如何打造真正高效的AI提示

你请求LLM生成高质量报告
得到的文本充满专家级自信
但实际上却满是胡扯
熟悉吗？
因此，为了避免这种情况，你需要理解
以下基本要点：
> “聪明但不可靠”助手问题
LLM输出的20%取决于模型，80%取决于你如何构建提示
提示工程——只是硬核自然语言计算控制
所以，为了获得高质量的输出，你需要停止与模型闲聊，开始编程它
> AI幻觉——不充分指令的表现
为了确保内容扎根，使用以下技巧：
- 明确你的期望
- 限制输出(设定严格边界)
- 要求它自我验证/检查(自我事实核查)
> 框架——“蓝图”用于AI
前三名：
- RACE (角色、行动、背景、期望)
快速、简单，适合日常使用
- STOKE (情境、任务、目标、知识、示例)
适合深度工作和专业领域
- CRISPE (能力、洞察、陈述、个性、实验)
创造力、假设检验和风格控制
LLMs对这些结构的理解要好得多
因此，输出结果会更接近你真正想要的
不要用无意义的重复提示让AI变得复杂
掌握基础，从LLMs中获得高质量、理想的输出