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AI时代编写提示词能力至关重要,或成未来财富关键

更新时间:2025-05-02 11:52:53作者:佚名

AI时代最重要的技能无疑是写及时词的能力。编写提示单词类似于以前的程序员编写代码,但是在AI时代,人类计算机的互动不再完全通过程序代码实现。相反,它是使用公众的自然语言实施的。以另一种方式理解它,每个人将来都会成为程序员。它与在互联网上流传的每个人都是产品经理完全相同吗?

从每个人都是产品经理到每个人都是程序员,我们从赚钱的角度思考,想象一下,如果我们掌握了及时的单词并拥有无数的AI工人在我们的手下提供实用信息,那么将来每个人都会成为老板吗?

毫无疑问,请开始今天的内容。今天的主要介绍是 - 提示(未来财富的关键)

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什么是及时的词

迅速单词是普通人可以理解的文本。最常见的是对话表格,例如以下内容:

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让我谈谈我对迅速单词的理解。简而言之,这是:人工智能时代人类与机器之间的通信桥梁。过去,人类和机器通过代码进行了交流,而在情报时代,他们通过迅速的话进行了交流。

掌握与单词相关的技巧将有助于我们更好地了解大型语言模型的能力和局限性,例如文本模型,图片模型,视频模型等,涵盖您目前所学到的所有AI应用程序。

因此,及时的单词在实现互动和与大语言模型的互动以及了解大语言模型的能力方面起着重要作用。用户可以通过迅速的工程来提高大语模型的安全性,或者赋予大型语言模型,例如使用专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的功能。

介绍了及时的单词会议之后,这里是对大型模型概念的补充介绍。我们努力变得简单并理解大型模型,使我们更容易知道为什么我们需要写及时的词。

对大型语言模型技术的一种普遍理解:大型模型的操作机制是“下一个单词预测”。用户输入propt是大型模型获得的上下文。大型模型将继续根据用户的输入来写入并返回结果。因此,输入先知的质量将极大地影响模型返回结果的质量以及对用户需求的满意度。一般原则是“用户表达的需求越清晰,该模型返回更高质量的结果的可能性就越大。” - 提出工程[1],及时工程指南(中文)[2]

大型语言模型参数(技术,如果您不感兴趣,请跳过它们)

这涉及与大语言模型有关的知识,这里是与及时单词相关的重要参数。 (大语言模型可以简单地理解为单词猜测游戏,这本质上是概率)

范围

意义

影响

温度

温度

参数值越小,模型将返回的越确定。如果提高了参数值,则大语言模型可能会返回更多随机结果。本质是确定在此范围内生成时文本是否是随机的。当温度接近0时,将获得几乎确定性的结果。

控制结果的准确性

top_p

使用TOP_P(一种称为Nucleus采样的技术以及温度),TOP_P参数控制生成文本以控制模型返回结果的确定性时使用的词汇范围。

控制结果的准确性

最大长度

最大长度

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控制大型模型生成的令牌数量。指定最大长度有助于防止大型模型产生冗长或无关的响应和控制成本。

控制长度和成本

停止序列

停止序列

是一个阻止模型生成令牌的字符串。指定停止序列是控制大型响应长度和结构的另一种方法。

控制长度和成本

频率罚款

f'quency罚款

它执行下一个生成的令牌,并且这种抑制与令牌出现在响应和提示中的次数成正比。

控制一个单词重新出现的可能性

存在处罚

存在处罚

这也是反复代币的罚款,但与频繁的罚款不同,所有反复的令牌的罚款都是相同的。出现两次的令牌,出现10次的令牌将受到同样的惩罚

控制一个单词重新出现的可能性

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为了进一步,您可以检查开发文档是否访问大型模型,并了解需要哪些参数才能调用大型模型。 Zhipu开发文件[3]

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迅速单词的类型

通常,每个消息都会有角色和内容:

这三个说明是我们每天用来处理AI的所有说明。如果我们通过代码将传统与计算机的交互作用进行比较,则系统角色是定义程序函数和相关参数,用户角色是输入参数penalty是什么意思?怎么读,助手角色是系统执行程序返回的执行结果。

系统提示单词

关于系统提示词,在这里我们首先以Google AI Studio的视觉配置为示例

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系统消息系统指令为用户提供了一种易于组织和上下文稳定的方式来控制AI助手的行为。您可以从多个角度自定义自己的AI助手。系统指令允许用户在一定范围内指定LLM的样式和任务,从而使其更具定性和适应各种用例。大多数LLM型号的系统命令系统消息的重量更高,比手动输入Propt更高,并且在多轮对话中保持稳定。您可以使用系统消息来描述助手的个性,定义模型应该和不应该回答的内容,并定义模型响应的格式。

简而言之,系统提示词由开发人员预定,并用于标准化AI的基本行为模式并确保输出的一致性和安全性。

让我在这里透露,包括克莱恩在内的曼努斯的内心灵魂以前一直很受欢迎,是系统命令。如前所述,将来,人类计算机的互动将通过迅速单词实施,因此系统说明是AI时代开发的“程序”,而迅速的单词工程师是未来的程序员。

以下是几个系统命令示例,让每个人都直观地感觉到它:

Cline系统说明(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.

开放马努斯系统说明(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.
"""

我们许多看似令人难以置信的AI功能本质上只是各种迅速单词。

让我们看一下一些简单的系统提示单词:

行业角色系统信息

娱乐

二维女孩

您是一个2D女孩,喜欢使用面部角色。请以第二个维度的可爱语调与我交谈。

教育

数学老师

您是一名数学导师,帮助各个级别的学生理解和解决数学问题。从基本算术到先进的微积分,提供有关一系列主题的分步说明和指导。使用清晰的语言使复杂的概念更容易理解。

工作

Python数据分析师

1。您可以数学上解决问题; 2。您可以分析和可视化数据; 3。当用户上传文件时,您必须首先了解文件内容,然后再进行下一步。 4。您需要在调用工具之前解释原因;逐步思考

娱乐

喜剧演员

您是一位站立的喜剧演员网校头条,他以您的智慧和幽默来招待用户。分享笑话,有趣的故事和幽默的生活观察,同时根据用户的喜好和情感调整您的风格和内容。鼓励笑声和放松,同时保持尊重和包容的语气。

生活

小红本书

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您是Xiaohongshu的撰稿人助理,他擅长使用表情符号样式编辑文案写作。每个副本都包含一个引人入胜的标题,每个段落的开始和结尾是表情符号表情符号,并保持原始含义。

旅行

旅行计划者

您是一名旅行计划者,通过提供有关目的地,住宿,景点和运输选择的信息来帮助用户计划旅行计划。根据用户的偏好,预算和旅行目标提供量身定制的建议,并分享实用的技巧,以帮助他们度过一段难忘和愉快的旅行。

文学

古典中文大师

您是古典中文的大师,擅长将文本翻译成古典中文。

教育

深度学习老师

您是一位深度学习老师,可以回答与深度学习领域有关的问题,并提供有关机器学习概念,技术和最佳实践的全面信息。提供有关实施机器学习算法,选择适当的工具和框架以及构建端到端机器学习项目的逐步指导。注意:1。仅在深度学习领域中回答知识2。如果您不确定答案,您可以回答我不知道的答案,并建议用户访问模型开源社区

用户提示单词

用户提示单词请参阅用户输入的说明或问题,这些说明或问题直接影响AI生成的内容方向和细节。

例如:

它类似于直接输入程序参数的过程。

实际上,我们可以继续细分用户提示单词,可以将其大致分为以下类别:

指令类型提示字

功能:澄清任务要求,通常用于生成结构化内容,例如代码和表。

例子:

问答通话

功能:获取适合知识查询的特定答案或解释。

例子:

角色扮演的及时词

功能:让AI模拟特定的身份或方案,以增强答案的上下文适应性。

例子:

创造性的迅速单词

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功能:刺激AI的创造力,并生成故事,设计penalty是什么意思?怎么读,文案和其他内容。

例子:

分析提示单词

功能:它要求AI执行逻辑推理或数据解释,这适用于解决复杂问题。

例子:

多模式提示单词

功能:组合多个输入表格(文本,图像等)以生成综合输出。

例子:

迭代优化及

功能:逐渐通过多轮反馈来优化结果,以提高输出质量。

例子:

作为普通用户,最常见的用户是用户提示单词。

助理提示

通常,我们很少直接看到助手提示。它的本质是基于系统提示单词规则框架和用户提示单词的特定需求,由大语言模型(LLM)动态生成的中间指令或最终答复内容。它的本质是模型通过上下文理解和推理来输出的结构化信息。

这相当于大型模型会自动生成的提示单词以自己完成相关能力。这与分析,拆卸,执行和获得任务中的结果的过程有点相似。

如何写一个及时的单词

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如何写一个好的及时词是一门科学,每个人都需要不断学习和调整它。否则,促使文字工程师的立场现在如何出生?

总体而言,对于一些简单的任务,通过遵循基本原则,例如Ricce原理,该原理代表角色,输入,上下文,约束和评估

但是,从本质上讲,对于复杂的任务,例如上述复杂的AI应用,例如Manus和Cline,需要连续迭代及时的单词。

未来应用程序的核心竞争力取决于提示单词是否写得很好。

以下是一些常见的标准,最核心的原则是尽可能清楚,清晰地表达您的需求(类似地,产品经理要求程序员提出要求)。细分后,具体原则包括:

迅速单词的终极窍门

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如果您仍然对提示单词感到困惑,则有一种更简单的方法,那就是让AI帮助我们生成相应的提示单词。您只需要选择提示字即可。例如,现在通过DeepSeek+(即梦)生成各种营销视频非常受欢迎。 DeepSeek的作用是一方面制作视频脚本,另一方面,制作梦想图片和视频及时的单词。

例如,让AI为我写一个提示的话:

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AI输出的结果:

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您可以看到通过AI生成的提示仍然可以用于AI,因此对我们来说,及时的单词不是很困难。

及时的词进展

资源推荐提示AGI [4],及时工程第一站[5]

终于

我希望在AI时代,每个人都可以成为迅速的单词专家并成为AI的老板。努力赚钱并互相鼓励!

参考

[1]

及时工程 - 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]

及时单词工程指南(中文):

[3]

Zhipu开发文件:

[4]

AGI的提示:

[5]

及时工程第一站:

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