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这篇文章还是有点意思的，其实与其说是 Prompt 技巧，倒不如说是「如何清晰有效的表达」。
你依旧需要告诉 AI 足够多的背景信息，以便让大模型知道你的偏好。
提示词框架有助于提醒你提供必要的信息，使大模型更好地理解你的需求。
使用乔哈里视窗来分析不同情况下需要告诉 AI 的信息，以优化提示词。
结构化提示词可以帮助 AI 更好地“记住”和遵循指令，特别是对于复杂内容而言。
除非你希望 AI 严格按步骤执行，否则不要在提示词中指定具体的思考步骤，这可能适得其反。
示例是另一种背景信息，可以提高大模型的理解准确性，但要避免单一示例导致的刻板结果。
用于自用或一次性任务的提示词相对简单，而用于反复使用的任务则需要更结构化和高质量的提示词。
对于指令遵循差的 R1，可以通过分工协作来改进，先由 R1 自由生成内容，再用小模型整理。
提升 AI 回复质量的关键在于提升自己的思考和表达能力，而不是依赖提示词技巧。
这篇文章还是有点意思的，其实与其说是 Prompt 技巧，倒不如说是「如何清晰有效的表达」。
你依旧需要告诉 AI 足够多的背景信息，以便让大模型知道你的偏好。
提示词框架有助于提醒你提供必要的信息，使大模型更好地理解你的需求。
使用乔哈里视窗来分析不同情况下需要告诉 AI 的信息，以优化提示词。
结构化提示词可以帮助 AI 更好地“记住”和遵循指令，特别是对于复杂内容而言。
除非你希望 AI 严格按步骤执行，否则不要在提示词中指定具体的思考步骤，这可能适得其反。
示例是另一种背景信息，可以提高大模型的理解准确性，但要避免单一示例导致的刻板结果。
用于自用或一次性任务的提示词相对简单，而用于反复使用的任务则需要更结构化和高质量的提示词。
对于指令遵循差的 R1，可以通过分工协作来改进，先由 R1 自由生成内容，再用小模型整理。
提升 AI 回复质量的关键在于提升自己的思考和表达能力，而不是依赖提示词技巧。