为什么我们需要提示模板，它们是什么？
提示模板是一个现成的请求结构，其中包含用于数据的空白空间。您不必每次都重新制定模型的问题，而是思考一次理想的制定，然后替换变量：[产品]、[受众]、[问题]。好处是三倍。首先是稳定性：同样好的结构就会有同样好的结果，而不是靠运气。其次，速度：填写模板需要一分钟，从头开始提出提示需要五分钟。第三，质量随着时间的推移而提高：如果您发现一个好的措辞，您将永远将其添加到模板中。模板尤其适用于重复性任务：回复客户、分析评论、起草帖子、计划。如果你每周使用人工智能助手做某件事超过一次，那么就有必要为其提供一个模板，并停止重新发明措辞。
通用框架：五块式
大多数工作模板都是基于五个块的单一公式构建的：角色、上下文、任务、格式、约束。该角色设定观点：“您是一位经验丰富的编辑”或“您是一位销售分析师” - 模型会调整词汇量和深度。上下文是特定情况的输入和数据，这就是变量所在的位置。任务是一项明确的行动，没有“同时”：一个提示的一项任务比两项任务更可靠。格式描述了回复的类型：表格、列表、三段信。限制设定了框架：长度、语气、要避免什么、用什么语言。写下这个框架并填写任务 - 您将获得一个现成的模板。空骨架“角色：...上下文：...任务：...格式：...限制：...”本身就提高了质量，因为它使您不会忘记任何一个重要的块。
用于常见任务的现成模板
让我们分析一下最常见任务的准备工作。对于文本：“角色：撰稿人。受众：[谁]。任务：写关于[主题]的[文本类型]。语气：[内容]。长度：[多少]。格式：[结构]”。要分析评论或数据：“角色：分析师。这是[数据]。将它们分为类别[列表]，计算每个类别的份额，将它们显示在表格中并添加三个结论。”产生想法：“给出[N]个选项[内容]、受众[谁]、标准[条件]、格式 - 表想法/加/风险。”要使用代码：“解释此代码片段的作用，查找可能的错误并通过注释提出改进建议。”您可以为自己调整每个此类模板一次，并不断使用它。从您最常重复的三到四个任务开始，并将它们放入现成的公式中 - 这足以立即感受到差异。
变量和替换：如何使模板变得灵活
模板的强大之处在于您可以针对每种情况更改变量，从而保持结构完整。将它们标记在显着位置：用方括号 [观众]、大括号 {音调} 或大写字母 - 这样您在填写时就不会错过任何内容。将变量保留在上下文块的开头，以便所有更改的内容都集中在一个位置，而不是分散在整个文本中。在模板旁边保留有关如何填写每个字段的提示很有用：例如，[语气] - “友好/务实/专家”。使用分隔符（例如三引号或“下面的文本：”行）将数据与指令分开，以便模型不会混淆什么是指令以及什么是要处理的材料。字段标记得越清楚，您填写模板的速度就越快、越准确，也就越容易将其传递给将使用该公式而无需任何解释的同事。
如何收集和完善你的个人模板库
一些成功的提示很容易丢失——启动一个库。任何包含标题、任务、模板、结果示例列的笔记本或表格都可以。一旦提示效果良好，请在措辞新鲜时立即保存。每隔几周检查一下该集合：哪些是您最常使用的，哪些可以改进，哪些答案仍然浮动。对同一输入进行测试更改 - 这样您就可以看到新版本是否真的比以前的版本更好。按主题分组：文本、分析、信件、想法 - 在几秒钟内找到您需要的内容。随着时间的推移，该库变成了一套个人工具，可以将自信的用户与每次从头开始的初学者区分开来。正是系统化，而不是个人技巧，才提供了稳定的结果，并将人工智能工作变成了可靠的工作技能。