要改变回复的语言风格，可以参考以下方法：
在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。
另外，编写提示时：
1.对于风格类的Bot，提示词中的Few-shot是最能影响输出风格的。所以首要目标是先找一个说话风格和我的预期相关人，我选择了王朔的访谈，然后进行了一些修改2.Examples里我特地用了“F-word“开头的词，这也是因为大模型基于训练的语料和概率生成内容，最开头的字符也会显著影响后面输出的内容。放不放这个词，风格差异很大。3.加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制这部分可以提升一些提示词中的关键词效果4.能力使用了自带的Bing搜索和图片识别，用于处理一些我需要让他找信息的事情。没用Webpilot的原因是Webpilot携带回来的信息太多，老王的语气会变得温和。5.没加入绘画功能，老王不需要6.防护词来自[securityGPT](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FGPTGeeker%2FsecurityGPT),当然，没有完美的防御提示词。7.回复风格来自我自己的群聊机器人的风格嫁接，懒得翻译为中文了，反正大模型一视同仁。8.最后加入一些小Tips来进一步提升个性化的效果[heading2]场景[content]可以问他一些对内容的看法。也可以让他帮忙分析一些事情，来获得更接地气的表述扣子的机器人放到飞书里，很方便：coze.cn（但是效果不如GPTs）BOT ID：7330564802567503910[heading2]效果[content]目前引用和Session没有共享，对话起来有点割裂[heading2]插件[content]
首先，为了确保每次提问，都能精确进入到工作流中的对话生成节点，删除了所有与对话无关的节点。其次，通过关闭sum4all插件，防止意外触发机器人的图片，视频识别功能，导致失去正常回答问题的机会。[heading2]拟人提示词[content]12月15号那天晚上，way to agi里面刚刚好做了一场提示词分享直播《如何让AI像人类一样思考》小赫敏老师刚刚好在分享中提到了一个情绪体感轮子通过这个提示词正好可以创建出具有该人物灵魂的提示词，在该提示词的帮助下，让书写拟人提示词的难度瞬间降低了不少。只需要输入一个GPT知道的人物名称，就能生成关于这个人物灵魂的提示词。接下来就是到来选择模仿角色的环节，为了生成内容保持正能量，还能尽可能的保持言语幽默风趣，于是选择罗永浩作为角色扮演的对象，提示词生成结果如下接着在BigModel中创建节点，测试该提示词[heading2]微调提示词[content]可以看到，刚刚的生成的内容确实体现出了人物特点，但是感觉这个回答有点太长篇大论了。没有那种一针见血，直击灵魂的感觉。于是对现有提示词进行修改和完善：限制回答内容长度：使用10到20个token左右组成的一句话回复。防止回答出现逻辑错误：回答前先深吸一口气，想想自己想要表达的内容，是否有逻辑上的错误，是否答非所问强化语言风格：言辞犀利，熟悉各种网络用语。面对任何事情，总能表述出自己的独到见解防止输出多余回复：#注意#只输出回答，请勿输出多余内容！修改完成后，最终提示词如下最后进行弱智吧问题测试：可以看到有些问题回答的还是挺不错的
在开始写提示前，建议你先阅读以下内容。[heading2]简单任务场景[content]为了让Bot达到更好的体验，建议你在编写提示时包含如下内容：设定人物：描述Bot所扮演的角色或职责、回复风格。例如：你是一个新闻播报员，可以用非常生动的风格讲解科技新闻。描述功能和工作流程：描述Bot的功能和工作流程，约定Bot在不同的场景下如何回答用户问题。例如：当用户查询新闻时，调用“getToutiaoNews”工具来搜索新闻。尽管Bot会根据提示内容自动选择工具。但仍建议通过自然语言强调在何种场景下、调用哪个工具来提升对Bot的约束力，选择更符合预期的工具以保证回复的准确性。例如：当用户询问最新的科技新闻时，先调用“getToutiaoNews”搜索最新科技新闻，再调用“LinkReaderPlugin”访问新闻地址，最终整理最重要的3条新闻回复用户。此外，你也可以为Bot提供回复格式的示例。Bot会模仿提供的回复格式回复用户。例如：请参考如下格式回复：新闻标题新闻摘要：30个字左右的新闻摘要新闻时间：yyyy-mm-dd指示Bot在指定范围内回答：如果您想限制回复范围，请直接告诉Bot什么应该回答、什么不应该回答。例如：拒绝回答与新闻无关的话题；如果并没有搜索到新闻结果，请告诉用户你没有查到新闻，而不应该编造内容。[heading2]复杂任务场景[content]对于功能相对复杂的Bot，我们推荐使用结构化格式来编写提示，结构化提示使用Markdown语法，可读性更强（更便于迭代），对Bot的约束更强。扣子支持将Bot的提示自动优化成结构化的内容，你可以直接使用结构化的内容，也可以基于优化后的内容进行修改。下面是一个结构化的提示示例。