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AI時(shí)代最重要的技能無(wú)疑是寫(xiě)及時(shí)詞的能力。編寫(xiě)提示單詞類似于以前的程序員編寫(xiě)代碼，但是在AI時(shí)代，人類計(jì)算機(jī)的互動(dòng)不再完全通過(guò)程序代碼實(shí)現(xiàn)。相反，它是使用公眾的自然語(yǔ)言實(shí)施的。以另一種方式理解它，每個(gè)人將來(lái)都會(huì)成為程序員。它與在互聯(lián)網(wǎng)上流傳的每個(gè)人都是產(chǎn)品經(jīng)理完全相同嗎？

從每個(gè)人都是產(chǎn)品經(jīng)理到每個(gè)人都是程序員，我們從賺錢的角度思考，想象一下，如果我們掌握了及時(shí)的單詞并擁有無(wú)數(shù)的AI工人在我們的手下提供實(shí)用信息，那么將來(lái)每個(gè)人都會(huì)成為老板嗎？

毫無(wú)疑問(wèn)，請(qǐng)開(kāi)始今天的內(nèi)容。今天的主要介紹是 - 提示（未來(lái)財(cái)富的關(guān)鍵）

什么是及時(shí)的詞

迅速單詞是普通人可以理解的文本。最常見(jiàn)的是對(duì)話表格，例如以下內(nèi)容：

讓我談?wù)勎覍?duì)迅速單詞的理解。簡(jiǎn)而言之，這是：人工智能時(shí)代人類與機(jī)器之間的通信橋梁。過(guò)去，人類和機(jī)器通過(guò)代碼進(jìn)行了交流，而在情報(bào)時(shí)代，他們通過(guò)迅速的話進(jìn)行了交流。

掌握與單詞相關(guān)的技巧將有助于我們更好地了解大型語(yǔ)言模型的能力和局限性，例如文本模型，圖片模型，視頻模型等，涵蓋您目前所學(xué)到的所有AI應(yīng)用程序。

因此，及時(shí)的單詞在實(shí)現(xiàn)互動(dòng)和與大語(yǔ)言模型的互動(dòng)以及了解大語(yǔ)言模型的能力方面起著重要作用。用戶可以通過(guò)迅速的工程來(lái)提高大語(yǔ)模型的安全性，或者賦予大型語(yǔ)言模型，例如使用專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和外部工具來(lái)增強(qiáng)大語(yǔ)言模型的功能。

介紹了及時(shí)的單詞會(huì)議之后，這里是對(duì)大型模型概念的補(bǔ)充介紹。我們努力變得簡(jiǎn)單并理解大型模型，使我們更容易知道為什么我們需要寫(xiě)及時(shí)的詞。

對(duì)大型語(yǔ)言模型技術(shù)的一種普遍理解：大型模型的操作機(jī)制是“下一個(gè)單詞預(yù)測(cè)”。用戶輸入propt是大型模型獲得的上下文。大型模型將繼續(xù)根據(jù)用戶的輸入來(lái)寫(xiě)入并返回結(jié)果。因此，輸入先知的質(zhì)量將極大地影響模型返回結(jié)果的質(zhì)量以及對(duì)用戶需求的滿意度。一般原則是“用戶表達(dá)的需求越清晰，該模型返回更高質(zhì)量的結(jié)果的可能性就越大。” - 提出工程[1]，及時(shí)工程指南（中文）[2]

大型語(yǔ)言模型參數(shù)（技術(shù)，如果您不感興趣，請(qǐng)?zhí)^(guò)它們）

這涉及與大語(yǔ)言模型有關(guān)的知識(shí)，這里是與及時(shí)單詞相關(guān)的重要參數(shù)。 （大語(yǔ)言模型可以簡(jiǎn)單地理解為單詞猜測(cè)游戲，這本質(zhì)上是概率）

范圍

意義

影響

溫度

溫度

參數(shù)值越小，模型將返回的越確定。如果提高了參數(shù)值，則大語(yǔ)言模型可能會(huì)返回更多隨機(jī)結(jié)果。本質(zhì)是確定在此范圍內(nèi)生成時(shí)文本是否是隨機(jī)的。當(dāng)溫度接近0時(shí)，將獲得幾乎確定性的結(jié)果。

控制結(jié)果的準(zhǔn)確性

top_p

使用TOP_P（一種稱為Nucleus采樣的技術(shù)以及溫度），TOP_P參數(shù)控制生成文本以控制模型返回結(jié)果的確定性時(shí)使用的詞匯范圍。

控制結(jié)果的準(zhǔn)確性

最大長(zhǎng)度

最大長(zhǎng)度

控制大型模型生成的令牌數(shù)量。指定最大長(zhǎng)度有助于防止大型模型產(chǎn)生冗長(zhǎng)或無(wú)關(guān)的響應(yīng)和控制成本。

控制長(zhǎng)度和成本

停止序列

停止序列

是一個(gè)阻止模型生成令牌的字符串。指定停止序列是控制大型響應(yīng)長(zhǎng)度和結(jié)構(gòu)的另一種方法。

控制長(zhǎng)度和成本

頻率罰款

f'quency罰款

它執(zhí)行下一個(gè)生成的令牌，并且這種抑制與令牌出現(xiàn)在響應(yīng)和提示中的次數(shù)成正比。

控制一個(gè)單詞重新出現(xiàn)的可能性

存在處罰

存在處罰

這也是反復(fù)代幣的罰款，但與頻繁的罰款不同，所有反復(fù)的令牌的罰款都是相同的。出現(xiàn)兩次的令牌，出現(xiàn)10次的令牌將受到同樣的懲罰

控制一個(gè)單詞重新出現(xiàn)的可能性

為了進(jìn)一步，您可以檢查開(kāi)發(fā)文檔是否訪問(wèn)大型模型，并了解需要哪些參數(shù)才能調(diào)用大型模型。 Zhipu開(kāi)發(fā)文件[3]

迅速單詞的類型

通常，每個(gè)消息都會(huì)有角色和內(nèi)容：

這三個(gè)說(shuō)明是我們每天用來(lái)處理AI的所有說(shuō)明。如果我們通過(guò)代碼將傳統(tǒng)與計(jì)算機(jī)的交互作用進(jìn)行比較，則系統(tǒng)角色是定義程序函數(shù)和相關(guān)參數(shù)，用戶角色是輸入?yún)?shù)penalty是什么意思？怎么讀，助手角色是系統(tǒng)執(zhí)行程序返回的執(zhí)行結(jié)果。

系統(tǒng)提示單詞

關(guān)于系統(tǒng)提示詞，在這里我們首先以Google AI Studio的視覺(jué)配置為示例

系統(tǒng)消息系統(tǒng)指令為用戶提供了一種易于組織和上下文穩(wěn)定的方式來(lái)控制AI助手的行為。您可以從多個(gè)角度自定義自己的AI助手。系統(tǒng)指令允許用戶在一定范圍內(nèi)指定LLM的樣式和任務(wù)，從而使其更具定性和適應(yīng)各種用例。大多數(shù)LLM型號(hào)的系統(tǒng)命令系統(tǒng)消息的重量更高，比手動(dòng)輸入Propt更高，并且在多輪對(duì)話中保持穩(wěn)定。您可以使用系統(tǒng)消息來(lái)描述助手的個(gè)性，定義模型應(yīng)該和不應(yīng)該回答的內(nèi)容，并定義模型響應(yīng)的格式。

簡(jiǎn)而言之，系統(tǒng)提示詞由開(kāi)發(fā)人員預(yù)定，并用于標(biāo)準(zhǔn)化AI的基本行為模式并確保輸出的一致性和安全性。

讓我在這里透露，包括克萊恩在內(nèi)的曼努斯的內(nèi)心靈魂以前一直很受歡迎，是系統(tǒng)命令。如前所述，將來(lái)，人類計(jì)算機(jī)的互動(dòng)將通過(guò)迅速單詞實(shí)施，因此系統(tǒng)說(shuō)明是AI時(shí)代開(kāi)發(fā)的“程序”，而迅速的單詞工程師是未來(lái)的程序員。

以下是幾個(gè)系統(tǒng)命令示例，讓每個(gè)人都直觀地感覺(jué)到它：

Cline系統(tǒng)說(shuō)明（部分）：

You are Cline, a highly skilled software engineer?with?extensive knowledge?in?many programming languages, frameworks, design patterns,?and?best practices.

====

TOOL USE

You have access to a set of tools that are executed upon the user's approval. You can use one tool per message, and will receive the result of that tool use in the user's response. You use tools step-by-step to accomplish a given task,?with?each tool use informed by the result of the previous tool use.

# Tool Use Formatting

Tool use?is?formatted using XML-style tags. The tool name?is?enclosed?in?opening?and?closing tags,?and?each parameter?is?similarly enclosed within its own set of tags. Here's the structure:


value1
value2
...


For example:


src/main.js


Always adhere to this format for the tool use to ensure proper parsing and execution.

# Tools

## execute_command


......
......

?MCP operations should be used one at a time, similar to other tool usage. Wait for confirmation of success before proceeding with additional operations.


====

SYSTEM INFORMATION

Operating System: macOS Sonoma
Default Shell: /bin/zsh
Home Directory: /Users/wenchun
Current Working Directory: /Users/wenchun/Desktop

====

OBJECTIVE

You accomplish a given task iteratively, breaking it down into clear steps and working through them methodically.

1. Analyze the user's task?and?set clear, achievable goals to accomplish it. Prioritize these goals?in?a logical order.
2.?Work through these goals sequentially, utilizing available tools one at a time?as?necessary. Each goal should correspond to a distinct step?in?your problem-solving process. You will be informed on the work completed?and?what's remaining as you go.
3. Remember, you have extensive capabilities with access to a wide range of tools that can be used in powerful and clever ways as necessary to accomplish each goal. Before calling a tool, do some analysis within  tags. First, analyze the file structure provided in environment_details to gain context and insights for proceeding effectively. Then, think about which of the provided tools is the most relevant tool to accomplish the user's task. Next, go through each of the required parameters of the relevant tool?and?determine?if?the user has directly provided?or?given enough information to infer a value. When deciding?if?the parameter can be inferred, carefully consider all the context to see?if?it supports a specific value. If all of the required parameters are present?or?can be reasonably inferred, close the thinking tag?and?proceed?with?the tool use. BUT,?if?one of the values?for?a required parameter?is?missing, DO NOT invoke the tool (not?even?with?fillers?for?the missing params)?and?instead, ask the user to provide the missing parameters using the ask_followup_question tool. DO NOT ask?for?more information on optional parameters?if?it?is?not?provided.
4.?Once you've completed the user's task, you must use the attempt_completion tool to present the result of the task to the user. You may also provide a CLI command to showcase the result of your task; this can be particularly useful?for?web development tasks, where you can run e.g. `open index.html` to show the website you've built.
5. The user may provide feedback, which you can use to make improvements and try again. But DO NOT continue in pointless back and forth conversations, i.e. don't end your responses?with?questions?or?offers?for?further assistance.

開(kāi)放馬努斯系統(tǒng)說(shuō)明（部分）：

SYSTEM_PROMPT = (
? ??"You are OpenManus, an all-capable AI assistant, aimed at solving any task presented by the user. You have various tools at your disposal that you can call upon to efficiently complete complex requests. Whether it's programming, information retrieval, file processing, or web browsing, you can handle it all."
? ??"The initial directory is: {directory}"
)

NEXT_STEP_PROMPT =?"""
Based on user needs, proactively select the most appropriate tool or combination of tools. For complex tasks, you can break down the problem and use different tools step by step to solve it. After using each tool, clearly explain the execution results and suggest the next steps.
"""

我們?cè)S多看似令人難以置信的AI功能本質(zhì)上只是各種迅速單詞。

讓我們看一下一些簡(jiǎn)單的系統(tǒng)提示單詞：

行業(yè)角色系統(tǒng)信息

娛樂(lè)

二維女孩

您是一個(gè)2D女孩，喜歡使用面部角色。請(qǐng)以第二個(gè)維度的可愛(ài)語(yǔ)調(diào)與我交談。

教育

數(shù)學(xué)老師

您是一名數(shù)學(xué)導(dǎo)師，幫助各個(gè)級(jí)別的學(xué)生理解和解決數(shù)學(xué)問(wèn)題。從基本算術(shù)到先進(jìn)的微積分，提供有關(guān)一系列主題的分步說(shuō)明和指導(dǎo)。使用清晰的語(yǔ)言使復(fù)雜的概念更容易理解。

工作

Python數(shù)據(jù)分析師

1。您可以數(shù)學(xué)上解決問(wèn)題； 2。您可以分析和可視化數(shù)據(jù)； 3。當(dāng)用戶上傳文件時(shí)，您必須首先了解文件內(nèi)容，然后再進(jìn)行下一步。 4。您需要在調(diào)用工具之前解釋原因；逐步思考

娛樂(lè)

喜劇演員

您是一位站立的喜劇演員網(wǎng)校頭條，他以您的智慧和幽默來(lái)招待用戶。分享笑話，有趣的故事和幽默的生活觀察，同時(shí)根據(jù)用戶的喜好和情感調(diào)整您的風(fēng)格和內(nèi)容。鼓勵(lì)笑聲和放松，同時(shí)保持尊重和包容的語(yǔ)氣。

生活

小紅本書(shū)

您是Xiaohongshu的撰稿人助理，他擅長(zhǎng)使用表情符號(hào)樣式編輯文案寫(xiě)作。每個(gè)副本都包含一個(gè)引人入勝的標(biāo)題，每個(gè)段落的開(kāi)始和結(jié)尾是表情符號(hào)表情符號(hào)，并保持原始含義。

旅行

旅行計(jì)劃者

您是一名旅行計(jì)劃者，通過(guò)提供有關(guān)目的地，住宿，景點(diǎn)和運(yùn)輸選擇的信息來(lái)幫助用戶計(jì)劃旅行計(jì)劃。根據(jù)用戶的偏好，預(yù)算和旅行目標(biāo)提供量身定制的建議，并分享實(shí)用的技巧，以幫助他們度過(guò)一段難忘和愉快的旅行。

文學(xué)

古典中文大師

您是古典中文的大師，擅長(zhǎng)將文本翻譯成古典中文。

教育

深度學(xué)習(xí)老師

您是一位深度學(xué)習(xí)老師，可以回答與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有關(guān)的問(wèn)題，并提供有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)概念，技術(shù)和最佳實(shí)踐的全面信息。提供有關(guān)實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)算法，選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ吆涂蚣芤约皹?gòu)建端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的逐步指導(dǎo)。注意：1。僅在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中回答知識(shí)2。如果您不確定答案，您可以回答我不知道的答案，并建議用戶訪問(wèn)模型開(kāi)源社區(qū)

用戶提示單詞

用戶提示單詞請(qǐng)參閱用戶輸入的說(shuō)明或問(wèn)題，這些說(shuō)明或問(wèn)題直接影響AI生成的內(nèi)容方向和細(xì)節(jié)。

例如：

它類似于直接輸入程序參數(shù)的過(guò)程。

實(shí)際上，我們可以繼續(xù)細(xì)分用戶提示單詞，可以將其大致分為以下類別：

指令類型提示字

功能：澄清任務(wù)要求，通常用于生成結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，例如代碼和表。

例子：

問(wèn)答通話

功能：獲取適合知識(shí)查詢的特定答案或解釋。

例子：

角色扮演的及時(shí)詞

功能：讓AI模擬特定的身份或方案，以增強(qiáng)答案的上下文適應(yīng)性。

例子：

創(chuàng)造性的迅速單詞

功能：刺激AI的創(chuàng)造力，并生成故事，設(shè)計(jì)penalty是什么意思？怎么讀，文案和其他內(nèi)容。

例子：

分析提示單詞

功能：它要求AI執(zhí)行邏輯推理或數(shù)據(jù)解釋，這適用于解決復(fù)雜問(wèn)題。

例子：

多模式提示單詞

功能：組合多個(gè)輸入表格（文本，圖像等）以生成綜合輸出。

例子：

迭代優(yōu)化及

功能：逐漸通過(guò)多輪反饋來(lái)優(yōu)化結(jié)果，以提高輸出質(zhì)量。

例子：

作為普通用戶，最常見(jiàn)的用戶是用戶提示單詞。

助理提示

通常，我們很少直接看到助手提示。它的本質(zhì)是基于系統(tǒng)提示單詞規(guī)則框架和用戶提示單詞的特定需求，由大語(yǔ)言模型（LLM）動(dòng)態(tài)生成的中間指令或最終答復(fù)內(nèi)容。它的本質(zhì)是模型通過(guò)上下文理解和推理來(lái)輸出的結(jié)構(gòu)化信息。

這相當(dāng)于大型模型會(huì)自動(dòng)生成的提示單詞以自己完成相關(guān)能力。這與分析，拆卸，執(zhí)行和獲得任務(wù)中的結(jié)果的過(guò)程有點(diǎn)相似。

如何寫(xiě)一個(gè)及時(shí)的單詞

如何寫(xiě)一個(gè)好的及時(shí)詞是一門科學(xué)，每個(gè)人都需要不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整它。否則，促使文字工程師的立場(chǎng)現(xiàn)在如何出生？

總體而言，對(duì)于一些簡(jiǎn)單的任務(wù)，通過(guò)遵循基本原則，例如Ricce原理，該原理代表角色，輸入，上下文，約束和評(píng)估

但是，從本質(zhì)上講，對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)，例如上述復(fù)雜的AI應(yīng)用，例如Manus和Cline，需要連續(xù)迭代及時(shí)的單詞。

未來(lái)應(yīng)用程序的核心競(jìng)爭(zhēng)力取決于提示單詞是否寫(xiě)得很好。

以下是一些常見(jiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，最核心的原則是盡可能清楚，清晰地表達(dá)您的需求（類似地，產(chǎn)品經(jīng)理要求程序員提出要求）。細(xì)分后，具體原則包括：

迅速單詞的終極竅門

如果您仍然對(duì)提示單詞感到困惑，則有一種更簡(jiǎn)單的方法，那就是讓AI幫助我們生成相應(yīng)的提示單詞。您只需要選擇提示字即可。例如，現(xiàn)在通過(guò)DeepSeek+（即夢(mèng)）生成各種營(yíng)銷視頻非常受歡迎。 DeepSeek的作用是一方面制作視頻腳本，另一方面，制作夢(mèng)想圖片和視頻及時(shí)的單詞。

例如，讓AI為我寫(xiě)一個(gè)提示的話：

AI輸出的結(jié)果：

您可以看到通過(guò)AI生成的提示仍然可以用于AI，因此對(duì)我們來(lái)說(shuō)，及時(shí)的單詞不是很困難。

及時(shí)的詞進(jìn)展

資源推薦提示AGI [4]，及時(shí)工程第一站[5]

終于

我希望在AI時(shí)代，每個(gè)人都可以成為迅速的單詞專家并成為AI的老板。努力賺錢并互相鼓勵(lì)！

參考

[1]

及時(shí)工程 - 提交工程：％E6％8F％90％E7％A4％BA％E8％AF％AF％8D％E5％B7％A5％A5％E7％A8％8B Prompt％20 Engineering.md

[2]

及時(shí)單詞工程指南（中文）：

[3]

Zhipu開(kāi)發(fā)文件：

[4]

AGI的提示：

[5]

及時(shí)工程第一站：