首页 > 其他分享 >Markdown学习

Markdown学习

时间:2024-08-28 18:47:24浏览次数:11  
标签:Markdown 框架 AI 模型 学习 ## 任务

1.哪些内容是你掌握的?哪些内容是你没有掌握的?使用AI推荐的工具或者你喜欢的工具实践一下没有掌握的内容。

在AI推荐的推荐Markdown工具中,Typora和Ulysses是我比较掌握的工具,而Github我不太掌握。
1.从Github上找到并下载一个项目

2.以记事本打开内部附带的.md文件

3.以支持Markdown的软件打开文件

2.要使用好AI工具,写好prompt(提示词)是非常重要的,提示词至少要有角色、上下文、任务。专家们提供了很多结构化提示词的框架,比如ICDO,BROKE,CRISP等,你知道哪些提示词框架?如果不知道,通过搜索工具或者AI工具学习一个。Markdown是结构化prompt的好方法,请为你学习的prompt框架使用Markdown格式设计一个通用模板

我知道的提示词框架有ICIO框架、CRISPE框架、BROKE框架、APE框架等。

1.ICIO
指令(Instruction):明确描述AI模型需要执行的任务。
背景信息(Context):提供任务的背景信息,帮助模型更好地理解任务。
输入数据(Input Data):提供给AI模型处理的数据,如文本、图像等。
输出指示器(Output Indicator):指示AI模型输出的类型或格式。
2.CRISPE
Capacity and Role(能力与角色):定义模型扮演的角色和具备的能力。
Insight(洞察):提供背景信息和上下文,帮助模型理解问题或需求。
Statement(指令):明确陈述问题或需求。
Personality(个性):设定模型回答问题的个性或语言风格。
Experiment(尝试):要求模型提供多个答案或建议,以便用户进行比较和选择。
3.BROKE
Background(背景):提供任务或问题的相关背景信息。
Role(角色):设定模型应该扮演的角色。
Objectives(目标):明确模型需要达成的目标或完成的任务。
Key Result(关键结果):定义实现目标所需达成的具体、可衡量的结果。
Evolve(改进):通过试验和调整来优化结果。
4.APE
Action(行动):定义需要完成的特定任务或活动。
Purpose(目的):解释执行该任务或活动的意图和目标。
Expectation(期望):明确期望的结果或输出。

通用模板:

点击查看代码
# Prompt Template  
  
## Instruction  
  
介绍。  
  
## Context  
  
目录。  
  
## Task  
  
具体任务如下:  
  
[详细说明需要执行的具体任务。]  
  
- **任务类型**:  
- **目标**:
- **限制条件**:
  
## Output Requirements  
  
输出:  
  
- **格式**:
- **内容要求**:
- **附加说明**:

标签:Markdown,框架,AI,模型,学习,##,任务
From: https://www.cnblogs.com/Yu-Hongruojir/p/18385357

相关文章

  • 后缀相关学习笔记
    应用任意子串\(\text{LCP}\)长度$LCP(i,j)=\min\limits_{k=rk_i+1}^{rk_j}ht_k$运用此性质,可以有通用套路:\(\text{Height}\)分段,下面题目会有讲解。练习题P2743[USACO5.1]乐曲主题MusicalThemes最长不重复多次出现子串。\(\text{Height}\)分段经典题目。首先求......
  • prometheus学习笔记之cAdvisor
    一、cAdvisor简介监控Pod指标数据需要使⽤cadvisor,cadvisor由⾕歌开源,cadvisor不仅可以搜集⼀台机器上所有运⾏的容器信息,还提供基础查询界⾯和http接⼝,⽅便其他组件如Prometheus进⾏数据抓取cAdvisor可以对节点机器上的资源及容器进⾏实时监控和性能数据采集,包括CPU使⽤情......
  • 四边形不等式学习笔记
    1.定义1.1四边形不等式四边形不等式指的是二元函数\(w(l,r)\)对于\(l_1\lel_2\ler_1\ler_2\)满足:\[w(l_1,r_1)+w(l_2,r_2)\lew(l_2,r_1)+w(l_1,r_1)\]也就是交叉优于包含。四边形不等式的等价形式是:\[w(l,r-1)+w(l+1,r)\lew(l,r)+w(l+1......
  • Netty 学习笔记
    Java网络编程早期的JavaAPI只支持由本地系统套接字库提供的所谓的阻塞函数,下面的代码展示了一个使用传统JavaAPI的服务器代码的普通示例//创建一个ServerSocket用以监听指定端口上的连接请求ServerSocketserverSocket=newServerSocket(5000);//对accept方法......
  • Java基础-学习笔记15
    15泛型1.泛型泛型的好处编译时,检查添加元素的类型,提高了安全性减少了类型转换的次数,提高效率比如:ArrayListarr=newArrayList();在放入时,如果添加Dog类到arr里,编译器发现添加的类型不满足要求,就会报错;在取出时,直接取出Person类,就不用再转型使用。泛型的......
  • MybatisPlus学习笔记
    MyBatisPlus从入门到精通1.概述MybatisPlus是一款Mybatis增强工具,用于简化开发,提高效率。它在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。官网:https://baomidou.com/2.快速入门2.0准备工作①准备数据CREATETABLE`user`(`id`bigint(20)NOTNULL......
  • 深度学习-pytorch-basic-003
    1.环境配置1.1anconda配置环境condacreate-nDL_pytorchpython=3.11condaacticvateDL_pytorchcondadeactivatecondaenvlistcondaremove-nDL_pytorch--all1.2torchCPU环境配置pipinstalltorch==1.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplecond......
  • 系统架构师考试学习笔记第二篇——架构设计专业知识(6)系统工程基础知识
    本章节考点分析:        第6课时主要学习系统工程和系统性能等内容。根据考试大纲,本课时知识点会涉及单项选择题,约占2~5分。本课时内容侧重于概念知识也会有计算题。根据以往全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试的出题规律,考查的知识点多来源于教材,扩展内容较......
  • 《机器学习》—— K-means 聚类算法
    文章目录一、什么是K-means聚类算法?二、聚类效果评价方式——轮廓系数三、示例:代码实现四、聚类算法的优缺点一、什么是K-means聚类算法?K-Means是Python中非常流行的一个聚类算法,它属于无监督学习算法的一种。在scikit-learn(一个广泛使用的机器学习库)中,KMeans......
  • Unity 3D学习资料集合
    本文包含了unity3D游戏开发相关的学习资料,包含了入门、进阶、性能优化、面试和书籍等学习资料,含金量非常高,在这里分享给大家,欢迎收藏。学习社区1.Unity3D开发者Unity3D开发者论坛是一个专注于Unity引擎的开发者社区。在这个论坛上,开发者们可以分享自己的项目经验、技术问......