2021给个手机直接能看的优化关键词排名外包

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。

以下是详细的内容：

1. 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。

2. 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用100字概括文章要点",再到"用100字总结文章,聚焦气候影响"。

3. 边界测试:设计提示时,考虑极端情况和非常规场景。思考提示在特殊情况下可能出现的问题。例:设计数学解题器时,考虑处理负数、极大值和除零等特殊情况。

4. 模拟真实输入:用不规范、真实的用户输入测试提示。不要假设用户总是提供完美格式的查询。例:测试"1+1等于几"、“一加一是多少啊”、"1+1=?"等多种表达。

5. 输出分析:仔细检查模型的回答。确保模型严格按照指令执行任务。例:要求列举5种水果时,检查是否确实列出5项且每项都是水果。

6. 明确任务细节:消除隐含假设,详细说明完成任务所需的全部信息。系统性地拆解任务,确保包含所有必要元素。例:不说"计算面积",而说"计算一个10米长、5米宽的长方形面积,用平方米表示"。

7. 考虑模型理解:编写提示时,设身处地考虑模型可能的理解方式。预想模型可能误解指令的情况。例:避免使用"好"这样模糊的词,因为它可能指道德上的好或质量上的好。

8. 版本管理:对提示进行版本控制,追踪实验过程。像管理代码一样管理和迭代提示。例:使用Git管理提示版本,记录每次修改的原因和效果。

9. 主动澄清:要求模型指出指令中不明确或模糊的部分。这有助于改进提示质量。例:在提示末尾加上"如有不清楚之处,请指出"。

10. 精简表达:追求精确但不过度复杂化。给出明确的任务描述,避免不必要的抽象。例:用"生成10个随机整数列表"而非"创建存储多个整型元素的数据结构"。

11. 平衡处理:在处理常见情况和边缘情况之间找平衡。关注边缘情况的同时,不忽视主要用例。例:设计日期解析器时,既处理常见日期格式,也考虑闰年等特殊情况。

12. 系统整合:思考提示如何融入更大的系统架构。考虑数据来源、响应时间和整体系统设计等因素。例:设计聊天机器人提示时,考虑与用户历史记录和外部API的集成。

13. 全面思考:不仅依赖写作技巧,还需要结合清晰沟通和系统性思维。优秀作家不一定是优秀的提示工程师,反之亦然。例:不仅清晰描述任务,还要系统考虑可能的输入、输出和边界条件。

14. 客户教育:与客户合作时,帮助他们理解真实用户输入的复杂性。引导他们考虑实际使用场景,而非理想情况。例:展示用户可能输入的各种不规范查询,而非假设所有用户都用标准格式提问。

15. 大量实践:多观察数据和模型输出。熟悉模型对不同类型提示和输入的反应模式。例:尝试同一问题的不同表述,观察模型输出的变化,找出最有效的表达方式。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓