一、通过学习、实践AI平台返回的内容：
（1） Markdown 简介和详细语法
概述：Markdown 是一种轻量级的标记语言，允许用户使用纯文本格式编写结构化文档。它最初由John Gruber在2004年创建，旨在使网页编写者能够通过一些简单的语法来生成格式化的内容，最终输出为HTML。
详细语法：Markdown的语法非常简单直观，这也是它受欢迎的原因之一。以下是Markdown中常用的一些语法：
- 标题：使用
#标识标题，有一级到六级标题。
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题
###### 六级标题
- 段落：段落之间空一行，即可表示段落。
- 列表：
- 无序列表使用
-、*或+。- 项目1 - 项目2 * 项目3 + 项目4 - 有序列表使用数字+点。
1. 第一项 2. 第二项 3. 第三项
- 粗体和斜体：
- 粗体使用
**或_包围文字。这是粗体文字 或 这是粗体文字 - 斜体使用
*或_包围文字。这是斜体文字 或 这是斜体文字
- 链接：
[链接文本](https://example.com)
6.图片：
- 代码：
- 行内代码使用反引号
`包围。`代码片段` - 块代码使用3个反引号 ``` 包围，也可指明代码语言。
```python def hello(): print("Hello, World!")
-
引用：
使用>表示引用。> 这是一个引用段落 -
表格：
| 表头1 | 表头2 | | --- | --- | | 单元格1 | 单元格2 | | 单元格3 | 单元格4 |
（2）推荐工具
线上工具
-
StackEdit：
一个强大的在线Markdown编辑器，提供实时预览、云存储支持以及各种导出选项。
StackEdit -
Dillinger：
一个简洁强大的在线Markdown编辑器，支持多种云存储。
Dillinger
线下工具
-
Typora：
一款优秀的Markdown编辑器，所见即所得，支持实时预览，兼容多种平台。
Typora -
Visual Studio Code**：
通过插件（如Markdown All in One），不仅可以编辑Markdown，还能提供语法高亮、预览等功能。
Visual Studio Code -
Markdown的高级用法
插入数学公式
借助LaTeX语法和支持Markdown的渲染引擎，如MathJax或者KaTeX，可以在Markdown文档中插入数学公式。
行内公式：`$E = mc^2$`
块级公式：
$$
\begin{aligned}
E &= mc^2 \\
F &= ma
\end{aligned}
$$
绘图
可以通过内嵌的一些工具（如Mermaid、PlantUML）来绘制图表。
```mermaid
graph TD;
A-->B;
A-->C;
B-->D;
C-->D;
制作PPT
使用Marp或者Remark.js这样的工具，可以将Markdown文件转换为PPT。
```markdown
---
marp: true
title: Markdown与PPT
---
第一页
Markdown内容
---
第二页
更多内容
格式转换
Markdown可以通过Pandoc等工具转换为其他格式，例如HTML、PDF、Word等。
pandoc input.md -o output.pdf
- Markdown在ChatGPT等AIGC的提示词工程中的应用
在ChatGPT等AIGC（Artificial Intelligence-Generated Content）中的提示词工程中，Markdown可以用于格式化输出内容，使得内容更具有可读性和结构化。例如，如果用户希望生成一个带有章节标题和列表的文本，可以使用如下提示词：
请生成以下内容
第一部分：介绍
1. 介绍主题
2. 解释背景
第二部分：详细说明
1. 详细描述
2. 举例说明
第三部分：结论
1. 总结
2. 提供建议
这种方式能够帮助AI更好地理解内容结构，并生成更加清晰的回应。通过这些反馈内容，我学会了较为基础的Markdown的有关用法，但对进一步的使用并不太明确。
二、提示词框架
我在网上学习了BROKE提示词框架，BROKE 框架融合了 OKR（Objectives and Key Results）方法论，旨在通过 GPT 设计提示，提高工作效率和质量。这个框架分为五个部分，其中最后一个部分，有比较长远的视角。
背景 (Background): 提供足够的背景信息，使 GPT 能够理解问题的上下文。
角色 (Role): 设定特定的角色，让 GPT 能够根据该角色来生成响应。
目标 (Objectives): 明确任务目标，让 GPT 清楚知道需要实现什么。
关键结果 (Key Results): 定义关键的、可衡量的结果，以便让 GPT 知道如何衡量目标的完成情况。
演变 (Evolve): 通过试验和调整来测试结果，并根据需要进行优化。
这个框架的设计旨在通过结构化的方法来提升 GPT 的提示设计，从而达到更高的效率和质量。它不仅仅是一个静态的框架，而是一个动态的过程，通过不断的测试和调整，来优化提示的设计和输出。
三、实例展示
BROKE 框架：
BROKE 框架通用模板
Background（背景）
请简要描述背景信息和上下文，以便理解任务的全局情况。
Requirements（需求）
明确并详细列出任务的需求和目标。
1. 需求1
2. 需求2
3. 需求3
Output（输出）
详述期望的输出或成果。
- 类型1
- 类型2
- 类型3
Knowledge（知识）
列出与任务相关的重要知识点、工具或资源。
- 知识点1
- 知识点2
- 知识点3
Execution（执行）
提供具体实施的步骤和方法。
1. 步骤1
- 子步骤1
- 子步骤2
2. 步骤2
- 子步骤1
- 子步骤2
3. 步骤3
- 子步骤1
- 子步骤2