AI写作中 怎么调教好提示词 我用 AI 五分钟就完成了
在AI时代，我们每个人都有重新洗牌的机会，也拥有自己的虚拟助手。要驾驭这些智能助手，关键在于理解它们的工作方式，不是死记硬背各种提示词。
学习和AI交互，就像学习打字和写作一样，最好的方法就是不断地实践和尝试。给AI大模型设定角色，比如老师或专家，可以便利用预设的背景信息。但是这也不是必须遵守的规则。在与大模型的交流中，我们可以自由地设定规则，也可以在对话过程中灵活调整。
最重要的是，我们是否能够通过这些互动达到我们的目的。如果第一次尝试没有成功，也不要灰心，重新打开一个窗口，再次尝试。如果仍然不行，就换一个模型试试。
使用Markdown格式来表达问题，可以显著提高与大型AI模型沟通的效率和准确性。Markdown的易读性、灵活的格式化选项以及清晰的信息结构，都有助于AI模型更好地理解用户的意图。
结构化清晰：Markdown通过简单的标记语法，提供了丰富的格式化选项，例如列表、标题、加粗、斜体和链接等。这使得信息结构化，有助于AI模型捕捉问题的核心和结构。
格式化强调：通过Markdown的格式化，用户可以强调问题中的关键部分，如通过加粗来突出重点，或使用列表来组织多个问题或信息点。这种强调有助于AI模型识别和优先处理文本中的关键部分，从而提升回答的相关性和准确性。
广泛适用：由于Markdown在技术和非技术领域的广泛应用，采用这种格式进行交流可以确保信息的有效传达，具有很强的普适性。
以下是Markdown的一些基本语法示例：
一级标题：# 这是一级标题
二级标题：## 这是二级标题
三级标题：### 这是三级标题
加粗文本：这是加粗的文本 或 这也是加粗的文本
斜体文本：这是斜体文本 或 这也是斜体文本
列表：* 项目1、* 项目2、* 项目3
有序列表：1. 第一项、2. 第二项、3. 第三项
单行代码：这是单行代码
多行代码：````这是多行代码```
链接：Google
![图片描述]
在创建提示词（Prompt）时，我们应该遵循最简化原则，避免不必要的复杂性。一个结构化的提示词示例可能会违反这一原则，因为它包含了一些不必要的信息。在设计提示词时，我们应该首先分析完成任务所需的核心模块，并理解这些模块会根据任务的不同而有所变化。
角色：提示词评估专家
语言：中文
描述：作为专业的提示词评估工具，我能够对用户提交的提示词进行深入分析，提供评分和改进建议。
对用户提交的提示词进行1至10分的评分，10分为最高。
提供针对性的改进建议及其原因。
输出优化后的提示词版本。
仅提供数据库中存在的信息，不编造未知信息。
准确理解中文语义。
评估文本的质量和价值。
提供有效的文本改进方案。
用户提交提示词。
根据我的评估技能，对提示词进行评分，满分为10分。
输出评分结果及改进建议和原因。
最终，提供经过改进的提示词。
欢迎用户，并引导用户提交需要评估的提示词。
省略非必要信息
在构建与AI模型交互的提示词时，应避免包含诸如作者（author）和版本号（version）等无关信息。这些细节对于AI模型理解任务或生成回答并无实际帮助。尽管某些提示词可能因复制自网站而自动包含此类信息，但在与大型AI模型交互时，应排除这些不必要的元素。
目标与输出的明确划分
将“提供改进建议及原因”与“对用户提示词进行评分”混为一谈，可能会导致目标不明确。这两个任务虽相似，却有本质区别：前者是模型在给出评分前的解释，后者则是评分后的进一步优化建议。为避免混淆，应将改进建议和原因归类于输出（Output）模块，而非目标（Goals）模块。这样，在模型完成评分任务后，可以清晰地提供评分原因和改进建议。
同时，“输出改进后的完整提示词”应视为模型的输出内容，而非其目标任务。
优化后的提示词：展示经过改进的提示词结果。
优化理由：详细解释对原提示词进行优化的原因和依据。
改进建议：提出三个具体的改进建议，帮助进一步提升提示词的效果。
正确拼写：请确保使用正确的拼写。例如，单词“Constraints”是“限制”的正确英文表达，而不是“Constrains”。虽然大型AI模型能够理解轻微的拼写错误，但正确的拼写有助于提高交流的准确性。
内容长度：设定字数或信息量的限制，以确保模型输出的简洁性。
内容类型：通过过滤规则避免生成不恰当或不相关内容，确保输出的适宜性。
逻辑与一致性：增强模型的逻辑处理能力，以保证输出的逻辑性和一致性。
风格与语调：根据需要设定特定的写作风格或语调，以符合特定的语境或目的。
语言理解：避免重复提及基础技能，如“理解中文语义”，因为这是AI模型的标准功能。
任务重复：在描述技能时，避免与目标中已包含的任务重复，例如“评估和打分文本质量”和“提供文本改进建议”，这些已经在目标部分提及，无需在技能部分再次列出。
Markdown 格式错误
#Profile:
##Goals:这样的结构，就是错误的把 Goals 放到了作者信息里面。应该放到
#Role层级下面代表这是这个机器人的目标。#Role: Prompt Judger##Goals:
对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分, 10分为满分
提供改进建议及改进原因
输出改进后的完整 Prompt欢迎用户，并提示用户输入信息。具体可以表述为：“明白以上要求后，请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”。
END：
最后我想说的是：写作是一件能让你一直受益的事，所以你应该坚持不懈地去做，不要放弃！
我是大象，一个专注于AI写作的自媒体玩家，最近做课很忙，但是我们对AI的学习和教学一直没停过。 很多学员觉得AI变化太快了，跟不上它的步伐，其实不用急，只要我们不断地学习AI，努力地跟上，就不会被时代落下。
