在本文中，我将分享从基础到高级的 ChatGPT 提示词设计技巧。这些技巧不仅适用于初学者，也能帮助进阶用户提升使用效率。让我们一步步探索，从简单的需求表达，到复杂的提示词构建。
第 1 级 – 基础请求
在最基础的级别，你只需直接告知 ChatGPT 你的需求。例如，让 ChatGPT 总结一篇维基百科文章。这是一个简单的任务，ChatGPT 通常表现不错，但还有更多优化空间。
第 2 级 – 应用格式
基本格式化：
轻微的格式调整可以显著改善 ChatGPT 的理解。例如，使用破折号分隔提示词的不同部分。此外，友好的表达方式和避免否定句也能提高模型的表现。
情绪引导：
研究表明，激发强烈情绪可以提升模型的回应效果。例如，强调任务的重要性或表达对结果的高期望。
第 3 级 – 精准请求
明确且专注：
在这一级别，通过精准表达需求，可以显著提升回应质量。避免模糊指令，如“让回答漂亮一些”，而是明确指示如“请用标题、小标题和表格回答”。
第 4 级 – 示例说明
少样本学习：
通过提供示例输入和输出，可以引导 ChatGPT 更好地理解你的需求。例如，从 LinkedIn 页面提取信息，并提供示例输出格式。
第 5 级 – 自我反省
查漏补缺：
简单询问 ChatGPT 是否遗漏了什么信息，利用其评估能力来完善回答。
第 6 级 – 系统提示与定制指令
精准掌控：
通过系统提示，指导 ChatGPT 按照你所期望的方式回答。提供背景信息，如你的职业偏好和回答风格，可以显著改善回应。
第 7 级 – 人格化应用
角色设定：
让 ChatGPT 模仿特定专家角色，可以提高回答的准确性。例如，扮演特定领域的专家来解决复杂问题。
第 8 级 – 思维链
逐步思考：
让 ChatGPT 解释其思考过程，尤其是在处理复杂问题时，可以显著提升回答质量。
第 9 级 – 让大语言模型自己写提示词
自动生成提示词：
让 ChatGPT 自行生成提示词，往往可以得到更精准的回复。
第 10 级 – CO-STAR 框架
CO-STAR 框架：
这是最复杂的提示词构建方法，包含以下几个方面：
- C：Context（上下文）
- O：Objective（目标）
- S：Style（风格）
- T：Tone（语调）
- A：Audience（受众）
- R：Response（回应类型）
通过提供所有这些信息，ChatGPT 可以精确地回答你的问题。
希望这些技巧能帮助你更好地利用 ChatGPT。如果你对 AI 工具的其他使用技巧感兴趣，请继续关注相关内容。