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与大语言模型交流无需客气，避免使用如“请”、“谢谢”这样的礼貌用语，直截了当地表达需求。 |
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在提示中明确你的受众，比如指出受众是该领域的专家。 |
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把复杂任务拆分成简单的步骤，并通过交互式对话逐步进行。 |
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使用积极的指示词汇，例如“做”，避免使用否定词汇，如“不要”。 |
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当需要对某个主题、想法或信息有更清晰、深入的理解时，可以使用以下提示： |
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- 简单地解释[具体主题]。 |
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- 像向 11 岁的孩子一样向我解释。 |
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- 像我是[领域]新手一样向我解释。 |
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- 使用简单易懂的语言编写[文章/文本/段落]，就像对 5 岁孩子解释一样。 |
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添加一句“我会给出$xxx 的小费来获取更好的解决方案！” |
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使用以示例为驱动的提示方法（采用少样本 (few-shot) 提示）。 |
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在撰写提示时，首先用“###指令###”来开始，接着是“###示例###”或“###问题###”（如果适用）。然后展示你的内容。用分行或分段的方式区分开指令、示例、问题、背景和输入数据。 |
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添加短语“你的任务是”和“你必须”。 |
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添加短语“将会受到惩罚”。 |
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使用“以自然、类似人类的方式回答问题”这一短语。 |
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使用引导性词汇，比如“逐步思考”。 |
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在提示中加入“确保你的回答无偏见，不依赖于刻板印象”。 |
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允许模型通过问询来从你那里获取具体的细节和要求，直到它有足够的信息来提供所需输出，例如，“从现在开始，请向我提出问题，以便……”。 |
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当你想探究一个特定主题或想法，或需要某些信息时，如果你想检验自己的理解，可以用这样的话来提问：“请教授我 [任何定理/主题/规则的名称]，并在最后附上一个测试，但不要告诉我答案，等我回答后再告诉我答案是否正确”。 |
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为大语言模型 (Large Language Model) 分配一个角色。 |
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使用分隔符。 |
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在一个指令中多次重复某个特定单词或短语。 |
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结合使用思维链 (Chain-of-thought, CoT) 和少样本 (Few-shot) 提示。 |
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使用输出启动器，即用你希望得到的输出的开头来结束你的指令。通过在指令的结尾处加上你期待的回应的开头来应用输出启动器。 |
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要撰写一篇详尽的论文、文本、段落、文章或任何类型的文字时，可以这样说：“请为我写一篇关于 [主题] 的详细 [论文/文本/段落]，并包含所有必要的信息”。 |
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为了在不改变其风格的情况下修正或更改特定文本：“请尝试修订用户提交的每个段落。你应该只改善用户的语法和词汇，确保其听起来自然，但不要改变写作风格，比如将一个正式段落变得非正式”。 |
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当你面对一个涉及多个文件的复杂编码指令时：“从现在开始，每当你需要生成跨越多个文件的代码时，请生成一个 [编程语言] 脚本，该脚本能够运行并自动创建所需文件或修改现有文件，以插入生成的代码。[你的问题]”。 |
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当你想使用特定的单词、短语或句子来开始或继续一个文本时，可以使用以下指令： |
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- 我为你提供了开头 [歌词/故事/段落/论文等]：[插入歌词/单词/句子]。请根据提供的内容完成它，并保持内容的连贯性。 |
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清晰地说明模型必须遵循的要求，以便产生内容，这些要求可以是关键词、规则、提示或指示的形式。 |
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要撰写与提供的样本风格类似的文本，请包含具体指示：o“请根据所提供的段落[/标题/文本 /论文/回答]使用相同的语言风格。” |
