Num3：Prompt工程 - 指南

教程来源：datawhale：llm-preview

一、基础prompt

提示词 = 任务【必选】＋生成主体【必选】＋细节【可选】＋形式【可选】

1. 任务（Task）——告诉模型“做什么”
   用动词起句，精准锁定操作类型：撰写、改写、总结、翻译、生成、解释、充当……
   例：请撰写 / 请充当 / 请总结

2. 生成主体（Subject）——告诉模型“对谁做”
   直指核心对象，越具体越好。
   例：一篇关于狗不理包子的广告文案 / 一则中华传统童话

3. 细节（Details）——告诉模型“做到什么程度”
   可叠加多个维度：受众、语气、风格、关键词、情感取向、长度限制等。
   例：内容积极向上，与狗狗相关，加入 emoji 点缀，800 字左右

4. 形式（Format）——告诉模型“以什么形态交付”
   可指定排版、语言、载体或代码格式。
   例：Markdown 表格 / 粤语 / Python 代码 / 分镜脚本

二、优化提示词的四种方式

1. 技巧一：角色扮演 (Role Prompting)

   作用：告诉AI“你是谁”，它就调用相应的知识库和表达方式。

2. 技巧二：分步思考 (CoT)

   作用：让AI“把思考过程写出来”。对于逻辑推导、数学证明、算法设计、故障排查等麻烦任务至关重要，能显著提高答案正确率。
   Let's think step by step.请你一步一步思考。

3. 技巧三：格式约束 (Output Schema)

   作用；让AI输出脚本可读、可直接运用的结构化数据 (JSON, XML, YAML, Markdown Table等)，避免自由文本的解析麻烦。

4. 技巧四：少样本 (Few-Shot)

   作用：依据2-3个高质量示例，让AI瞬间理解你想要的风格、深度、语气、格式、术语级别。

   用法：下面是[数量]个例子：[示例1] [示例2] [示例3] 请模仿以上风格/格式，完成：[你的任务]。