转自Linuxdo大佬

步骤

明确目标

在写一个prompt之前，首先需要知道自己想要什么。

这个prompt适用场景是什么？它要解决什么问题？它的输入是什么？输出是什么？它属于哪种类型？

可以自己先问自己这些问题，然后去思考和回答。这些问题的答案可以不是那么精确，但是需要有一定的方向。

拆解步骤

一般来讲，一个prompt可以拆解为几个步骤:

  1. 输入，需要明确输入的大致内容是什么，然后告诉AI。
  2. 处理，这一步比较复杂，下面详细说
  3. 输出，需要明确输出的内容和格式，比如是需要一个markdown表格，还是一段文字，还是一张svg。

处理

  1. 分析
    首先需要分析输入的内容，然后拆解成几个固定的部分。
  2. 预处理
    用户使用的大部分是自然语言，难保出现一些信息缺失和表述的不同，所以需要先把这些补全和统一。这样接下来的生成才能更准确更一致。
  3. 配置生成和提取
    假如是生成svg，那么可能用户会输入一些配置，比如抽象的：风格，类型。也可能是具体的：颜色，尺寸。也可能用户没有输入任何配置，那么就需要根据前面提取出来的信息，生成合适的配置(风格or类型)。
  4. 生成
    通过前面的分析，预处理，配置生成，AI就能生成比较稳定且符合要求的内容了。
  5. 检查
    （这一步尚待验证有效性）最后需要检查生成的内容是否符合要求，如果不符合，需要返回前面的步骤重新生成。

增加足够多的细节

通过上面的步骤，应该已经有了一份prompt的雏形了。那么接下来，把能够想象到的所有的细节，全部增加到prompt中。

反复调试和验证

prompt如同炼丹，充满了玄学。所以反复的调试和验证必不可少。整体的思路是“减”的思路。

因为前面已经填充了足够多的细节，所以这一步需要做的是，把一些多余的细节减掉。（千万要记住，并不是细节越多就越好，很多时候，细节是起到了画蛇添足的作用。）

这一步需要反复的进行，可以不断的返回到前面几个步骤，反复的调整和优化。知道最终能够相对稳定的得到自己满意的结果。

借助ai优化

这一步堪称画龙点睛，不要小瞧AI本身的理解能力。在写完prompt之后，丢给AI，让它给你做一次优化，往往会有意想不到的效果。

一些感悟

创作prompt，说白了就是混沌和精确之间平衡的艺术。

如同骑大象，你需要给与大象一些清晰的指令，否则不知道被大象带去哪里。但同时，指令又不能过于精确和细致，否则大象会束手束脚，反而不知道如何前行了。

比如，你需要大象跨过一道沟，你只需要说：跨过这道沟，然后大象就能自己跨过去。你不需要告诉大象，是否需要先左脚迈过沟，还是右脚迈过沟，还是直接跳过沟。反而，如果你真的这样去指示了，只会起到相反的效果，大象会无所适从，它的行动会变形。

如果你想去一座山峰，那么你需要更多的指令，而不是简单的告诉大象：去山峰。你需要告诉大象，上山时要注意什么，下山时要注意什么，遇到荆棘丛要注意什么，遇到河流要注意什么。

总得来说，你需要给与ai的更多的是有效的引导，而不是精确的指令。需要给与AI一些自行决定的空间，但是又要确保AI不会跑偏。

至于这中间的度如何把握，就需要结合AI本身的能力，然后在实践中反复的调试和优化了。