提示词技能教程：构建清晰、具体、结构化提示词以优化AI模型交互。明确任务要求、使用分隔符与结构化提示、请求结构化输出格式、检查假设与有效示例，以及通过迭代优化提示词，实现高效、准确的AI内容生成。结合实践代码示例，轻松整合提示词策略，提升与AI模型的协同工作效能。

清晰与具体的重要性

在与AI模型交互时，清晰、具体的提示词对于理解任务要求至关重要。例如，请求模型生成一篇高质量的“人工智能科普文章”与指示“生成一篇关于人工智能的文章，适合10-12岁儿童阅读，文章长度控制在500字，包括发展历程、技术应用和未来趋势”相比，后者的提示词更为具体，能显著提升模型的响应质量和相关性。明确的指示有助于模型聚焦关键信息，产生更准确、相关性更高的输出。

使用分隔符与结构化提示

在提示词中插入分隔符或使用特定关键词帮助模型识别输入的不同部分，提高其可读性和理解性。例如：

请求模型生成高质量文本：

### 文本类型
科技文章

### 主题
人工智能

### 长度
500字

### 风格
科普性，适合普通读者理解

通过这种方式，模型可以更容易地识别出任务的不同方面，如文本类型、主题、长度要求和风格要求等。

请求结构化输出

在提示词中请求结构化的输出格式可以大大提升后续处理的便利性，帮助自动识别和提取所需信息。例如，请求模型使用JSON格式输出：

请求模型输出使用如下格式：

{
  "title": "人工智能：探索未来科技",
  "author": "AI助手",
  "body": [
    {
      "paragraph": "人工智能是......",
      "source": "互联网"
    },
    ...
  ]
}

这种方式不仅清晰地定义了输出的结构，还便于接收者在后续处理时使用和分析数据。

检查假设与有效示例

明确任务假设和提供示例代码对于避免理解偏差至关重要。例如，在请求模型生成文本时提供以下代码：

def generate_text(prompt):
    response = requests.post("http://example.com/api/generate", json={"prompt": prompt})
    return response.json()["text"]

text = generate_text("Hello, I want you to write a short story about a magical forest.")

这不仅展示了如何生成文本的流程，也为模型提供了明确的输出格式预期。

迭代与优化提示词

提示词编写是一个持续迭代的过程。通过初期测试、收集反馈和系统性改进，可以逐步优化提示词，提高与AI模型交互的效果。例如，通过不断调整和优化以下提示词：

### 任务
创建一段故事

### 主题
冒险

### 角色
一个勇敢的小女孩和一只会说话的大象

### 场景
森林深处

### 结束
找到宝藏

### 输出格式
Markdown格式的故事文本

每次迭代都应基于反馈对提示词进行调整，确保模型能够更准确地生成所需内容。

代码示例实践

在实际项目中运用提示词策略，如生成文本、请求结构化输出等，可以通过以下方式实现：

# 示例代码：使用提示词生成文本
def generate_story(prompt):
    response = requests.post("http://example.com/api/generate", json={"prompt": prompt})
    story = response.json()["text"]
    return story

# 示例代码：请求JSON格式输出
def get_data(prompt):
    response = requests.post("http://example.com/api/data", json={"prompt": prompt})
    data = response.json()
    return data

# 示例代码：考虑模型思考时间
def ask_question(prompt, time_to_think=5):
    response = requests.post("http://example.com/api/ask", json={"prompt": prompt, "thinking_time": time_to_think})
    answer = response.json()["answer"]
    return answer

通过遵循上述指南和实践建议，用户能够更有效地利用提示词与AI模型交互，实现更多可能，推动人工智能应用的边界。