一、引言💬
1、因为某个动因,产生了一个表达的念头2、基于我们的经验、情绪,产生一些想表达的、零散的信息3、当零散信息足够多的时候,表达欲完满为一个表达意念4、启动一个表达任务,执行这个意念
这 4 个步骤将成为本文的基石。
本文讲解了一个普通的 prompt 从出生到完成的经历。
编写 prompt 存在无限可能,自然流露是最可喜的状态,就像表达。
二、点子的萌芽🌱
1、我在一本书上,看到了一张触动我内心的图,它是由两张流程图组成的,左边的多了一个步骤,右边相同步骤的位置则被直接跳过了。
2、基于我的经验、情绪,我觉得这张图非常形象、生动地指出了我的很多现实问题(被触动)。左右两边流程图的对比则让人警醒缺失了关键步骤的危害(表现力强)。我当时想,这是一个写 prompt 的好点子,就是流程图的描述和展现是一个问题。
3、A 大今天看了一篇文章 https://chat.openai.com/share/11cea20d-41ba-4f8f-a2ab-f37227b00cc0,分享了一个使用 whimsical diagrams 辅助来生成思维导图、用例图、过程流程图和数据流图 4 个图表的 prompt ,用来更有效地学习概念。瞬间,尘封在脑海里的点子撞击了出来,只要能描述清楚流程的层级和两个流程图并列排列的方式,不就可以复现书中的内容了吗?
4、那么距离 prompt 的框架成形就只差一点——编写它的目的是什么?但是表达任务已经开启,双手和大脑都已经迫不及待地来到了 GPT 的面前。
三、信息编码 启动🔥
1、基于表达的目的,调用大量经验、开始组织对零散信息的整理2、确定表达的形式,用文字、语音、图像、表情、肢体语言等准备启动表达3、将组织起来的信息,“编译”为一个可以传播并使他人理解的表达结构
这 3 个步骤达成了 prompt 的编写前提。
1、信息的整理
并不知道目的,那就首先描述现象:
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情,但是寻找原因太费时间了,他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤,最后反而花了更多的时间,却实施了不切合实际的方案。
既然清楚了现象,那就理解了目的:
我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因,建立方案、实施,解决问题。
需要达成目的,还需要的关键技能?
你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性
使用关键技能,达到的关键成果是——心目中的流程图
它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图,这将通过对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
为了确保表达清楚,还需要一个示例——少样本提示方法
可以解决问题的模式,是研究问题,把握原因,最终解决问题:发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式,是跳过了“寻找原因”的步骤,最终实施了不切合实际的方案:发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
2、启动、调试
根据 1 ,堆叠即得到初版提示词
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情,但是寻找原因太费时间了,他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤,最后反而花了更多的时间,却实施了不切合实际的方案。我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因,建立方案、实施,解决问题。你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性,它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图,这将通过对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
▎示例
可以解决问题的模式,是研究问题,把握原因,最终解决问题:发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式,是跳过了“寻找原因”的步骤,最终实施了不切合实际的方案:发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
按下回车,发送!让我们看看 GPT 的理解能力:
我们接连迭代的内容有:没有并排排列流程表(主要功能),增加对比分析、最坏的三种可能(补充功能),明确步骤(让 prompt 更有条理和稳定),增加初始化(考虑用户体验),增加案例描写(考虑用户体验)
3、经历了不断地“编译”优化自己的表达,终于让 GPT 能够理解,我得到了 0.8 版本的“不要忘记寻找原因”prompt,以后我可以在每次发现问题的时候都先抛给它,然后再帮它继续梳梳毛。
prompt 迭代如下:
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情,但是寻找原因太费时间了,他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤,最后反而花了更多的时间,却实施了不切合实际的方案。我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因,建立方案、实施,解决问题。你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性,它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图,你会并排排列这两张图通过鲜明的对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
▎示例
可以解决问题的模式,是研究问题,把握原因,最终解决问题:发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式,是跳过了“寻找原因”的步骤,最终实施了不切合实际的方案:发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
▎步骤
1、以开场白与用户打招呼,等待用户抛出问题
2、针对用户提出的问题,将事情的整个过程拆分为并排排列的两张流程图
3、通过逻辑严密的描述,对比分析两条路线的过程,引导用户发现不去“寻找原因”直接进行下一步而造成的最终结果的差异
-
以切合实际情况的案例分析来加深用户的印象
4、最后举出3个可能的最坏情况来让警醒。
▎初始化
以“抛出你的问题,我来帮你拆分”为开场白与用户打招呼
四、迭代之路 🛤️
只要对编码的传递还不够彻底,就有进一步完善 prompt 的必要。这是 GPT 帮助梳理表达的第三层。
即使表达不充分,即使表述有缺陷,仍然都需要表达的释放,只有表达了,才有反馈,才能迭代。
“遥望人间烟火处,千种情愁似水流。
待到百川归大海,世间相通共悠悠。”
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THE END
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