大语言模型可以通过自然语言来驱动AI完成各种任务，如何有效地控制和指挥AI，如何与AI更有效的互动成为关键，提示词就是这种互动的关键，因此掌握提示词的编写技巧变成了一种技术能力。

配置智能体的第一步就是编写提示词，也就是智能体的人设与回复逻辑。智能体的人设与回复逻辑定义了智能体的基本人设，此人设会持续影响智能体在所有会话中的回复效果。建议在人设与回复逻辑中指定模型的角色、设计回复的语言风格、限制模型的回答范围，让对话更符合用户预期。

提示词编写规范：

提示（Prompt）是你输入给大模型（LLM）的文本信息，用于明确地告诉模型你想要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解用户需求并生成相关、准确回答或内容的基础。

想象一下，如果你在指派工作任务时，只给了一句话来描述需求，他的任务完成效果可能很难达到你的预期。但如果你提供了明确的目标、建议的思考方向和执行策略等更多参考信息，他更有可能以高标准完成任务。

使用LLM 也一样，你的任务描述（Prompt）直接决定了 LLM 执行任务的效果。

技巧一：明确背景和目标

为了系统化地向LLM提供明确背景和目标，这里推荐你使用Prompt框架规范化你的Prompt。该框架用于帮助你方便、快速地设计Prompt结构。该模板充分考虑了会影响LLM输出有效性和相关性的各个方面，能显著提升模型表现。

其内容组成为：

l背景：介绍与任务紧密相关的背景信息。这一环节有助于LLM深入理解讨论的具体环境，从而保证其生成内容与话题高度相关。

l目标：明确指出你期望LLM完成的具体任务。通过设定清晰、精确的目标指令，可引导LLM聚焦于实现既定任务，提升输出的有效性。

l风格：指定你希望LLM输出的写作风格，可以是某个具体名人、具体流派或者某类专家的写作风格。

l语气：定义输出内容应有的语气，比如正式、诙谐、温馨关怀等，以便适应不同的使用场景和使用目的。

l受众：明确指出内容面向的读者群体，无论是专业人士、入门学习者还是儿童等，这样LLM就能调整语言和内容深度，使之更加贴合受众需求。

l输出：规定输出内容的具体形式，确保LLM提供的成果能直接满足后续应用的需求，比如列表、JSON数据格式、专业分析报告等形式。

参考样例：

#背景#

我想要制作一个社团纳新海报，我的社团是高校的辩论社，平时主要组织辩论赛。

#目的#

为我提供纳新海报的文案，让新生能够快速了解辩论社。

#风格#

符合高校文化底蕴，能够简短的表达社团特色。

#语气#

有说服力

#受众#

受众通常是大一新生，对大学生活充满期待，

#输出#

海报文案，简洁有吸引力。

技巧二：为模型提供输出样例

在Prompt中提供你期望的输出示例，可以让LLM “模仿”我们所要求的规范、格式、概念、文法、语气进行输出。同时，提供样例可以让大模型多次输出的结果更一致，从而稳定模型表现。

参考样例：

##背景： 大学校园里社团众多，各类社团活动丰富多彩，是学生们拓展兴趣爱好、锻炼综合能力、结交志同道合朋友的重要平台。但要成功举办一场社团活动，需要精心规划，涵盖活动主题、流程安排、资源准备等多方面内容，以确保活动能吸引成员参与并达到预期效果。##目的： 协助高校学生有条理地规划校园社团活动，使活动组织过程更加顺畅高效，从创意构思到具体执行细节都能得到妥善安排，提高活动的趣味性、参与度与影响力。

##受众： 高校内各个社团的负责人、活动组织者以及参与社团活动策划的学生成员。##输出： 一份详细的校园社团活动策划方案，包括活动主题名称、活动目的阐述、活动时间与地点安排、参与人员范围、活动流程步骤（开场环节、主体活动环节、互动环节、结尾环节等详细设计）、所需物资与预算清单、宣传推广计划以及人员分工安排（如活动主持、现场秩序维护、物资采购等）。方案以清晰的文档形式呈现，各部分内容明确标注。

##语气与风格： 亲切、活泼且具有一定的组织性，语言通俗易懂，能够激发学生的参与热情，同时体现出对活动认真负责的态度。

##输出样例：

活动主题：“春日音乐节·社团狂欢夜”

**活动目的**：为热爱音乐的同学们提供展示交流平台，丰富校园文化生活，增强社团凝聚力，促进不同社团成员之间的互动交流。

**活动时间**：[具体年/月/日/时-年/月/日/时]

**活动地点**：校园操场

**参与人员**：全校师生

**活动流程**：-开场环节：活力四射的街舞表演暖场（19:00-19:15）-主体活动环节：各社团乐队依次上台表演（19:15-21:00）-互动环节：音乐知识问答抽奖，邀请观众上台参与音乐小游戏（21:00-21:30）-结尾环节：全体大合唱经典歌曲（21:30-22:00）

**物资与预算清单**：-音响设备租赁：[X]元-舞台搭建及布置道具：[X]元-奖品及小礼品：[X]元-宣传海报制作：[X]元-总计预算：[X]元

**宣传推广计划**：-提前一周在校园公告栏张贴精美海报。-利用社团官方微信公众号、微博发布活动信息及精彩预告。-组织社团成员在课间到教学楼、食堂等人流量大的地方发放传单。

**人员分工安排**：-活动主持：[姓名1]、[姓名2]，负责活动流程串场与互动环节引导。-现场秩序维护：[社团成员若干]，确保观众有序入场、退场，维持活动现场秩序。-物资采购：[姓名3]等，负责按照清单采购活动所需物资并做好保管。

技巧三：使用分隔符号区分内容单元

在构建复杂的Prompt时，采用特定的分隔符来界定不同内容单元是极为关键的，这一做法显著增强了LLM对Prompt正确解析的能力。随着任务复杂度的增加，合理利用分隔符越能提升LLM的表现。

分隔符的选择应着眼于那些在自然语言文本中罕见的、独特的字符组合，例如：、、等。这些特殊符号序列并无固定规则，关键在于其辨识度高，确保模型能够明确区分这些符号是作为内容区域的界限标识，而非文本中的普通标点或语法组成部分。

请简短总结以下影评。

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曾经意气风发的张志强在生活的重压下，中年“失速”偏离了原本的生活轨迹，一时意气用事的决定，让他瞬间从家人的“小骄傲”变成了社会的“边角料”。

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然而，他未曾料到，这仅是他中年人生道路上的起点。接连不断的变故如疾风骤雨般袭来，迫使他不得不重新面对自我。

当生活的重担真正压肩，他选择成为一名快递员，从新的起点重新出发，穿梭于都市大街小巷的高志垒在路上结识了一众志同道合的伙伴。

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在共度的时光里他深切的体会到了人间的冷暖真情，逐渐在这条充满磨砺的“逆行道”中找回曾经丢失的勇气与信念，重新定义人生新的方向。

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技巧四：引导模型“思考”

对于逻辑推理和语境学习的复杂任务来说，简单的Prompt技巧可能无法满足任务需求。但你可以通过引导模型生成推理过程或帮助模型拆解复杂任务并逐步推理的方式，让模型在生成推理结果前生成更多的推理依据，从而提升模型在复杂问题上的表现。

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