GPT和Gemini官方指南教你写提示词

一直以来，我都有一个想法，就是提示词其实并不需要奇技淫巧，但总是有许多人对此乐此不疲，去年最火的应该就是各种提示词课程了，其实很多课程的提示词也都是AI写的。

写好提示词，其实完全不是一件非常难的事情。 它并不需要高深的技巧。

这其实就像我们人与人之间的交流一样。当你希望 AI 完成任务时，你只需要给它讲清楚任务的背景、相关的上下文信息等等。你只需要给它一个充分的上下文，它就可以很好地完成这个任务。

最近，我去查阅了Gemini和 GPT 官方发布的提示词手册，发现他们写的内容都非常简洁。

01 GPT官方的六大提示词策略

先以GPT 来说，它提出了六个策略

第一个策略是，编写明确的指导说明。

在官方文档中提到，你需要编写一个明确的指示。比如说，你可以让模型扮演某个特定的角色，或者使用分隔符之类的技巧来区分输入的不同部分。你还可以提供一些示例，也就是所谓的"少样本"提示方法。

第二个策略是，提供参考文本。

比如，你希望模型帮你写一篇特定风格的文章，那么你就可以给它一篇参考文章作为范例。

第三个策略是，将复杂的任务拆解成更简单的子任务。

这就像我们人类完成任务一样。比如你要开发新产品的功能，你肯定需要将其拆解成登录模块、帮助中心模块等各种不同的部分，一个大的任务总是需要拆分的，对于 AI 来说，也是类似的。

第四个策略是，给予模型充足的"思考"时间。

官方说明中有个例子，它希望GPT评估一个学生对数学问题的解答。最直观的方法是直接问模型：“这个学生的解答是否正确？”

但GPT首次回答错了，于是指南里写道，这时候可以引导模型先产生它自己的解答，然后通过对比来发现问题。

第五个策略是，使用外部工具。

你可以借助外部工具来增强模型的能力。比如，你可以让它使用 Python 代码来解答一些数学问题，或者通过嵌入式搜索来解决问题。

第六个策略是，系统地测试变更

有时候，只用少数几个案例去测试，是很难判断一个提示词好坏的。因此，你需要把提示词当成一个产品来系统地进行测试和迭代。

这大概就是 GPT 提出的几个策略，都非常简单且实用。

然后我们再来看 Gemini 的提示词手册，它的内容也非常相似。

第一，它也强调要给出清晰具体、条理分明的说明。 比如，明确指出需要解决的问题，采用分步任务的形式，并反映出用户当前问题的背景，给 AI 一个全貌。

第二，可以指定一个回答的格式，比如让回答生成为表格、项目符号等等。

第三，可以给模型一个零样本或少样本提示，说白了就是给它举例子。这一点 GPT 也提到了，非常实用。

此外，它还提到了一点，就是在模型中添加必要的上下文。 比如说，你要让模型帮你总结一篇内部文章，由于模型本身并没有这些信息，所以你必须把这篇文章提供给模型。你需要为它补充一个详细的上下文。

通过对比可以发现，无论是 GPT 还是 Gemini，这些官方手册提供的策略都非常简单和实用，并没有所谓的"奇技淫巧"，推荐大家去阅读一下原文。

这些提示词模板总的来说都遵循一个非常重要的原则：清晰地告诉 AI 任务的完整背景。

当然，有时候我们可能会遇到一些特殊情况。比如，你想让 AI 帮你画一张图、生成一张图片，或者设计一个东西，但我们自己并非设计师。这时，我们可以分两步走：

通过这种方式，就可以很好地完成任务。

所以总的来说，学习提示词并没有很多高深的技巧。 不过，有许多别人发现的有趣场景，值得我们学习和借鉴，比如最近很火的，让 AI 生成一张赛博朋克风格的名片，像这样的提示词就是一些用户在玩的过程中探索出来的。