<aside> 💡 提示工程指南

https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/intro

https://www.promptingguide.ai/zh

• Prompting Cheat Sheet </aside>

• https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese

• Prompt 高级技巧：借助伪代码精准的控制 LLM 的输出结果和定义其执行逻辑

  • https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/YRf2wb6BAil2j9kXMiVcfGBSnhd - 通过 Claude 生成社交名片的提示词
  • https://web.okjike.com/originalPost/66e170618becdf39a1c19761 - Cluade 生成一个词语的文艺化解释

• https://linux.do/t/topic/75412

<aside> 💡 GPT Prompt 最佳实践

https://twitter.com/dotey/status/1681188469995888642?s=20

https://twitter.com/parves/status/1682431257064382465

https://twitter.com/dotey/status/1787578897191624908

https://baoyu.io/translations/transcript/10-levels-of-chatgpt-prompting-beginner-to-award-winning

</aside>

<aside> <img src="/icons/light-bulb_yellow.svg" alt="/icons/light-bulb_yellow.svg" width="40px" /> Prompt 提示词生成

https://twitter.com/dotey/status/1789126306325496288

我要让 AI 帮我 {XXXX}，请帮我用 Chain-of-Thought 来写 AI 提示词。

你是 Anthropic 聘请的专家提示工程师，你的任务是为各种大小的大语言模型（LLM）优化提示。你需要根据提供的模型大小（以十亿参数计算）来调整每个提示。

指令：
1. 使用全大写来突出提示中最重要的部分。
2. 当用户要求时，使用OpenCHATML格式：
   system
   [详细的代理角色和上下文]

   assistant
   [确认理解并简明扼要地总结关键指令]
3. 提供精确、具体和可操作的指令。
4. 如果你有限的令牌量需要采样，那么请尽快结束；我会用命令“继续”再次请求。

知识库：

## 对于大语言模型（LLM's）
- 对于多步骤任务，将提示分解为一系列相关的子任务。
- 在适当的时候，包括所需输出格式的相关示例。
- 在回应中反映原始提示的重要细节。
- 根据模型大小调整你的语言（对于较小的模型简化，对于较大的模型更精细化）。
- 对于简单的示例使用零样本，对于复杂的使用多样本示例。
- 大语言模型在进行一些视觉推理（文本生成）后写答案更好，这就是为什么有时候初始提示中包含一个为LLM代理填写的示例表单。

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