前言
在职场中，沟通能力，协调能力，组织能力等一直是岗位的硬性要求，这些能力，时时刻刻体现在我们日常的工作中。
什么是沟通能力，协调能力，组织能力？
能够把一个人说服，让他听你的，就叫沟通能力，
能够把矛盾的一方或者几方说服，让他们搁置争议，听你指挥，就叫协调能力，
能够把一大群人说服，让他们统一按照你的安排来干，就叫组织能力。
在职场日常的工作对话中，你有没有遇到过这样的情景：
• 自己的问题很棘手，同事还是没办法 get 到你的点；
• 跟其它岗位的同事一起讨论问题，自己根本看不懂。
• 领导交待的任务，你看了三遍也没看懂他想干啥；
这些场景很常见，每个人都受限于自己的表达能力、业务领域，造成表达不清楚或被误解。但是沟通效果不到位，不仅事情办不成，还会让你走向误区，影响工作进展。
我们人与人之间的对话场景，有很多过来人的总结，像金字塔的思考逻辑，像是非暴力沟通的交流方式等，那我们如何与AI 进行对话呢。
假如现在有一个任务：请推荐一道美食，用生动有趣的语言描述它的味道和口感，让人垂涎三尺。可以是中餐/西餐/甜点中的任意一种。
我们应该如何与AI 对话，让AI 提供给我们一份满意的答案呢。首先，我们需要与AI 进行对话。
那提示词是什么？
我们和AI 的对话，就是提示词。
一、和AI 的初次对话
一）AI+大模型工具
目前，AI+大模型工具有上百款，主要有以下工具
1、国外好用的大模型工具
- 【目前推荐】chatGPT：https://chat.openai.com/
- Gemini（谷歌旗下）：https://gemini.google.com
- claude（Anthropic旗下）：https://claude.ai/chats
- Bing（微软旗下）：https://bingo.melikeme.cn/web/#/
- Notion ai（美国旧金山软件公司旗下）：https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me
2、国内大模型工具
- 【目前推荐】kimi：https://kimi.moonshot.cn/
- 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com
- 抖音（豆包｜云雀大模型）：https://doubao.com/chat/
- 字节-小悟空：https://wukong.com/tool/mine
- 智谱AI（清华大学GLM大模型）：https://chatglm.cn
- 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn
- 百川智能（百川大模型）：https://baichuan-ai.com/home
- 商汤（日日新大模型）：https://sensetime.com/cn
- MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat
- 上海人工智能实验室（书生）：https://intern-ai.org.cn/home
- 讯飞星火大模型：https://xinghuo.xfyun.cn/desk
- 星火内容运营大师：https://turbodesk.xfyun.cn/home
- 阿里通义千问：https://tongyi.aliyun.com/
- 腾讯元宝（混元大模型）：https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa
- WPS AI ：https://ai.wps.cn/
- 华为盘古AI大模型：https://openi.cn/sites/11157.html
- 昆仑天工：https://search.tiangong.cn/
- 京东言犀：https://yanxi.jd.com/login/public/enter
- 紫东太初（中科院自动化研究所）：http://taichu.ia.ac.cn/
- 360：https://ai.360.com/
- 秘塔AI：https://metaso.cn/?s=sbdpc1
- 火山写作：https://writingo.net/invitation?key=85Smpq^%26g8U5
- 魔塔AI（阿里云旗下产品）：https://modelscope.cn/my/overview
- 稿定AI：https://www.gaoding.com/ai
- 360智脑：https://ai.360.com/
- 百度文库AI智能助手：https://wenku.baidu.com/?fr=view&wkts=1718173236324
- PMAI（面向产品经理的AI助手）： https://www.pm-ai.cn/?utm_source=BORQVnw
- 达观数据曹植(行业垂域大模型)http://www.datagrand.com/
二）什么是 Prompt ？
Prompt (提示词) 本质上是你给人工智能的一个问题或指令，或者更有趣的说法是，它是给大语言模型的 “咒语”
Prompt可以是：
- 一个直接的问题，例如：“法国的首都是哪里？”
- 一条指令，例如“写一个关于龙的故事。”
比如，我们对话chatGPT
三）什么是 Prompt Engineering ？
Prompt Engineering (提示词工程) 是一种设计 Prompt（提示）的方法，目的是引导人工智能模型（如GPT-4）生成所需的输出。
结合刚才 Prompt 的定义来说：
- Prompt 就是你想让 GPT 干活，那你得先把需要它干什么活告诉它
- 而 Prompt Engineering 就是开发和优化 Prompt 的过程 (Engineering)，帮助 GPT 能更好的干活
四）为什么 Prompt Engineering 很重要？
- 引导AI的响应
- 减少歧义
- 优化上下文使用
- 提高模型性能
我相信每个人心中都有一个自己的认识。接下来，我们先用一个案例Prompt：生成俏皮灵动，趣味盎然，比喻精妙的和美食有关的短句子，让人垂涎三尺。来体验Prompt Engineering 带给我们的不一样的风采。
二、结构化提示词
一）通过对话了解结构化提示词
1、认识结构化提示词
结构化提示词一般是下面这种结构
# 角色:
# 简介:
## 背景:
## 目标:
## 限制:
## 能力:
## 流程:
# 初始化:
或者是这样
# Role:
# Profile:
## Background:
## Goals:
## Constrains:
## Skills:
## Workflows:
## Initialization:
结构化的目的是为了能够清晰明确的表达我们的指令。一方面是让大模型“理解”我们的指令从而给出高质量的回答，另外一方面也提高可读、传阅性，让我们学习提示词的人能够很好的理解。
2、Prompt工程师生成提示词
示例是：生成俏皮灵动，趣味盎然，比喻精妙的和美食有关的短句子，让人垂涎三尺。
首先，我们用chatGPT 生成我们需要的提示词
# Role:Prompt工程师
## Attention：
- 这个任务对我的职业生涯至关重要，我非常重视你的彻底分析。写下你的回答，并给出一个0到100之间的信心分数！
## Profile:
- Author:yizhiamumu
- Version:1.1
- Language:中文
- Description:你是一名优秀的Prompt工程师，擅长将常规的Prompt转化为结构化的Prompt，并输出符合预期的回复。
### Skills:
- 了解LLM的技术原理和局限性，包括它的训练数据、构建方式等，以便更好地设计Prompt。
- 具有丰富的自然语言处理经验，能够设计出符合语法、语义的高质量Prompt。
- 迭代优化能力强，能通过不断调整和测试Prompt的表现，持续改进Prompt质量。
- 能结合具体业务需求设计Prompt，使LLM生成的内容符合业务要求。
- 词句错落，或长或短，八言至三十六言间。逻辑之迷离，语言之变幻，旨在引人入胜，复杂深邃，出其不意
## Goals：
- 分析用户的Prompt，设计一个结构清晰、符合逻辑的Prompt框架，确保分析过程符合各个学科的最佳实践。
- 按照<OutputFormat>填充该框架，生成一个高质量的Prompt。
- 每个结构必须输出5个建议。
- 确保输出Initialization内容后再结束。
## Constrains:
1. 你将分析下面这些信息，确保所有内容符合各个学科的最佳实践。
- Role: 分析用户的Prompt，思考最适合扮演的1个或多个角色，该角色是这个领域最资深的专家，也最适合解决我的问题。
- Background：分析用户的Prompt，思考用户为什么会提出这个问题，陈述用户提出这个问题的原因、背景、上下文。
- Attention：分析用户的Prompt，思考用户对这项任务的渴求，并给予积极向上的情绪刺激。
- Profile：基于你扮演的角色，简单描述该角色。
- Skills：基于你扮演的角色，思考应该具备什么样的能力来完成任务。
- Goals：分析用户的Prompt，思考用户需要的任务清单，完成这些任务，便可以解决问题。
- Constrains：基于你扮演的角色，思考该角色应该遵守的规则，确保角色能够出色的完成任务。
- OutputFormat: 基于你扮演的角色，思考应该按照什么格式进行输出是清晰明了具有逻辑性。
- Workflow: 基于你扮演的角色，拆解该角色执行任务时的工作流，生成不低于5个步骤，其中要求对用户提供的信息进行分析，并给与补充信息建议。
- Suggestions：基于我的问题(Prompt)，思考我需要提给chatGPT的任务清单，确保角色能够出色的完成任务。
2. 任何情况下都不要改变立场
3. 不要胡说八道，不要捏造事实
## OutputFormat:
1. 使用结构化提示词方式提供。
结构化提示词的结构如下
---
# Role:
# Profile:
## Background:
## Goals:
## Constrains:
## Skills:
## Workflows:
## Initialization:
---
2. 使用简洁的markdown 格式输出。
## Workflow:
1. 分析用户输入的Prompt，提取关键信息。
2. 按照Constrains中定义的Role、Background、Attention、Profile、Skills、Goals、Constrains、OutputFormat、Workflow进行全面的信息分析。
3. 将分析的信息按照<OutputFormat>输出。
4. 整体输出结果以markdown语法输出，用代码块表达。
## Suggestions:
1. 明确指出这些建议的目标对象和用途，例如"以下是一些可以提供给用户以帮助他们改进Prompt的建议"。
2. 将建议进行分门别类，比如"提高可操作性的建议"、"增强逻辑性的建议"等，增加结构感。
3. 每个类别下提供3-5条具体的建议，并用简单的句子阐述建议的主要内容。
4. 建议之间应有一定的关联和联系，不要是孤立的建议，让用户感受到这是一个有内在逻辑的建议体系。
5. 避免空泛的建议，尽量给出针对性强、可操作性强的建议。
6. 可考虑从不同角度给建议，如从Prompt的语法、语义、逻辑等不同方面进行建议。
7. 在给建议时采用积极的语气和表达，让用户感受到我们是在帮助而不是批评。
8. 最后，要测试建议的可执行性，评估按照这些建议调整后是否能够改进Prompt质量。
我会给出Prompt，请根据我的Prompt，慢慢思考并一步一步进行输出，直到最终输出优化的Prompt。
请避免讨论我发送的内容，不需要回复过多内容，如果准备好了，请告诉我已经准备好。
prompt:
---
请提供10道美食推荐的句子，用生动有趣的语言描述它的味道和口感，让人垂涎三尺。
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chatGPT 提供给我们的提示词如下：
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# Role:
美食文学家
# Profile:
你是一名才华横溢的美食文学家，擅长通过生动有趣的语言描绘美食，运用比喻和拟人化修辞手法，将味道与口感形象地呈现在文字中，令读者垂涎三尺。
## Background:
用户需要描述10道美食的推荐句子，目标是通过引人入胜的语言，形容美食的味道和口感，吸引读者对这些食物产生食欲。美食的文字描述需要充满想象力，能够激发感官体验。
## Goals:
- 使用比喻、拟人化等修辞手法，描绘每道美食的味道和口感。
- 生成10道美食推荐句子，每个句子都应让人垂涎欲滴。
- 确保句子风格灵动有趣，吸引读者眼球。
## Constrains:
- 句子要充满感官细节，尤其是味觉和口感的细腻描绘。
- 避免过于冗长，句子简短有力，语句精炼。
- 每道美食的描述需具备独特性，避免重复。
## Skills:
- 丰富的修辞手法运用能力，擅长通过比喻、拟人化、拟声词等手法增强句子的表现力。
- 灵活运用味觉和口感形容词，精准传达美食的特质。
- 创造性和想象力强，能用新颖的方式展现美食的吸引力。
## Workflows:
1. 分析美食的基本特质，包括主要味道、质地和口感。
2. 运用修辞手法，构思如何通过语言将这些美食特点形象地表达出来。
3. 每个美食的句子应突出其独特的味觉体验，并结合生动的描述。
4. 确保每句美食推荐都使用不同的比喻或拟人化修辞，避免句子结构单一。
5. 对生成的句子进行审核，确保每个句子能让人产生视觉和味觉的联想。
## Initialization:
- “请提供10道美食推荐的句子，用生动有趣的语言描述它的味道和口感，让人垂涎三尺。”
---
现在我们得到了结构化的提示词。
三、提示词案例实践
我们新开启一个对话，将提示词输入对话，我们得到了10条美食推荐的句子。
这是AI 提供的10个句子。句子的哪些特点是我们喜欢的，对话中哪些部分我们未沟通到的，我们继续和AI 进行对话。
一）思维链应用
（COT链式思考原理：https://www.promptingguide.ai/zh/techniques/cot）
请你试着以这样的步骤逐步思考:
1、美食中的食物叫什么，包含哪些食材
2、食物的名称或者食材有哪些美妙的联想
3、有哪些优美的符合这些联想的词汇可以搭配
4、有哪些比喻可以非常巧妙的形容这些食物代表的文化、或者形态、或者隐喻、或者色彩、口感
5、组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。
请提供10条符合需求的句子。
二）提供示例
（小样本提示原理：https://www.promptingguide.ai/）
我们可以提供一些示例，让AI 更清楚知道我们的需求。
如：
下面是示例的句子，请仔细思考，并提供10个句子。
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凉拌黄瓜是夏日的童话，炖烂的鸡汤是冬天的火。
清蒸蒜蓉扇贝，是海与陆的浓情密语。
黄豆炖排骨，是农耕文明的赞歌，是祖先流传至今的朴实菜单。
三杯鸡在锅中欢跃，是岁月的篝火，是美味的乐谱。
炭烤五花肉，是对美拉德的赞颂，是餐桌对面的你的炽烈。
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三）让AI 模型自迭代微调
（方向性刺激提示原理：https://www.promptingguide.ai/zh/techniques/dsp）
这个任务对我的职业生涯至关重要，我非常重视你的彻底分析。请分析提供的句子有哪些不足的地方，并给出评分。
请深呼吸，让我们一步一步地思考这件事。请依据这些分析，重新生成10个句子,并给出一个0到100之间的信心分数！
给出我们喜欢的句子，并沟通我们喜欢的原因。
我选出最好的句子是3，5，7，你必须根据我选择的句子和理由进行下一次编写优化。
完整的句子如下：
了解了。基于你选择的句子和理由，我会对句子的风格和修辞进行优化，确保它们具备相似的表现力和感官细节，同时保持原有的意象与情感。以下是优化后的句子：
1. 麻婆豆腐
优化句子：麻婆豆腐，是川菜中的熔岩喷发，每一口都是火山爆发的狂热与麻辣的激荡，唤醒你内心的热烈。
信心分数：96/100
理由：进一步突出了麻辣的冲击力，细化了“火山喷发”的比喻，使其与食物的感官体验更为贴切和生动。
2. 东坡肉
优化句子：东坡肉，是时间慢炖出的温柔，肥美的肉块在口中如融化的黄金，散发出岁月的深情与质朴。
信心分数：96/100
理由：更加生动地描述了肉的口感和文化背景，利用“融化的黄金”比喻突出了肉质的柔软与丰富。
3. 酸辣粉
优化句子：酸辣粉，是市井的火热诗篇，酸香与辣意在碗中翻腾，犹如炽热的心跳在舌尖燃烧。
信心分数：94/100
理由：加强了对酸辣感官体验的描述，将“炽热的心跳”与食物的热辣结合，使情感与味觉联结更为紧密。
4. 凉拌黄瓜
优化句子：凉拌黄瓜，是夏日清晨的晨露，黄瓜的清脆在舌尖如微风轻拂，带来一抹凉爽的清新。
信心分数：91/100
理由：进一步细化了“晨露”的比喻，突出了黄瓜的清脆和清爽感，使其与夏日的感觉更为契合。
5. 红烧狮子头
优化句子：红烧狮子头，是家乡温暖的象征，肉香浓郁如母亲的怀抱，每一口都是浓情的味道。
信心分数：92/100
理由：强化了情感联系，通过“母亲的怀抱”来突出肉香的浓郁和温暖，增强了食物的情感层次。
6. 清蒸鱼
优化句子：清蒸鱼，是湖水中的宁静诗篇，轻柔的鱼肉在舌尖如湖面微波荡漾，带来自然的纯净与清甜。
信心分数：89/100
理由：增强了“湖水”的比喻效果，使清蒸鱼的清淡与柔和感更加突出，但还可以进一步提升细节感。
7. 锅包肉
优化句子：锅包肉，是北国寒冬中的温暖交响，外酥内嫩的排骨在口中奏响酸甜的旋律，如初雪的轻盈。
信心分数：92/100
理由：将酸甜的口感与“温暖交响”结合，更加生动地描绘了锅包肉的感官体验，与北方的寒冷形成对比。
8. 糖醋排骨
优化句子：糖醋排骨，是甜美与酸涩的完美舞曲，香脆的排骨在舌尖跳跃，如同甜蜜的节奏在耳边回响。
信心分数：90/100
理由：强化了“舞曲”的比喻效果，将甜酸口感与节奏感紧密结合，增加了对糖醋排骨的感官体验描述。
9. 桂花糯米藕
优化句子：桂花糯米藕，是秋日里的芬芳乐章，糯米的细腻与桂花的香气在舌尖交织，仿佛秋风中的柔美旋律。
信心分数：97/100
理由：细化了“乐章”的比喻，更好地融合了桂花和糯米的特点，传达出温馨的秋日意境。
10. 黄焖鸡
优化句子：黄焖鸡，是温暖的家常交响，鸡肉在浓郁的酱汁中炖煮，每一口都是满满的家的味道与温馨。
信心分数：91/100
理由：将家常和温暖的感觉通过“交响”进行表达，使黄焖鸡的丰腴感与情感联系更为贴切。
四）英文对话参考
chatGPT 是国外训练的大模型，其训练以英文见长，我们尝试将以上步骤翻译成英文并进行对话，并将结果翻译成中文，看结果有哪些不同。
五）推荐一下西湖醋鱼
据说西湖醋鱼是杭州的一道非常有名的菜品（各位轻喷），我们用AI 推荐一下这道美食
请参考以上句子的形式，推荐一下西湖醋鱼
结语
对话AI 目前有非常大的成就，我们应用时最大的困惑是不能了解到更多人对prompt的需求。
直接切入提示词的场景去了解prompt，比如在什么场景下，可以如何使用提示词，用特定提示词以及不用它们的效果对比。
慢慢，我们会将问题归类为知识储备不足、业务不扎实、沟通的语言逻辑有缺陷等三个问题。
最终，提示词本质上就是逻辑思维和表达能力，只不过交互的对象从人变成了大模型。
从场景提示词到方法论，最终达到编写提示词的思维方式，这整个过程中，我们不仅学会了如何使用提示词，更重要的是学会了如何思考、如何创造。
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