整外围和内部 bot 的提示词，提升命中率，优化交互。 5. 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 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）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向；Thinking Claude 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 是最得力的助手。

以下是关于提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。在星流一站式 AI 设计工具中，不同的基础模型对输入语言有不同要求。通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如“一个长头发的金发女孩”），基础模型 1.5 使用单个词组（如“女孩、金发、长头发”），且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 5. 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、提示词语法 根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号将权重降低至原先的 90.91%”“字符”。 四、如何学习提示词运用 提示词在现代大型语言模型中极其重要，掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。学习提示词运用的建议如下： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。

以下是关于提示词的教程： 1. 小七姐的 Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译： 提示词工程教程：为帮助大型语言模型更好理解任务，提供了在线教程。 两步任务描述：任务可分解为检查当前提示词和样本、编写改进提示词两步，元提示词中明确这两步并提前传达期望。 逐步推理模板：指导提案模型回答系列问题，如输出是否正确、提示词描述任务是否准确等。 上下文规定：提示词在输入序列中的位置灵活，可能在输入文本之前或之后，元提示词中明确其与输入的相互作用。 2. Pika 新功能“Pikadditions”的三步保姆级教程： 第一步：上传基础视频，点击页面下方的“Pikaddition”按钮，拖拽或点击上传本地视频，可使用官方示例视频做测试。 第二步：添加主角图片，点击“Upload Image”上传角色图片文件。 第三步：编写视频提示词，用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），可参考角色在视频里的相关互动，建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词，效果会更好。核心逻辑是用户上传实拍视频和角色图片，AI 将角色动态融入视频中，提示词需具体描述角色动作、互动和场景匹配。 提示词公式参考：，包括事件驱动句式、空间锁定技巧、动态呼应原则。 3. SD 新手入门图文教程中的提示词模板： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

以下是为您提供的一些论文相关的 AI 提示词示例： 1. 对于法律文章写作： 敕令法律文章撰写 author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 2. 对于一般性的论文写作： 这意味着您不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到您一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。您要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在你们的对话中产生，您也需要在对话中来限缩自己思维中的模糊地带。 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到您想要的东西，毕竟很多时候其实您自己刚开始也不知道自己想要什么。 3. 对于文生图相关的论文： 英文为:,drawing,paintbrush 。括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw,,(toomany finger

以下是一些利用 AI 对毕业论文扩写的提示词示例： 1. 请对这部分论文内容进行详细扩展，补充更多相关案例和数据，以增强论证的说服力。 2. 基于现有的论文内容，进一步阐述观点，丰富理论依据，并增加相关领域的前沿研究成果。 3. 对这段论述进行深化，从多个角度展开分析，同时融入更多的学术引用和参考文献。 4. 请将此部分内容扩展为更完整的篇章，增加细节描述，使论述更加全面和深入。 在使用提示词时，要注意内容的准确性和逻辑性，确保扩写后的论文质量得到提升。

提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 输入数据：用户输入的内容或问题。 输出指示：指定输出的类型或格式。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。