循序渐进，从简开始
- 提示词先别一上来写得太复杂，先从简单版本开始跑一遍，根据效果再慢慢加内容。
- 如果任务里面包含很多步骤，最好先把它拆成几个小任务，一个个处理会更清楚，也更容易优化。
- 这样做能减少一开始就堆太多信息带来的混乱，让提示词在反复试验中一点点变得更具体、更简洁、更好用。
利用指令和反复试验效果
- 你可以直接用“写入、分类、总结、翻译、排序”这类简单命令，把大任务先拆成一个个小任务来做。
- 同一个任务要多试几种写法，换换关键词、补充不同上下文、调整数据内容，才能找到效果最好的提示方式。
- 指令最好写得清楚一点，可以放在前面，也可以用“###”这种分隔符把指令和材料分开，这样模型更容易听明白。
提示：
指令: 将以下文本翻译成西班牙语
“hello！”
# 或
### 指令 ###
将以下文本翻译成西班牙语
“hello！”
输出：
¡Hola!
说清楚、举例子
写提示词时，最重要的是把你想让模型做什么讲清楚，任务、要求、风格都尽量具体一点，这样结果通常会更贴近预期。没有什么万能关键词可以直接提升效果，重点在于提示本身是否清晰、有结构。
如果你对输出格式有明确要求，直接给一个示例，往往会更有效。与此同时，提示也别写得太满，细节要有用、要相关，没必要的信息只会干扰结果。
简单来说，提示词要做到清楚、具体、有重点，然后通过不断测试和调整，找到最适合自己场景的写法。
提示：
提取以下文本中的地名
“虽然这些发展对研究人员来说是令人鼓舞的，但仍有许多谜团。里斯本未知的香帕利莫德中心的神经免疫学家 Henrique Veiga-Fernandes 说：“我们经常在大脑和我们在周围看到的效果之间有一个黑匣子。”“如果我们想在治疗背景下使用它，我们实际上需要了解机制。””
用以下的格式回复
地名：逗号分隔地名或公司名
输出：
地名：里斯本, 香帕利莫德中心
明确的提示词内容
真正好用的提示，关键不在花哨，在于具体、直接、容易理解。就像日常沟通一样，你表达得越清楚，对方接收到的信息就越准确，最后得到的结果也越靠谱。
解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几句话，不要过于描述。
这个例子中提示词过于模糊，虽然结果可能是比较不错的，但更好的提示词应该是具体及简洁切中要点
使用 2-3 句话向学生解释提示工程的概念。
直接说要做什么
写提示时，尽量少用“不要怎样”这类说法，多直接告诉模型“要怎样”。因为正向表达更具体，重点更清楚，也更容易把模型的注意力引到你真正想要的结果上。说得越明确，生成出来的内容通常就越贴近预期。
以下例子因为关注于不要做什么，而失败了
提示：
以下是向客户推荐电影的代理程序。不要询问兴趣。不要询问个人信息。
客户：请根据我的兴趣推荐电影。
代理：
输出：
当然，我可以根据你的兴趣推荐电影。你想看什么类型的电影？你喜欢动作片、喜剧片、爱情片还是其他类型的电影？
更好的例子：
提示：
你是一个向客户推荐电影的代理程序。会负责从全球热门电影中推荐电影。你要避免询问用户的偏好并避免询问个人信息。
如果你不知道客户的兴趣爱好或没有推荐的电影，要向客户致歉并询问客户是否需要根据热门排行进行推荐。
顾客：请根据我的兴趣推荐一部电影。
输出：
抱歉，我目前不了解您的兴趣方向，因此无法直接按您的兴趣做准确推荐。
如果您愿意，我可以改为根据全球热门排行，立即给您推荐一部口碑和热度都很高的电影。您需要我按热门排行推荐吗？