ChatGPT Prompt 提示词设计技巧必知必会

本文内容整理自图灵社区直播《朱立成：ChatGPT Prompt提示词技巧必知必会》。

朱立成，图灵社区《ChatGPT即学即用》视频课程作者，软件工程师，对新事物充满好奇，关注ChatGPT应用。
2001年毕业于浙江大学，从事软件开发，参与或主持开发过PC外设驱动程序、数字法庭系统、电商平台等项目，有过创业经历，参与公司运营和管理。

在使用ChatGPT进行交互式对话时，设计一个好的提示词是非常重要的。

我们发送给ChatGPT的内容，称为prompt，中文名称叫提示词，一个优质的提示词可以让ChatGPT更好地理解你的需求，从而生成更符合你期望的结果。

一个优质提示词应该考虑以下几个要点：

1. 扮演的角色，即我们希望ChatGPT扮演的角色。

2. 用户身份，即自己的身份是什么。

3. 背景，这次提问或交谈的背景。

4. 输入数据，与提问或交谈有关的数据。

5. 任务或期望输出，也就是给ChatGPT下达的任务，或者说期望它输出什么结果。

6. 其他约束或特殊要求，我们希望ChatGPT在输出结果时，需要满足的特殊要求。

我们需要考虑以上这些要点，但并不是要包括所有要点。实际上大多数提示词，都只是包含这些要点的一个或者几个。

其中，第 5 点任务或期望输出是必须包含的。我们需要ChatGPT为我们提供帮助或解答问题，当然期望它输出一个结果给我们。

在设计提示词时，我们可以逐一考虑是否要包含上述要点，并根据我们的需求进行选择，从而让ChatGPT更好地理解我们的需求，设计出更符合我们期望结果的提示词。

我们来举一个例子，帮助你更好地理解上述要点。

提示词：

我是一名男性业余钢琴家，今晚要在一场婚礼上演奏，气温为20摄氏度，请帮我做一套形象设计，包括发型和鞋服。

这个提示词包含了2、3、4、5四个关键要点。

• 我是一个男性钢琴演奏师 – 用户身份

• 今晚要在一场婚礼上演奏 – 背景

• 气温为20摄氏度 – 输入数据

• 请帮我做一套形象设计，包括发型和鞋服– 期望输出

我个人倡导非必要的要点不需要添加，如果输出结果与用户身份无关，就不需要额外添加对于用户身份的说明。

这里加入用户身份，是为了使输出结果更加符合实际情况，加入婚礼的背景说明也是为了使形象设计符合目标场合。加入气温信息，是为了搭配合适的服装。

这里要不要给ChatGPT定义一个角色，假定它的身份是一个形象设计师呢？

不用！

在使用ChatGPT时，我们并不需要给它安排一个角色或头衔，因为这并不会影响到它的表现。即使你不给它安排一个角色，它也能根据提示词为你提供相应的结果。

网上大多数的提示词攻略，倾向于尽量给ChatGPT安排一个角色。例如形象设计师、作家或诗人等，但这并不是必要的。

那什么时候需要给它按头衔呢？

如果你需要模拟一个"两个人"的交互场景，就需要给ChatGPT安排一个头衔，让它扮演某个角色。

无招胜有招

既然我们说ChatGPT是人工智能，那我们就把它当成一个人来和它交互。这就是所谓的无招胜有招。

之所以所说的6个要点，是为了帮助我们设计一个优质提示词。当你理解了这6个要点，并最终找到了和ChatGPT交互的感觉，就可以不用再死记这些要点。

就好比武侠小说里所讲的，你必须先学习招式，把招式练熟并融会贯通，然后才是把招式忘记，做到无招胜有招。

我们来举个例子，如何把ChatGPT当一个人来交互。

假设你周末想去杭州玩，你想要一份旅游攻略，如果你向你的同学求助，是不是大概就是这么一个聊法？

你：这周末想去杭州玩一下，帮我规划一下啊，景点怎么安排，哪里有好吃的
友：好鸭，你什么时候来啊，准备玩几天啊
你：周五晚上到，周日晚上离开杭州
友：你有没有想过哪些特别想去的景点，其他的我帮你推荐一下啊
你：西湖肯定要去的，灵隐寺也想去一下，其他的你帮我推荐
友：你打算住在哪里
你：我打算住友好饭店
友：好的，了解了，我想想啊
……

所以，设计一个旅游攻略需要考虑到的因素，就是玩几天、哪些必玩的景点以及住在哪里。既然这样，那我们在向ChatGPT求助时，也把它当成一个人。把你的需求和必要的信息告诉它，让它帮你设计就可以了。

提示词：

我想去杭州旅游，周五晚上到达杭州，周日晚上6点乘坐高铁离开，我打算住在杭州友好饭店，我想坐一下西湖游船去三潭印月，还想去一下灵隐寺，其他景点请你推荐，请帮我设计一个攻略，包括行程和美食。

我们来看看它的回复：

这份还算马马虎虎的攻略还有改进的空间，但它已经提供了一些具体的建议，可以帮助我们更好地规划本次的旅游路线。

迭代式提问

迭代就是指在开发一个产品，或者解决一个问题的过程中，不追求一次达到完美，而是一轮一轮的推进，直到满意为止。

在使用ChatGPT时，我们可能无法预先给出所有的约束条件或输入条件。当ChatGPT给出的回复不完全符合我们的期望时，我们可以再次向它提出修改要求，通过迭代来获得最终满意的结果。

启发式提问

启发式提问是指，在提出一个灵活度较高的问题时，先通过一些问题打开ChatGPT的思路，再进行正式提问。这样可以启发ChatGPT更好地理解问题，提供更准确的答案。

例如在设计旅游攻略时，我们先让ChatGPT为我们介绍一些有名的景点，并提问它哪些是游人去得比较多的景点？最后我们再切入正题，把最想问的问题抛给它，让它设计旅游攻略。

启发式提问，就是要先打开它的思路，然后再问它问题，这样它给出的答案就会相对比较完美一点。

分解式提问

分解式提问就是当你需要ChatGPT生成一篇很长的内容时，最好把它分解成多个小的任务来分别提问。

比如，我们请ChatGPT帮我们写一篇演讲稿，可以先把题目告诉它，并让它引用一些例子，然后询问它打算将演讲稿分成几个部分来写。

根据它的回答，我们可以逐步让它完成每个部分的写作，并及时纠正有问题的段落，或让它对不够详细的段落进行分解和细化，从而最终得到准确、完整、符合我们需求的演讲稿。

分解式提问的好处在于，可以在正式写之前就检查整体思路是否有问题，写作过程中可以及时纠正错误，还可以发现需要进一步细化的内容，及时让它去进行分解细化。

关于提示词的几个注意点

1. 提出具体且明确的任务或输出

具体且明确的信息有助于 ChatGPT 更好地理解你的意图，并生成更准确和有意义的响应。

一个错误的示范是，请告诉我关于狗的知识。

这个问题没有具体的信息，不清楚要求ChatGPT提供狗的哪些知识，是品种知识还是喂养知识等，这样会让ChatGPT的回答模棱两可。

正确的提问应该是这样：

“请告诉我人类对狗的驯养历史方面的知识”或者“请告诉我金毛犬的生活习性以及喂养方面的知识”。

这样问就比较具体和明确了。

2. 确保输入的上下文清晰明了

比如说我和ChatGPT有一个持续的会话，在这个会话里，我跟它讨论一部正在写作的小说。当我需要它帮我续写一段的时候，就要交代我写到哪里了。

我已经写到了陈凡被疯道人追杀，落入了山崖，挂在一棵树上。请帮我写一段他在树后面发现一个山洞，并在其中获得武林秘籍如来神掌的详细过程，要加入适当的人物心理描写。

这里就把背景交代清楚了，上下文也很清晰。

3. 尽量提供简短、明了的输入

错误范例：

我们领导让我发一封我们公司新款智能手表的营销邮件，还剩1个小时就要下班了，我还没有想好邮件的标题，今天可能又要加班了，本来我还想去看电影的，看来是泡汤了，请你帮我拟定一个标题吧，强调手表的智能功能和优秀的设计。

这个范例使用了无关的关键词和语气，例如“领导”、“加班”、“电影”。这些关键词会干扰ChatGPT对我们真实意图的判断，从而生成不恰当的响应，搞不好它来安慰你，那就跑题了。

毕竟在这个使用场景里，我们用ChatGPT的意图是提高效率，而不是闲聊。

正确的提问应该是这样：

请帮我拟定一个关于我们公司新款智能手表的营销邮件标题，强调手表的智能功能和优秀的设计

这样的提示词干脆利落，简短明了。

更多详细内容，可见《ChatGPT即学即用》视频课程。

ChatGPT已经融入了我们的工作和生活，完全可以辅助我们的日常生活，我们一定要拥抱它。在《ChatGPT即学即用》这套教程里面，我也选取了比较有代表性的16个应用方向。

其中8个应用方向，对应着不同职业的人群，分别是自媒体博主、初创公司、企业营销部门、企业公关部门、作家、教育工作者、外语学习者、IT工作者。

每个应用方向里面，我都细化了多个小的应用场景示例，比如自媒体博主应用示例，我讲解了自媒体博主日常所涉及到的方方面面，如启发创作灵感、生成爆款标题、生成视频脚本、自动生成视频、生成短文笔记、生成较长的文章、生成封面图片。

再比如初创公司的应用示例，我讲解了如何利用ChatGPT协助进行市场调研、协助制定差异化竞争策略、、协助设计品牌元素、提供产品设计和工艺方面的建议、协助完善公司运营和管理、编写商业计划书等初创公司日常所涉及到的方方面面。

其他的我就不一一列举了，总之每个应用方向，我都尽量细化到日常所涉及到的方方面面了。

还有8个是Office办公的应用方向，是所有职场人士，以及自由职业者都通用的office办公技能，包括Excel、Word、PPT如何与ChatGPT搭配使用，分别是速查Excel公式、将ChatGPT接入Excel中、协助编写Excel宏代码、批量处理Excel文件、将ChatGPT接入Word中、批量处理Word文件、自动生成PPT文件、在线自动生成PPT文件。

每一个应用方向都精选了几个常见的实例，掌握了这一整套用法，Office办公效率能提高十倍以上，个别应用场景甚至能提升百倍的效率，打破你对常见做法的认知。

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