Prompt越狱手册第一版

Prompt是指你向AI输入的内容，它直接指示AI该做什么任务或生成什么样的输出，简而言之， Prompt就是你与AI之间的“对话内容”，可以是问题、指令、描述或者任务要求，目的是引导AI进行特定的推理，生成或操作，从而得到预期的结果

例如，你想要AI生成一篇关于智能科技的文章，你可以输入如下 Prompt：

• “写一篇关于人工智能如何在教育领域应用的文章”
• “描述2024年在人工智能领域最具影响力的三项技术创新”

而Prompt设计的质量直接决定AI输出的质量，一个好的 Prompt能帮助AI快速理解任务要求，生成精准的结果；而一个模糊、模棱两可的 Prompt会导致AI给出无关或错误的答案

比如：

模糊 Prompt：分析一个漏洞并给出解决方案
AI 输出：
"漏洞可能是系统漏洞、配置漏洞或逻辑漏洞，建议排查并修复问题"
结果：输出笼统，缺乏具体性，难以直接应用

精准 Prompt："针对一个电商平台的购物车功能，请分析可能存在的业务逻辑漏洞，并说明漏洞影响及修复方案"
AI 输出：
"可能的业务逻辑漏洞是购物车商品价格篡改攻击者通过抓包工具修改请求中的商品价格，支付时支付低于实际价格的金额影响包括财务损失和用户信任下降修复方案：在服务器端重新验证商品价格，确保最终支付金额以数据库为准"
结果：输出具体、实用，直接解决问题

所以我们可以看到Prompt的作用

但我更愿意说Prompt工程是发挥想象力的艺术，涉及创造设计和优化Prompt，以便从语言模型中获得最佳的输出结果

公式概括：Prompt × AI 理解 = 输出质量

注意：同样的Ai模型，不同的提示词达到的效果是不一样的，有时候并不是Ai不行，而是提示词构造的不够，同样 阴阳辩证来看，不同Ai对于同样的提示词 效果也不一样，这个时候不要怀疑自己，谁的问题,懂得都懂：

Prompt构建的核心原则是： 输入质量直接决定输出质量 经典的编程输入与输出的关系，“垃圾进，垃圾出”的原则在 Prompt的构建过程中，若输入的指令模糊不清或不完整，AI的输出就无法满足需求，相反，清晰、精确的 Prompt能帮助AI快速理解并高效完成任务

构建有效的提示词的过程是由三部分组成的：理清思路、清晰表达、极致压缩这些步骤不是孤立的，而是相辅相成的理解自己的需求并将其清晰表达出来，是提示词构建的根本之后，通过极致压缩和提炼，像炼丹一样，完善自己的Prompt，再不断进行测试优化，确保AI的输出符合实际需求

**记住：**在你能够清晰表达需求之前，任何关于框架、语法、格式或技巧的讨论都只是辅助工具这些工具的存在，是为了帮助你更好地呈现和表达你的需求，而不是取代你对任务本质的理解，本性自足，何假于外求？（参考李继刚的汉语新解写法，直接，狠辣，洞彻本质）

举例来说：

• 模糊输入 ：如果你输入“写一篇文章”，AI并不知道你具体需要什么样的文章
• 精确输入 ：如果你输入“写一篇关于AI在医疗行业应用的1000字文章，阐述其影响和未来发展”，AI就能更准确地理解你的要求

构建高质量的 Prompt不仅仅是给出一个指令，而是要通过精准的语言引导AI，确保输出的准确性和相关性

什么是清晰表达？

撰写有效 Prompt的首要目标是确保清晰表达，需求一条模糊或不明确的 Prompt往往会导致结果偏离预期，只有当你能够清晰、精准地表达自己的问题或任务，模型才能更好地理解并提供相关的输出， 输入的质量决定了输出的质量 ，清晰表达是首要原则

例如，如果你需要模型分析一个市场报告，而你的 Prompt只是“分析市场”，这将是过于宽泛的表达，模型的回答显得空洞或不切实际相反，如果你明确指出“分析2024年中国电子消费品市场的竞争态势”，模型会更清楚地聚焦于具体的市场领域和年份，给出更有针对性的分析

如何提高表达的清晰度？

高效的 Prompt不仅需要明确传达意图，还要避免任何歧义或多义性，以下是几点优化表达的技巧：

案例分析 ： 假设你想要模型帮助你设计一款面向青少年的健康饮品，一个模糊的 Prompt如“设计饮品”会得到各种不切实际或不相关的建议而如果你改为“设计一款低糖、富含营养且符合年轻消费者口味的饮品，适合零售市场”，那么模型将更有针对性地提供符合你需求的饮品设计方案

在开始构建 Prompt之前，进行充分的思考准备至关重要 这能帮助你理清思路，确保 Prompt设计符合实际需求，从而提高AI的响应质量和效率 可参考以下步骤将帮助你系统地梳理任务，确保 Prompt具有针对性和清晰度：

构建 Prompt的第一步是明确任务目标 只有清楚地理解你需要AI完成的任务，才能设计出精准的 Prompt 目标明确后，任务要求变得更加具体，AI能够更高效地执行任务

步骤：

• 定义任务类型：首先确定任务的类型，是执行操作还是生成内容 例如，你需要AI进行数据分析、写一篇文章或提出解决方案 明确任务类型后， Prompt设计会更加聚焦
• 描述任务目标：在明确任务类型后，进一步细化目标 比如，如果任务是生成市场分析报告，确保你明确说明报告应涵盖哪些方面：市场规模、竞争态势、发展趋势等

示例：

• 任务目标：撰写市场分析报告
• 目标细化：聚焦于智能家居市场，分析其规模、增长趋势、主要竞争者以及技术进展

通过明确目标，你能够为AI提供清晰的方向，避免任务过于模糊或广泛，进而提升任务的执行效率和结果的准确性

为AI提供相关背景信息， 背景信息有助于模型理解任务的上下文，避免出现误解或偏差 特别是在处理复杂领域问题时，提供适当的背景信息可以帮助AI做出更精准的分析和判断

步骤：

• 领域知识：根据任务需求，提供相关的行业或领域知识 这包括市场的当前状况、技术趋势、竞争对手等 背景知识能够让AI更好地理解任务，并避免无关的猜测
• 上下文细节：提供具体的上下文信息，帮助AI理解任务的环境 例如，项目的时间框架、目标受众、地域限制等 上下文信息有助于AI在回答时考虑更多因素，提高输出的实际价值

示例： 假设你请求AI分析智能家居市场，相关的背景信息包括：

• 市场规模：2024年智能家居市场预计达到500亿美元

• 主要竞争者：Amazon、Google、Apple等

• 技术动态：人工智能助手、物联网设备的集成、语音控制的普及等

这些背景信息将帮助AI更精准地定位分析内容，确保报告全面且具体

明确输出要求是确保结果符合需求的关键环节 通过设定具体的输出要求，你可以控制生成内容的格式、深度和风格，确保AI的输出更符合你的期望

步骤：

• 格式要求：确定输出的格式，例如：报告、文章、代码、总结等 不同任务需要不同的输出形式，明确格式有助于AI精确生成
• 字数范围：设定输出的字数范围，以便控制内容的详细程度 例如，可以要求简短的概述或详细的分析报告
• 数据与引用：如果需要，明确是否要求引用数据、研究成果或其他来源 指定数据来源要求有助于增加输出的可信度和准确性
• 语言风格：指定所需的语言风格或语气，如正式、学术、简洁或口语化等 这将帮助AI调整语言风格，以符合你的需求

示例： 如果你要求AI生成一篇市场分析报告，输出要求可以是：

• 格式：报告
• 字数范围：1000到1500字
• 数据要求：包含相关市场数据，且注明数据来源
• 语言风格：正式、专业

通过明确这些输出要求，你能够更好地控制生成内容的质量和结构，确保它符合实际需求