摘要：
一、Few-shot 教学的核心原理与优势 在与大语言模型交互时，Few-shot（少样本）教学是一种强大的提示技术。其核心原理是通过提供少量示例，引导模型理解我们期望的输出格式和内容风格。 Few-shot 教学的主要优势包括： 减少歧义：通过具体示例明确表达期望，避免模型误解指令 提高一致性：使 阅读全文
posted @ 2025-04-22 23:40
何双新
阅读(87)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、为什么需要 Prompt 模板？ 在与 AI 模型交互时，我们经常会遇到输出不稳定、格式混乱的问题。Prompt 模板帮助我们解决这些问题，通过结构化的输入指令来获得可预测且一致的输出结果。 模板的作用主要体现在： 固定输出格式，减少随机性 提高交互效率，避免重复输入相同指令 保证输出质量，明确 阅读全文
posted @ 2025-04-22 23:37
何双新
阅读(708)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
掌握提问的艺术，让你的 AI 更聪明、更贴心。 🤔 为什么你的提问得不到好答案？ ChatGPT 等大模型的表现很大程度上取决于你的提问方式。提得好，AI 像专家；提不好，AI 像糊涂蛋。 常见低质量提问示例： “帮我写个策划案。” “怎么做职业规划？” “我应该怎么学 Python？” 这些问题 阅读全文
posted @ 2025-04-22 13:19
何双新
阅读(1091)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
🛠️ 一份 Prompt 没效果？不要急，调试它！ 🚨 为什么要“调试 Prompt”？ 就像写代码有 bug，Prompt 也可能“指令不清”。当模型输出不理想时，我们需要： 观察输出表现，定位问题 调整目标或语气，让 AI 理解更明确 反复验证 Prompt 的稳定性与可控性 🧪 常见问题 阅读全文
posted @ 2025-04-22 12:18
何双新
阅读(148)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
🤖 模型不是“记性差”，只是“提示不清”。 ✨ 为什么理解上下文对话很重要？ 大模型具备 “上下文窗口” 的能力，可以“记住”你当前对话中的信息并持续参考。但如果你的 Prompt 没有明确引用上下文内容，AI 就很可能误解你想表达的内容或直接“忘记”之前说过的事情。 🤔 模型如何“记住”你说过 阅读全文
posted @ 2025-04-22 10:54
何双新
阅读(147)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
🚧 语言很自然，但写法要“工程化”。 ✨ 为什么要重视 Prompt 的写作规范？ Prompt 是“给 AI 的任务指令”，不清不楚，AI 就会“乱猜”。一个模糊或混乱的 Prompt，可能会让 AI： 输出跑题、内容杂乱 抓不到重点或输出风格不一致 重复内容或漏掉关键信息 👇 我们通过几个典 阅读全文
posted @ 2025-04-22 10:24
何双新
阅读(232)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
—— 写给想真正掌握 Prompt 写作逻辑的人 ✨ 为什么要“清晰、有目标”？ 在用 AI 时，很多人会碰到这些情况： 明明下达了指令，但 AI 总是理解错方向？ 想让 AI 写一段“专业文案”，却总觉得味道不对？ 同样的任务，有人 1 句 Prompt 就搞定，而你来回调整好几次？ 根源就在于 阅读全文
posted @ 2025-04-22 09:27
何双新
阅读(327)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
——掌握任务类型，写 Prompt 就像套模板 想把 AI 当成好用的工具，第一步不是写 Prompt，而是识别任务类型。只有你先知道“我到底要它干嘛”，才能说出“它该怎么干”。 🎯 01. 通用任务五大类 我们将日常最常见的 AI 使用需求，归纳为以下五大类： 任务类型 典型场景 Q&A 问答 阅读全文
posted @ 2025-04-22 08:52
何双新
阅读(176)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
——写得“清楚”，AI才“聪明” Prompt 不只是“让 AI 帮我做事”的指令，它是一种对任务的精准建模，写得越准、越具体，AI 表现就越像你想象中的“助理”甚至“合伙人”。 🧩 Prompt 的两大基本结构 我们可以将大多数 Prompt 写作归纳为两种核心结构：指令式和描述式。 1. 📌 阅读全文
posted @ 2025-04-22 07:21
何双新
阅读(148)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号