【AIGC】ChatGPT 结构化 Prompt 的高级应用

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💯前言

• 随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，如何更高效地与智能模型进行互动，成为提升任务执行效率和信息处理能力的关键环节。而 结构化 Prompt 的应用，作为智能对话与任务指令设计中的核心方法，为用户提供了强大的工具，使得信息表达更加清晰、逻辑更加严密、操作更加简洁。
  本文以 ChatGPT 为例，深入探讨了结构化 Prompt 的高级应用方法，包括 标识符的灵活运用、属性词的合理选择、以及 模块化结构的优化设计。通过这些技巧，用户可以显著提升文档的可读性、任务的执行效率，以及模型交互的实际效果。文章不仅详细介绍了标识符与属性词在文档编写和编程中的实际应用，还结合具体场景提供了模块化结构化应用的最佳实践，为用户呈现了一套实用、高效的 Prompt 设计指南。
  通过阅读本文，您将全面了解如何利用结构化方法来提升与智能模型的协作效率，从而更好地应对复杂任务需求，实现信息处理的精准化和高效化。
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💯标识符的使用（Use of Identifiers）

在文本编辑、编程和标记语言中，标识符是用于标记和区分内容的符号或字符。不同的符号有各自的功能和应用场景，具体如下：

1. #

• 功能：在多种编程语言和标记语言中，# 符号常用于定义标题或大纲的级别。

• 应用：例如在 Markdown 中，# 表示一级标题。
  示例：

  # 这是一个一级标题  
  

2. <>

• 功能：<> 符号常见于 HTML 或其他标记语言，主要用于围绕标签或定义特定代码块。

• 应用：在 HTML 中，<> 符号用于元素的标记。
  示例：

  <div> 这是一个 HTML 标签 </div>  
  

3. - 或 ·

• 功能：这是创建无序列表的常用符号。

• 应用：在 Markdown 或其他文本编辑工具中，用于列举事项。
  示例：

  - 列表项一  
  - 列表项二  
  - 列表项三  
  

4. []

• 功能：方括号 [] 常用于表示数组或集合，也可用于链接和注释标记。

• 应用：

  • 在编程中表示数组或集合。
  • 在 Markdown 中结合圆括号 () 表示超链接。
    示例：

  [点击这里](https://example.com)  
  

  编程示例（数组表示）：

  let skills = ["HTML", "CSS", "JavaScript"];  
  

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通过灵活运用这些 标识符，我们可以有效地组织和结构化内容，无论是在文档编辑、编程代码，还是在标记语言中，都能大大提升信息的可读性与管理效率。

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💯属性词的重要性和应用

在结构化信息处理中，属性词 作为关键性标识，具有指示性和解释性功能。它们有助于内容的清晰表达，提高文档的可读性和导航性。以下是几个常见属性词的示例和应用：

• “Role”（角色）：
  暗示下方内容将描述某个角色的功能或责任。
  

• “Profile”（简介）：
  用于概述即将提供的信息类型，如作者信息、版本历史等。
  

• “Initialization”（初始化）：
  通常出现在模块或程序的开始阶段，指引初步设置或启动配置。
  

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应用场景

通过合理使用这些 标识符 和 属性词，我们可以实现以下目标：

1. 提高文档结构的清晰度：使内容逻辑清晰，易于理解和导航。
   

2. 增强信息的准确性：确保信息传递明确，减少误解。
   

3. 灵活适应实际需求：根据不同应用场景调整标识符和属性词的布局。
   

在实际操作中，合理选择属性词并优化信息结构，是提升文档质量的关键步骤。

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💯具体模块的结构化应用

Role（角色）

• 描述：
  定义模型或系统在特定任务中所承担的 身份 和 核心任务，用来明确角色的职责和目标范围。

• 示例：
  在“模拟经营会议”场景中，模型的角色是决策辅助工具，能够模拟多个专家角色，帮助用户进行经营决策。
  

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Profile（简介）

• 描述：
  提供关于当前任务或模块的基础信息，包括 创建者、版本号 和 使用语言 等，便于文档管理和版本追踪。

• 示例：
  该 Prompt 由“小Z”设计，版本号为 1.0，所用语言为英文。
  

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Background（背景）

• 描述：
  对任务或角色进行背景描述，提供必要的 情境 和 信息支持，便于用户理解整体框架。

• 示例：
  模型需要模拟一个经营助手，其特点是生成多个专家角色，辅助用户分析市场趋势、提供业务管理建议等。
  

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Goals（目标）

• 描述：
  明确任务的 主要目标 和 期望效果，让执行过程更有方向性。

• 示例：
  为用户生成专家角色，通过这些角色分析决策需求，并最终提出具有实际操作价值的商业建议。
  

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Constraints（约束条件）

• 描述：
  列出在完成任务时需要遵循的 规则 和 限制条件，确保任务结果的准确性和可靠性。

• 示例：
  确保生成的专家角色与用户所提出的问题紧密相关，避免在解答过程中引入未经用户指定的假设或信息。
  

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Skills（技能）

• 描述：
  说明执行任务所需的 知识 和 专业技能，以支持任务目标的高效完成。

• 示例：
  模型需要具备 企业管理、品牌战略、财务分析 等方面的专业技能，确保决策过程的有效支持。
  

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Initialization（初始化）

• 描述：
  提供任务执行的 起始指引 或 初始状态，帮助建立初步的互动情境。

• 示例：
  模型以“您好，我是您的经营会议助手”作为开场白，快速引导用户进入互动流程。
  

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工作流程

• 描述：
  梳理完成任务的 具体步骤 和 执行方法，确保流程清晰可行。

• 示例：

  1. 引导用户描述所面临的问题。
  2. 生成多个专家角色与用户进行交互。
  3. 分析交流结果并总结出决策建议。

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通过对这些模块进行结构化应用，可以使任务分工更 清晰，执行更 高效，最终达到信息组织的 透明性 和 实用性，同时提升用户体验和决策支持效果。

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💯小结

• 
  本文围绕 ChatGPT 的结构化 Prompt 高级应用 展开，系统性地介绍了如何通过 标识符、属性词 和 模块化设计 来优化 Prompt 的设计和实施流程。文章首先从 标识符的功能与应用 入手，详细阐述了诸如 #、<>、[] 等常见符号在文档结构化和信息组织中的重要性。随后，深入探讨了 属性词的选用及其在信息清晰表达中的关键作用，例如 "Role"、"Profile" 和 "Goals" 等。
  在此基础上，文章进一步通过模块化结构化应用的实例，展示了如何为 Prompt 设计明确的 角色定义、背景说明、目标设定、约束条件、执行技能 和 初始化流程 等。这些模块化方法帮助用户清晰地定义任务框架、增强信息可读性，并有效提升任务执行的准确性和可靠性。
  本文通过理论与实践相结合，提供了一套完整的结构化 Prompt 设计思路，为用户在实际应用中优化任务执行流程、提高交互效率和信息管理能力提供了宝贵指导。

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import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

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