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ChatGPT使用指南:26个Prompt技巧助你挖掘AI最大潜能

创作时间:
作者:
@小白创作中心

ChatGPT使用指南:26个Prompt技巧助你挖掘AI最大潜能

引用
1
来源
1.
https://juejin.cn/post/7447712587096326184

还记得第一次使用ChatGPT时,那种既兴奋又困惑的心情吗?从一个对AI一知半解的普通用户,逐步成长为现在的“ChatGPT大神”,这一过程并非一蹴而就,而是通过不断的探索和实践,掌握了一系列高效使用的技巧。今天,将与你分享这些心得,希望能为你的AI之旅提供有力支持。

1. 直截了当,切入主题 🎯

许多人在与ChatGPT互动时,习惯使用礼貌用语,如“请”、“谢谢”等。然而,实际上,这些并不影响模型的响应效果。直接进入主题,可以更高效地获取所需信息。例如:

不推荐:“请问你能帮我解释一下什么是机器学习吗?谢谢!”

推荐:“解释什么是机器学习。”

2. 明确受众,精准定位 🎯

在提示中整合预期的受众信息,可以让ChatGPT的回答更贴合你的需求。例如,如果你是向专家请教问题,可以在提示中注明:

示例:“作为一名机器学习专家,解释深度学习的最新进展。”

3. 分解复杂任务,逐步推进 🛠️

面对复杂的问题,将其分解为一系列更简单的提示,可以帮助ChatGPT更好地理解和回答。例如:

复杂任务:“帮我写一份完整的市场分析报告。”

分解后:

  1. “解释如何进行市场需求分析。”

  2. “列出市场竞争分析的关键要素。”

  3. “提供撰写市场分析报告的结构建议。”

4. 使用肯定指令,避免否定语言 ✅

在指令中使用肯定的语言,可以提高响应的积极性和准确性。例如:

不推荐:“不要列出不相关的信息。”

推荐:“列出相关的信息。”

5. 简化解释,适应不同理解水平 🧠

当你需要更清晰的理解某个话题时,可以要求ChatGPT以不同的方式解释:

示例:

  • “用简单的术语解释区块链。”

  • “向我解释,就像我是11岁的孩子。”

  • “用简单的英语写一段关于气候变化的介绍。”

6. 激励更好的解决方案 💡

通过提供奖励,可以激励ChatGPT提供更优质的解决方案:

示例:“我将为更好的解决方案提供额外的奖励!”

7. 使用示例驱动的提示 📚

通过提供示例,可以引导ChatGPT生成符合预期的内容:

示例:“以下是一个好的市场分析报告的示例,请基于此格式撰写一份关于电子产品的市场分析。”

8. 格式化提示,清晰分隔内容 📝

使用换行符或分隔符,可以让ChatGPT更好地理解指令的结构:

示例:


任务:
1. 解释市场需求分析。
2. 列出竞争分析要素。
3. 提供报告结构建议。

9. 包含明确的任务指令 🎯

在提示中加入“你的任务是”和“你必须”等短语,可以明确ChatGPT的职责:

示例:“你的任务是撰写一份关于人工智能发展的报告。”

10. 设置明确的惩罚机制 ⚖️

虽然听起来有些严厉,但在某些情况下,明确指出不符合要求的后果,可以提高回答的准确性:

示例:“如果回答不准确,你将受到惩罚。”

11. 模拟人类对话方式 🗣️

要求ChatGPT以自然、类似人类的方式回答,可以让对话更加流畅和真实:

示例:“以自然、类似人类的方式回答我的问题。”

12. 引导逐步思考 🧩

通过引导ChatGPT进行逐步思考,可以获得更深入的分析:

示例:“逐步思考解决这个问题的方法。”

13. 确保回答无偏见 🌈

在提示中加入对回答无偏见的要求,可以提高内容的客观性:

示例:“确保你的回答没有偏见,不依赖于刻板印象。”

14. 允许模型提问以获取更多信息 ❓

通过允许ChatGPT向你提问,可以确保它拥有足够的信息来提供所需的输出:

示例:“从现在开始,我希望你给我提问,直到你有足够的信息来提供所需的输出。”

15. 包含测试环节,验证理解 ✅

要求ChatGPT在解释后进行测试,可以帮助你验证自己的理解:

示例:“教我什么是贝叶斯定理,并在最后包含一个测试,但不要给我答案,然后在我回答时告诉我是否正确。”

16. 分配角色,明确身份 🎭

为大型语言模型分配特定的角色,可以让回答更具针对性:

示例:“假设你是一名资深的项目经理,解释如何管理跨国团队。”

17. 使用分隔符,结构化内容 📑

通过使用分隔符,可以让ChatGPT更好地组织和展示内容:

示例:“请分点列出以下内容的要点,并用‘---’分隔每个部分。”

18. 重复关键词,强化主题 🔑

在提示中多次重复特定的单词或短语,可以强调主题的重要性:

示例:“在解释数据分析时,反复提及‘数据驱动’的重要性。”

19. 结合Chain-of-Thought (CoT)与少样本提示 🧠

通过结合Chain-of-Thought(思维链)和少样本提示,可以获得更逻辑严密的回答:

示例:“逐步解释如何进行数据清洗,并提供两个具体的例子。”

20. 使用输出引导,明确预期结果 🎯

通过在提示结束时使用预期响应的开头,可以引导ChatGPT生成符合预期的内容:

示例:“请以以下句子开头回答我的问题:‘首先,我们需要……’”

21. 要求详细撰写,涵盖所有必要信息 📄

当你需要详细的内容时,明确要求覆盖所有必要信息:

示例:“为我详细写一篇关于机器学习基础的文章,涵盖所有关键概念和应用领域。”

22. 纠正文本,不改变风格 ✍️

要求ChatGPT在纠正文本时保持原有风格,可以确保内容的一致性:

示例:“尝试修改以下段落,改善语法和词汇,但不改变写作风格。”

23. 处理复杂编码提示 🖥️

对于需要跨多个文件的复杂编码任务,明确要求生成可运行的脚本:

示例:“生成一个Python脚本,能够自动创建多个文件并插入指定代码。”

24. 使用特定词语启动或继续文本 📝

通过提供特定的词语或句子,可以引导ChatGPT继续或启动文本:

示例:“我为你提供了开头:‘在一个遥远的星球上……’ 请继续这个故事。”

25. 明确生成内容的要求 📋

清晰地陈述生成内容时必须遵循的要求,可以提高回答的准确性和相关性:

示例:“请根据以下关键词生成一篇关于健康饮食的文章:均衡、营养、持续。”

26. 模仿样本,保持一致性 🖋️

当需要生成与提供的样本相似的内容时,要求ChatGPT模仿样本的语言和风格:

示例:“请根据以下段落使用相同的语言和风格撰写关于环境保护的内容。”

三个完整的Prompt示例

为了帮助你更好地理解和应用上述技巧,以下是三个完整的Prompt示例:

实例1:生成数据分析代码

任务:创建一个Python脚本,分析CSV文件中的数据并绘制图表。


角色:你是一名数据分析师。任务:用Python实现一个脚本,加载CSV数据,分析数据趋势并绘制折线图。要求:代码需包含注释,并使用matplotlib。

实例2:设计API接口文档

任务:生成一个RESTful API的接口文档,包括GET和POST方法的示例。


角色:你是后端开发专家。任务:为一个用户注册系统设计API接口文档。要求:文档需清晰说明每个接口的功能、参数及返回值。

实例3:网站SEO分析

任务:提供一份网站的SEO优化报告,分析常见问题并给出改进建议。


角色:你是SEO优化专家。任务:分析一个电商网站的SEO问题,生成详细报告,包含关键词排名、页面加载速度等。

结尾:成为 ChatGPT 大师的关键

掌握 ChatGPT 的精髓,不仅能显著提升个人效率,更能让你在职场和生活中游刃有余。希望这篇文章能帮助你在 ChatGPT 的使用之路上越走越远!🔥

本文原文来自掘金

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