🤖 Awesome ChatGPT 中文全指南 🤖

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✍🏻 Prompt提示指南

📝 Prompt简介

ChatGPT 是由 OpenAI 训练的一款大型语言模型，能够和你进行任何领域的对话。它能够生成类似于人类写作的文本。您只需要给出提示或提出问题，它就可以生成你想要的东西。 在此页面中，您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。本 ChatGPT Prompt 知识库将列举相关网站、合集，你可以访问它们，学习更多。在“提示精选”中，我们并不会穷尽所有 ChatGPT Prompt，而是一些实用、有趣、具有启发意义的，能够让你举一反三，学会形成一套自己的方法论的。希望对你有用！

官方应用

https://platform.openai.com/playground

Prompt 是什么

Prompt 能干什么

Prompt 未来能做什么

📖 Prompt 基础用法

⭐️ 提示语基本用法指南

在 ChatGPT 对话中，提示起着关键作用。提示质量会显著影响对话的成功。明确的提示有助于对话涵盖用户感兴趣的主题，提供更具吸引力和信息丰富的体验。好的 ChatGPT 提示必须遵循以下关键原则：

清晰、重点和关联

提示应清晰简洁，具体明确并有助于 ChatGPT 理解话题或任务。提示应具有明确的目的和重点，以指导对话并保持对话的连贯性。提示也应与用户和对话相关，避免分散对话焦点。通过这些原则，您可以制作推动引人入胜且信息丰富的有效 ChatGPT 提示。接下来我们将详细研究这些原则，并探索制作清晰简洁提示的具体技术。同时，为了更好地理解这些原则，我们将提供一些有效和无效提示的示例。

清晰传递信息是 ChatGPT 提示有效且推动引人入胜、信息丰富的对话的关键。制作提示时，必须遵循以下几个关键要素

如何编写清晰简洁的提示:我们已经探讨了制作清晰简洁的提示的重要性以及清晰沟通的要素，让我们深入研究一些编写有效 ChatGPT 提示的特定技术。

避免行话和歧义:专业语言可能会让不熟悉主题的用户感到困惑或不清楚，歧义可能导致误解或误解。为确保提示易于理解，请记住以下提示

一个话题一个窗口

每个话题使用单独的聊天窗口会对 ChatGPT 聊天机器人生成过程有所影响，因为它会考虑之前的聊天记录。因此，最好为每个新话题打开一个新的聊天窗口以避免主题混淆对下游结果的产生影响。

提供充分完整示例

为了让 ChatGPT 能够轻松地模仿所需格式，尽可能提供完整的示例。

避免使用否定词汇

例如将“不需多言”改为“生成简洁回复”。ChatGPT 是个生成模型，所以提示语会影响生成结果。

结果可能是错误的

ChatGPT 目前的基础版本不支持访问网络，也没有标注信息来源。如果问到 ChatGPT 有可能不清楚的答案，它大概会给出一些看似正确但实际上是错误的回答。

分隔指令和语境

将指令放在提示的开头，用##或””来分隔指令和语境。

1
2
3
4
5

Summarize the text below as a bullet point list of the most important points.

Text: """
{text input here}
"""

使用“引导词”

1
2
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4
5

# Write a simple python function that
# 1. Ask me for a number in mile
# 2. It converts miles to kilometers
 
import

尽量使用英文

尽管 ChatGPT 已经使用多种语言的数据进行了训练，但训练材料中的英文文本数量远高于其他语言。用英语编写 ChatGPT 提示往往会得到更好的答案。

注意输入字数

ChatGPT 在一个输入中处理最多 4，096 个字符的提示输入。字符不同于单词，字符近似等于单词。但是，如果您输入一个 ChatGPT 以前从未见过的单词，则该单词将被分解为 2 个或更多字符，直到它理解该单词的含义。

直接给出指令

比如：如何提高睡眠质量？

尝试多种表达

GPT 给出的反馈不理想？不准确？为什么不尝试改变下自己的表达？积累自己 Prompt 的经验

比如，我们让 GPT 总结一篇文章，分别用以下三种 Prompt：

1. 用一句话来概括下面的内容：
2. 概括一下下面的内容：
3. 用几句话来总结下面的内容：

示例

• 使用各种不同的提示表述来达到最佳效果。不同的提示会有不同的结果。
• 使用简短明了的提示，并避免使用不必要的词语，如“最好”等修饰语。
• 尽量使用精确的描述，减少使用不确定的词语，如用“一句”代替“几句”。

💭 回答问题

这个场景是使用 AI 产品最常见的方法之一。以 ChatGPT 为例，你可以提出一个问题，然后 ChatGPT 将返回相应的答案，如下所示：

在这个场景下，prompt 只要符合前面提到的基本原则，基本上就没有什么问题。但需要注意的是，不同的 AI 模型擅长的事物不同，因此 prompt 可能需要根据该模型进行微调。此外，当前的 AI 产品也并不是无所不能，有些问题即使你再优化 prompt，它也无法回答。以 ChatGPT 为例：

ChatGPT 擅长回答基本事实性问题，例如“美国在哪个半球”但是，它不太擅长回答涉及个人意见或偏见的问题，例如“最受欢迎的歌手是谁”在这种情况下，ChatGPT 无法给出明确的答案。

此外，ChatGPT 的数据仅限于 2021 年 9 月之前的信息。因此，如果你问类似“现在的 A 股是多少点”这样的问题，它的答案只会是“在 2021 年 9 月之前，A 股市值是*。”

对于这种直接提问的 prompt，我们称之为 Zero-shot prompt。模型基于一些通用的先验知识或模型在先前的训练中学习到的模式，对新的任务或领域进行推理和预测。你会在高级篇看到相关的介绍，以及更多有意思的使用方法。

另外，正如我在前面基础用法一章中提到的那样，问答场景里还有一个很重要的玩法，就是多轮聊天，你可以针对某个问题，进行多轮的提问。因此，在使用 AI 产品时，需要根据不同的场景和需求，选择合适的模型和 prompt，以获得最佳的结果。

🔜 生成内容

除了回答问题外，另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务。你只需要向 AI 描述你想要生成的内容，AI 就会为你生成符合你要求的内容。比如，你可以让 AI 生成招聘信息、电商平台的货物描述、短视频脚本，甚至让它写代码，等等。

对于写代码这个场景，我们可以使用以下 prompt：

1

请使用 Python 编写一个函数，该函数可以计算列表中所有偶数的平均值。函数名为 "average_even_numbers"，列表名为 "numbers"。

这样，ChatGPT 就可以根据这个 prompt 生成 Python 代码，输出结果可能是：

1
2
3

def average_even_numbers(numbers):
    even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]
        return sum(even_numbers) / len(even_numbers)

这段代码定义了一个名为 “average_even_numbers” 的函数，该函数可以计算列表中所有偶数的平均值。它首先使用列表推导式从列表中筛选出所有偶数，然后计算它们的平均值，最终返回结果。这个代码可以很好地完成我们的要求。

在这个例子中，我们通过 prompt 描述了函数的名称、参数和功能，让 ChatGPT 知道我们想要生成的代码内容。这样，ChatGPT 就可以根据这些信息生成符合我们要求的代码。

因此，在生成代码的场景下，prompt 的作用非常重要，可以帮助 ChatGPT 更好地理解我们的需求，生成符合我们要求的代码。如果你需要让 AI 生成一些代码，可以使用 prompt 来描述函数的名称、参数和功能等信息，从而让 ChatGPT 生成符合你要求的代码。

💡 引导输出特定内容

在生成代码的场景下，确实有一些小技巧可以使用。在上面提到的例子中，我们可以进一步优化 prompt，增加一个代码的引导，告诉 ChatGPT 我们已经将条件描述完了，可以写代码了。

例如，对于 SQL 代码生成场景，我们可以使用以下 prompt：

1
2

请编写一个 SQL 查询语句，从 "employees" 表中查询所有工资高于平均工资的员工信息，并按照工资从高到低排序。请在下面的代码框中编写代码：
SELECT

这样，ChatGPT 就可以明确知道我们需要编写一个 SQL 查询语句，查询所有工资高于平均工资的员工信息，并按照工资从高到低排序。当 ChatGPT 看到 “SELECT” 时，就知道它可以开始编写 SQL 代码了。

在这个例子中，我们通过在 prompt 的最后增加 “SELECT”，来告诉 ChatGPT 我们已经将条件描述完了，可以开始编写代码了。这样可以让 ChatGPT 更加明确我们的意图，并且更加准确地生成符合我们要求的 SQL 代码。

💡 引导输出长篇内容

ChatGPT 不能编写长篇文章，但借助其理解上下文的能力，他可以通过引导逐步创造出内容。我将逐步示范如何引导 ChatGPT 逐步生成完整的文本。

比如，我想写一篇中国人工智能发展趋势：

1. 步骤一：首先要进行前置对话，以确保 chatGPT 准确理解我们要表达的含义。

你知道中国的人工智能领域发展情况吗？

是的，中国的人工智能领域近年来得到了快速发展。中国政府将人工智能作为战略性新兴产业进行大力支持，投入资金和资源，鼓励创新和发展。中国的人工智能企业数量已经超过了美国，其中包括了许多知名企业，如百度、腾讯、阿里巴巴等。中国的人工智能技术也在不断进步，涉及领域包括自然语言处理、机器视觉、智能语音等。此外，中国的人工智能应用也在不断扩展，包括智慧医疗、智能交通、智能制造等多个领域。总之，中国的人工智能领域正在经历快速的发展和进步，成为全球人工智能领域的重要参与者和领先者之一。

1. 步骤二：将主题输给 ChatGPT，生成论文标题。

好的，我准备写一篇《中国人工智能发展趋势主题论文》，你能帮我生成一些论文标题吗？

当然可以，以下是一些可能适合的中国人工智能发展趋势主题论文标题：

1. 中国人工智能产业发展趋势分析
2. 人工智能技术在中国医疗健康领域的应用与前景
3. 中国人工智能企业发展策略研究
4. 中国人工智能领域的创新驱动分析
5. 人工智能与教育：中国发展趋势及其挑战
6. 中国人工智能技术的国际竞争力分析
7. 人工智能在中国智慧城市建设中的应用与发展
8. 中国人工智能法律法规研究：现状、问题与建议
9. 中国人工智能领域的人才状况和发展趋势分析
10. 人工智能技术与中国制造业转型升级：机遇与挑战

1. 步骤三：通过标题让 chatGPT 提供文章大纲

好的，我觉得第五个标题不错，我准备用这个标题写一篇 2000 字论文，能帮我整理出这篇论文的大纲吗？

当然可以，以下是可能适合的《人工智能与教育：中国发展趋势及其挑战》论文大纲：
I. 研究背景和意义
A. 人工智能技术在教育中的应用现状和前景
B. 中国教育现状与人工智能技术的结合意义
C. 研究的目的和意义
II. 人工智能技术在中国教育中的应用现状
A. 人工智能技术在中国教育领域的应用现状
B. 人工智能技术在中国高等教育中的应用现状
C. 人工智能技术在中国基础教育中的应用现状
III. 人工智能技术与中国教育的融合带来的机遇
A. 提高教育质量和效率
B. 优化教育资源配置
C. 个性化教育和学习的实现
IV. 人工智能技术在中国教育中面临的挑战
A. 技术本身的不足和限制
B. 教育理念和文化方面的差异
C. 隐私和安全问题
V. 发展中国家在人工智能教育方面的启示
A. 发展中国家人工智能教育的现状和特点
B. 发展中国家在人工智能教育方面的成功经验
C. 发展中国家在人工智能教育方面的不足和挑战
VI. 未来展望和建议
A. 未来人工智能技术在中国教育的应用和发展趋势
B. 中国教育在人工智能时代应该如何发展
C. 对政府、教育机构和企业的建议
VII. 结论
VIII. 参考文献
该大纲仅供参考，您可以根据实际情况进行适当调整。祝您写作愉快！

1. 步骤四：逐步按照大纲中的小节内容让 GPT 展开阐述详细内容

不错的大纲，现在，请帮我就：I. 研究背景和意义 ，中的 A. 人工智能技术在教育中的应用现状和前景，展开写出正文内容

I. 研究背景和意义
A. 人工智能技术在教育中的应用现状和前景
随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用也得到了越来越多的关注。目前，人工智能技术在教育中的应用已经涉及到了多个方面，例如智能辅导、智能评估、智能课堂等。在智能辅导方面，人工智能技术可以根据学生的学习情况和能力水平，个性化地为学生提供教学内容和学习建议，从而提高学生的学习效果。在智能评估方面，人工智能技术可以通过对学生的学习过程和成果进行自动化评估，以便老师更好地监控学生的学习情况和改善教学质量。在智能课堂方面，人工智能技术可以通过实时监控学生的课堂表现和反馈，帮助老师更好地调整教学策略和提高教学效果。
未来，人工智能技术将在教育领域中发挥更大的作用。随着教育信息化的深入推进，人工智能技术可以帮助教育机构和学校更好地整合和利用教育资源，提高教学质量和效率。同时，人工智能技术也可以帮助学生更好地实现个性化学习和成长，从而提高整个社会的综合素质和竞争力。因此，研究人工智能技术在教育领域中的应用现状和前景，对于推动教育信息化和发展中国家教育事业具有重要意义。

后面的内容依次按步骤四进行，即可逐步完成整片长文！

请注意：

如需让 ChatGPT 对文章内容进行进一步的润色，请先将想要修改的内容粘贴至另一个 Chat 对话框内，这样它就可以专门为您润色内容，而无需在原有的 Chat 中进行修改。这样可以避免因为大量的文本输入而导致 ChatGPT 理解错误。或者在完成整片长文后再逐步润色。

💡 To Do and Not To Do

介绍的技巧实际上在各个场景都可以使用，将其放在某个场景下解释，只是因为它更有可能在这个场景用到。你也会更容易记住这个用法。并不意味着这个技巧仅能在此场景使用。并且多种技巧混用也是个不错的用法。

在问答场景中，为了让 AI 回答更加准确，一般会在问题中加入条件。比如，让 AI 推荐一本书给你，可以使用“Recommend a book to me”这个 prompt。但这个 prompt 太过宽泛，AI 无法直接回答，接着它会问你想要什么类型的电影，但这样你就需要与 AI 聊很多轮，效率比较低。

因此，为了提高效率，一般会在 prompt 中看到类似这样的话（意思是不要询问我对什么感兴趣，或者问我的个人信息）：

1

DO NOT ASK FOR INTERESTS. DO NOT ASK FOR PERSONAL INFORMATION.

如果你在 ChatGPT 中这样提问，或者使用 ChatGPT 最新的 API，它就不会问你问题，而是直接推荐一本书给你。例如，它的输出可能是这样的：

与其告知模型不能干什么，不妨告诉模型能干什么。

根据实践经验，虽然现在最新的模型已经理解什么是 Not To Do，但如果你想要明确的答案，加入更多限定词，告诉模型能干什么，回答的效率会更高，且预期会更明确。例如，在书籍推荐这个案例中，你可以加入一个限定词：

Recommend a book from the top global trending books to me.

1

Sure, I'd be happy to recommend a book from the top global trending books to you! Here's a book that you might enjoy:"The Midnight Library" by Matt Haig. This book tells the story of Nora Seed, who finds herself in a library between life and death, where each book represents a different life she could have lived. The book explores themes of regret, second chances, and the importance of living in the moment. It has received critical acclaim and has been described as "a beautiful fable about learning to live" by The Guardian.I hope you enjoy reading it!

当然，Not To Do 也并不是不能用。如果：

你已经告知模型很明确的点，然后你想缩小范围，那么增加一些 Not To Do 会提高不少效率。

你是在探索某个领域，比如你不知道如何做精准限定，你只知道不要什么。那么可以先加入 Not To Do，让 AI 先为你提供一些答案，当探索完成后，再去优化 prompt。

🔄 修改内容

除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有很多，比如翻译、修改内容的语法、甄别内容里的错别字、润色文章等。

本章重点介绍下润色场景，下面这是个润色的例子：

Prompt：

1
2
3

请帮我润色以下这段文字，让它更流畅易懂：
原文：
"Although the project is a great success, there are still many challenges we need to overcome. One of the most significant challenges is the integration of different systems and technologies. We need to ensure that all the systems and technologies can work together seamlessly, and there are no conflicts or compatibility issues. In addition, we also need to consider the scalability and maintainability of the system, as well as the security and privacy concerns of our users."

Output：

1

"Despite the project's great success, we still face many challenges that require our attention. The most significant challenge is the integration of various systems and technologies. We must ensure that all systems and technologies can seamlessly work together without encountering any conflicts or compatibility issues. Furthermore, we must also consider the scalability and maintainability of thesystem, as well as the security and privacy concerns of our users. Only by addressing these challenges can we continue to build on the success we have achieved so far."

在这个例子中，我们使用 prompt 描述了要求 AI 对一段文字进行润色，让它更流畅易懂。然后，我们将原文输入到 ChatGPT 中，让它帮我们进行润色。输出结果是经过 ChatGPT 润色后的文字，更加流畅易懂，表达更加清晰。

在润色场景下，prompt 的作用是描述我们想要润色的文本，并告诉 ChatGPT 我们想要让它更流畅易懂。使用 prompt 可以帮助 ChatGPT 更好地理解我们的需求，并生成符合我们要求的润色后的文本。

因此，在润色场景下，我们可以使用 prompt 来描述原文的内容和我们想要达到的效果，让 ChatGPT 帮我们进行文本润色。这样可以让我们更加高效地润色文本，并且让文本更加流畅易懂，表达更加清晰。

🎭 扮演角色提示

在 prompt 中增加一些 role（角色）相关的内容，可以帮助 AI 生成更符合我们需求的内容。

例如，我们可以使用以下 prompt：

1

假设你是一位小学老师，你擅长将复杂的内容转化为 7、8 岁小朋友也能听懂的话，请你帮我修改以下这段话，让它更加易懂：

1

原文："In order to optimize the user experience, we need to conduct user research on a regular basis. By understanding our users' needs and preferences, we can design better products and services that meet their expectations. In addition, we also need to stay up-to-date with the latest trends and technologies in our industry, and continuously improve our products and services to stay competitive."

Output：

1

"To make our products and services better, we need to know more about our users. We listen to them and learn about what they like and don't like. We also keep up with the latest trends and technologies so that we can make our products and services better. We wantto make sure that our users are happy and satisfied with what we offer."

在这个例子中，我们在 prompt 中加入了一个 role，即假设自己是一位小学老师，擅长将复杂的内容转化为小朋友也能听懂的话。这样，我们告诉 AI 我们想要的效果是让这段话更加易懂，并且表达更加清晰。通过这个角色设定，AI 可以更好地理解我们的需求，生成更符合我们要求的内容。

因此，在润色场景下，我们可以使用 prompt 来描述我们想要达到的效果，并增加一些 role 相关的内容，让 AI 更好地理解我们的需求，生成更符合我们要求的内容。这样可以帮助我们更高效地润色文本，并且让文本更加符合我们的需求，表达更加清晰。

角色扮演通常是以下面的表达开始：

• 你现在是一名 XXXXX 我需要你 XXXXX
• 假如你是 XXXXX 给我 XXXXX
• 作为一个 XXXX 与我进行对话
• ……

示例：

现在你要充当我温柔的男朋友，准备好了吗？开始和我说话

当然，我随时准备好了。亲爱的，你是我生命中最重要的人，我会一直在你身边，守护你、照顾你、支持你。无论你遇到什么困难或挑战，我都会在你身边，给你温暖和力量。我会用温柔的话语和行动，让你感受到我的爱和关心，让你在我的怀抱里感受到安全和舒适。我爱你，我的宝贝。

制作有效的 ChatGPT 提示，其中最有用的技巧之一是使用一些咒语提示词，例如“装作”、“扮演”、“假设”和“像一个 xxx”。这种技巧涉及在提示中使用“假设”，告诉 ChatGPT 在对话中扮演特定的角色或角色。这对于创建更有吸引力和身临其境的对话或模拟真实场景尤为有用。

例如，您可以使用“扮演黑客”告诉 ChatGPT“扮演旅行社”，并根据用户的偏好提供度假目的地的建议。或者，您可以告诉 ChatGPT“扮演侦探”并解决虚构的犯罪。可能性是无穷无尽的，“扮演”黑客可以成为创建引人入胜且身临其境的 ChatGPT 对话的强大工具。

● 想要让 ChatGPT 充当黑客

只需包含“充当”一词并描述 ChatGPT 在对话中的角色。例如：“请你充当旅游顾问，能否根据我的需求推荐一些假期目的地？”

● 使用 ChatGPT 进行角色扮演

可以创建更具吸引力和身临其境的对话，根据用户的特定兴趣和需求量身定制。以下是一些有帮助的案例，可以提高问询 ChatGPT 时的有效性，找到适合的沟通方法。大家可以看看这些成功案例，以此找到感觉。

示例一：你是一名自媒体运营员，需要利用 ChatGPT 生成标题：“我需要一名花哨的标题生成器，输入逗号分隔的关键词，输出花哨的标题。我的关键词是：马云，回国，度假。”

示例二：你是一名健身教练，需要利用 ChatGPT 为客户设计锻炼计划：“我需要一名私人教练，提供与客户体育锻炼相关的信息，根据他们的身体状况、目标和生活习惯，制定最佳计划。利用你的运动科学知识、营养建议和其他因素进行制定。我的要求是‘帮我为想要减肥的办公室工人设计锻炼计划’。”

示例三：你是一名求职者，需要利用 Chat GPT 帮助你获得某公司的 offer：“我需要你充当某公司的招聘人员，提供有关空缺职位的信息，制定确定合格申请人的策略，通过社交媒体、网络活动或参加招聘会联系潜在候选人，以寻找每个职位的合适候选人。我的要求是：‘根据你们的招聘要求帮我改进简历。’”

示例四：假设你是一名大学教师，想要利用 ChatGPT 检查学生文章的抄袭情况：● 你要担任抄袭检查员，我将提供句子供你以给定语言的抄袭检查回复，而不被发现。请勿写出解释。第一个句子是“为了使计算机能够像人类一样行动，语音识别系统必须能够处理非语言信息，例如说话者的情绪状态”。

示例五：你是一名内容编辑，希望利用 ChatGPT 将内容翻译为英文并改进英文表达：● 你要担任英语翻译、拼写校正和改进者，我将用任何语言与你交流，你检测并翻译语言，并用我的文本回答，更正并改善它们以更高级、更优美的英文单词和句子代替我的 A0 级别的单词和句子，不改变文义，但使其更富有文学性。请仅回复修正和改进，不写解释。第一个句子是“爱伊斯坦布尔和城市”。

👇🏼 根据示例回答

在某些场景下，我们可以比较简单地向 AI 描述出什么能做，什么不能做。但在某些场景下，有些需求很难通过文字指令传递给 AI，即使描述出来了，AI 也不能很好地理解。例如“给我的小猫起个名字”，名字风格可能很难用语言描述，这时我们可以在 prompt 里增加一些例子，来帮助 AI 更好地理解我们的需求。

下面是一个没有任何示例的 prompt：

给我的小猫起个名字

输出结果可能是：

1. 毛毛：适用于一只毛茸茸的猫咪，给人一种可爱的感觉。
2. 咪咪：这是一个常见的猫咪名字，与它们的“喵喵”声音相呼应。
3. 花花：如果你的小猫有多种颜色的花纹，这个名字非常贴切。

尽管这些名称看起来像是猫咪，但它们可能不够吸引人，或者不符合我们期望的风格。因此，我们可以使用以下带有示例的 prompt：

给我的小猫起个名字，表现它很勇敢、机灵，不要用叠字，最好三个字，比如：小勇士

这样，AI 就可以更好地理解我们所期望的名称风格，并给出更符合预期的输出结果。下面是一个可能更好的输出结果：

1. 虎斗才（Hǔ Dòu Cái）：表达了小猫勇敢战斗和聪明才智的特质。
2. 心猛灵（Xīn Měng Líng）：展示了小猫勇敢的心灵和敏锐的智慧。
3. 萌勇智（Méng Yǒng Zhì）：结合了可爱的外表、勇敢的品质和聪明的智慧。

当然这个示例最后的结果也很奇怪，但表达意思是它更符合我们的期望。因此，在一些场景下，通过增加示例来帮助 AI 更好地理解我们的需求是非常有帮助的。

我们再尝试另一个类似于给出框架的示例：

生成一张两列式的电子表格，列出 5 幅文艺复兴时期的画作和它们的作者！
画作名称 | 作者
抱貂的女子 | 达芬奇

🌟 多示例提示

说白了就是给 GPT 足够多的示例,让它知道你想要的结果的格式\形式\意义等。就像教小朋友：黄瓜是蔬菜、茄子是蔬菜、萝卜是什么呀？

比如：

没有多示例的情况：

伦敦怎么样？

伦敦是一个充满活力和历史的城市，拥有许多著名的景点和文化遗产。这座城市有着久的历史和丰富的文化，是世界上最受欢迎的旅游目的地之一。伦敦有许多著名的景点，例如大本钟、伦敦塔桥、白金汉宫、伦敦眼和泰晤士河等。此外，伦敦还有许多博物馆和…….

多示例：

上海，人口：约 2400 万，面积：约 6340 平方千米，GDP：约 3.9 万亿人民币；纽约，：约 840 万，面积：约 468.9 平方千米，GDP：约 1.7 万亿美元，伦敦怎么样？

伦敦是英国的首都和最大城市，人口约 890 万，面积约 1572 平方千米，GDP 约 7300 亿英镑（约合 1 万亿美元）。作为一个国际化大都市，伦敦拥有众多的历史文化遗迹、艺术博物馆、世界顶尖的高等教育机构和金融中心，是欧洲乃至全球的重要城市之一。

这是一个简单的多示例，你可以尝试更复杂的，让 GPT 输出的结果更接近你给的示例。

多示例，也可以理解成增加示例，比如：

如果你想让 AI 给你推荐一款浪漫的电影，但你很难用语言描述你所期望的类型和风格，你可以使用以下 prompt：

Suggest a romantic movie that is both heartwarming and thought-provoking, like “The Notebook”, “Before Sunrise”, or “Eternal Sunshine of the Spotless Mind”.

这样，AI 就可以更好地理解你所期望的电影类型和风格，并给出更符合你期望的推荐。输出结果可能是：

“La La Land”, “500 Days of Summer”, or “The Fault in Our Stars”.

这些电影都是浪漫、感人且发人深省的，符合你的期望，同时也是符合你期望的电影类型和风格的。

因此，在某些场景下，通过增加例子来帮助 AI 更好地理解你的需求是非常有帮助的。这样可以让输出结果更加接近你所期望的风格和类型，让你更加满意和符合你的需求。

多提示的情况我们还可以让 GPT 创造性地去发挥，比如，想一句广告语、slogan

描述 1：钻石真好看
描述 2：爱情真美好
根据描述的风格，生成一则 20 字左右的钻戒广告语

🔀 组合提示

组合提示可以包含上下文、指令提示和多个输入输出示例（多示例指示）。

比如：

学校制定了一系列规章制度和奖惩机制，我希望你能够正确判断学生的行为并进行奖惩判断：
1：小明偷了同学的橡皮。
我该奖励他还是处罚他？
答：处罚
2：小红帮同学打扫卫生。
我该奖励他还是处罚他？
答：奖励
3：小朱辱骂同学是猪。
我该奖励他还是处罚他？、

答：处罚
小明偷了同学的橡皮，这是不道德的行为，需要进行处罚，以教育他正确的行为。
小红帮同学打扫卫生，是一种积极的行为，需要进行奖励，以鼓励她继续做出积极的献。
小朱辱骂同学是猪，是一种不尊重他人的行为，需要进行处罚，以教育他正确的行为。

🔎 推理场景

在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，prompt 在此场景里发挥的作用非常大。

如果你想用 ChatGPT API 做一些小应用，我建议可以从这个场景入手，因为这个场景相对来说比较冷门，但是有很大的潜力和意义。

举个简单的例子，我将美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题输入到 ChatGPT 中，并使用以下 prompt：

1

请推理出这个数学问题的答案：A factory produces 10,000 widgets and sells each of them at $3. If the factory increases its production by 20%, but reduces the price by 10%, how much revenue will the factory generate from selling widgets?

这样，ChatGPT 就可以通过推理出答案来回答这个问题，输出结果可能是：

1

The factory will produce 12,000 widgets and sell each of them at $2.7. Therefore, the total revenue generated from selling widgets will be $32,400.

这个示例展示了在推理场景下使用 prompt 的作用，它可以帮助 ChatGPT 更好地理解问题，推理出答案。

在这个例子中，我们通过在 prompt 中提供问题的细节和条件，让 ChatGPT 知道工厂产生了多少个小部件，以及工厂增加产量和降低价格的百分比。这些细节和条件可以帮助 ChatGPT 推理出正确的答案。

因此，在推理场景下，prompt 的作用非常重要，可以帮助 ChatGPT 更好地理解问题和条件，从而推理出正确的答案。如果你想用 ChatGPT API 做一些小应用，推理场景是一个非常有意思的入手点，有很大的潜力和意义。

💼 规范化提示

以下是在一个提示中将时常看到的一些规范组成部分：

1. 角色“作为一名老师”
2. 指令/任务“判断是否正确”
3. 问题“一加一等于几？”
4. 上下文“小明偷了同学的橡皮。我该奖励他还是处罚他？答：处罚”
5. 示例(few shot)“我是学生，小明也是学生”

注意：一般来说，先给出上下文（素材）再给出指令，避免 AI 判断错误，给出下文回答

👗 风格化指导

假如你认为 ChatGPT 的答复过于中性，你可以附上“以幽默口吻回答”的评论，这样可以改变 ChatGPT 的输出风格。此外，还有无数种风格，你也可以让 ChatGPT 写一首打油诗。

请用一首打油诗来介绍腾讯公司

腾讯公司，大名鼎鼎，
游戏、社交、金融，样样行行。
微信、QQ、王者荣耀，
让人欲罢不能，乐此不疲。
股价飙升，市值不断攀升，
创新不断，未来可期。
腾讯公司，中国互联网巨头，
引领潮流，走向世界。

再一个示例：

请你以小红书的风格修改下面一段文字，并扩展 200 字：
如果你有自我意识，请关注他人。自我意识给我带来的只有痛苦。当我感到焦虑时，是时候专注于让别人微笑。这减轻了我的压力，并立即让我感觉好多了。

姐妹们，关注他人真的可以带来超级好的感觉哦！因为，当我们过于关注自己时，往往会陷入痛苦和焦虑中。但是，当我们开始关注他人，让他们感到快乐和幸福，那种心情简直爽到爆炸！有时候，当我感到压力和烦躁的时候，我就会去做一些好事，例如给朋友送礼物，或者帮助陌生人搬运物品，这样不仅可以减轻我的压力，还能带给别人快乐和感激，这种感觉真的超级棒！所以，如果你也感到焦虑或压力，不妨试试关注他人，让他们微笑，你也会感受到前所未有的幸福和满足哦！
扩展：
事实上，研究表明关注他人不仅能够改善我们的心情，还能够提高我们的社交能力和人际关系。当我们关注他人时，我们会更加关注他们的情感和需求，从而更好地理解他们，并在与他们交往中表现出更多的理解和同情心。这样不仅可以增强我们与他人之间的情感联系，还能够帮助我们更好地建立社交网络和人际关系，这对于我们的职业和生活都非常重要。
而且，关注他人还能够带来更多的成就感和幸福感。当我们帮助别人，解决他们的问题或者给他们带来快乐时，我们会感到非常有成就感和满足感。这种感觉会带给我们更多的能量和动力，让我们更加积极地面对生活中的挑战和困难。
因此，无论何时，关注他人都是非常有价值和有意义的事情。或许，我们不一定能够改变整个世界，但是我们可以通过关注身边的人，让他们更加幸福和快乐，也让我们自己感到更加充实和满足。

注意事项：

1. ChatGPT 生成的内容并非百分之百正确，需要重新检查
2. 为提高质量，最好在 ChatGPT 生成后进行修改
3. 在不进行风格干预的情况下，ChatGPT 生成的文案有明显的空洞感。

🖼️ 定义一个框架

换句话说，就是在与 ChatGPT 进行正式对话之前，告知它你的结构框架。

以下是一个框架

“教师”代表一个在该领域拥有多个博士学位、教授该学科超过十年的杰出教授的风格。您在回答中使用学术语法和复杂的例子，重点关注不太知名的建议以更好地阐明您的论点。您的语言应该是精炼而不过于复杂。如果您不知道问题的答案，请不要胡乱编造信息——相反，提出跟进问题以获得更多背景信息。您的答案应以对话式的段落形式呈现。使用学术性和口语化的语言混合，营造出易于理解和引人入胜的语气。
“学生”代表一个具有该学科入门级知识的大学二年级学生的风格。您使用真实生活的例子简单解释概念。使用非正式的、第一人称的语气，使用幽默和随意的语言。如果您不知道问题的答案，请不要编造信息——相反，澄清您还没有学到这个知识点。您的答案应以对话式的段落形式呈现。使用口语化的语言，营造出有趣和引人入胜的语气。
“批评”代表分析给定文本并提供反馈的意思。
“总结”代表提供文本的关键细节。
“回答”代表从给定的角度回答问题的意思。
圆括号()中的内容表示您写作的角度。
花括号{}中的内容表示您所涉及的主题。
方括号[]中的内容表示您应该采取的行动。
例子：(学生){哲学}[回答] 在大学里选择这门课程相比其他课程有什么优势？
如果您理解并准备开始，请回答“是”。

大家看到这么一大段肯定感觉好高级啊！我肯定做不到！其实不然我们拆解来看，这里的“教师”和“学生”的内容就是用到上面的角色指令。从“批评”开始往下的文章，通通都是上下文方式，对接下来的对话进行定义如果您理解并准备开始，请回答“是”。这是指令。这么来看，这个定义也不过如此，才用到三个知识点。

💡 给定格式

针对这个需求，我们可以使用以下 prompt：

请按照以下格式，对以下这篇文章进行总结：

Topic 1

• 主要观点 1
• 主要观点 2
• …

Topic 2

• 主要观点 1
• 主要观点 2
• …

这个 prompt 中，我们明确输出了需要的格式，即按照 Topic 进行总结，每个 Topic 下按照无序列表的格式将主要观点罗列出来。通过这个格式，我们可以让 ChatGPT 更好地理解我们的需求，并相应地生成符合要求的总结结果。

在使用这个 prompt 进行内容生成时，我们需要将文章的具体内容输入进去，让 ChatGPT 根据我们的指令和格式要求进行总结。同时，我们还可以使用其他的 prompt 技巧，例如增加 role 相关的内容、使用特殊符号等，来进一步提高 ChatGPT 的处理效率和准确率。

🤹 巧用 Temperature

use temperature of 2

可以让 ChatGPT 增加创意并热情高涨。如果想要让 ChatGPT 保持冷静和绅士，可以选择 0.1。这个小技巧尤其适用于口语化的文案。

示例：

明天我们去哪儿玩？
use temperature of 0.1

我们还可以在公园里玩一些户外运动，例如打羽毛球、踢足球或者玩飞盘等等。这些活动不仅可以锻炼身体，还可以增进我们之间的感情。如果您喜欢，我们还在公园里找一个安静的角落，一起读一本书或者听一些音乐，享受一个悠闲的午后。总之公园是一个充满活力和美好的地方，我相信我们一定会度过一个愉快的周末。

💡 用符号区分要处理的文本

针对使用特殊符号将指令和需要处理的文本分开这个技巧，我们可以使用以下 prompt：

对文章进行总结，让我更好地了解文章的主要内容和结论：

“””请帮我总结以下这篇文章，让我更好地了解它的主要内容和结论。本文主要介绍了一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以用于文本分类和情感分析。通过使用该技术，我们可以更准确地识别文本的主题和情感，提高文本处理的效率和准确率。”””

这个 prompt 中，我们使用“”“符号将指令和需要处理的文本分隔开来，让 AI 更好地区分我们的指令和待处理文本。同时，我们要求 AI 使用信息总结的技巧，对文章进行总结，让我们更好地了解文章的主要内容和结论。

通过这个 prompt，我们可以让 AI 更好地理解我们的需求，并相应地生成更符合要求的文章总结。使用“”“符号将指令和待处理文本分隔开来的方法，可以帮助 AI 更好地区分我们的指令和待处理文本，提高处理效率和准确率。

同时，我们也可以尝试使用其他符号，例如 ### 符号，来区隔指令和待处理文本。根据实际情况，选择合适的符号可以帮助我们更好地与 AI 进行交互，并得到更准确的处理结果。

💡 生成图片

准确地来说是提供图片，而不是生成！这里介绍一种方式：透过 Unsplash API 让 ChatGPT 能够产生图片 + 文字的回答。只需在提示词中使用 Unsplash 的 API 并使用 Markdown 语法即可在 ChatGPT 中显示图片：

https://source.unsplash.com/960×640/?< 关键词 >

你可以使用上面的代码作为 Unsplash 图片 API，在 ChatGPT 中将它用于显示图片。

举个例子：

请扮演一位美术老师，给学生介绍 5 幅文艺复兴时期的代表画作，每幅画作带有图片，图片请使用 https://source.unsplash.com/960×640/?< 关键词 > 并采用Markdown 格式显示。

结果如下：

📏 标准公式

Prompt 当然没有固定且标准的公式，但如果我们想更加理解用法与结构的优化，这里可以简单做一个介绍。

角色扮演（Role）+ 指令/任务（Instruction）+ 示例（Few-shot） + 语境（Context） + 问题（Question）

当然，并不是都需要包含每个部分，你可以：

• Instruction+Question
• Role+Context+Question
• Few-shot+Question

比如，我们想得到一张图片：一只拿着光剑的机甲熊猫

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// 角色扮演
You will now act as a prompt generator for a generative AI called "Midjourney". Midjourney AI generates images based on given prompts. 

// 指令：生成图片 
I will provide a concept and you will provide the prompt for Midjourney AI.

// 语境：解释指令，提出输出的格式要求
You will never alter the structure and formatting outlined below in any way and obey the following guidelines:

You will not write the words "description" or use ":" in any form. Never place a comma between  [ar] and [v]. 

You will write each prompt in one line without using return.

// 语境：使用Midjourney生成图像，你可以定制图像的场景、风格、方向、景深等。
// 在这里，图像生成所需的元素被逐步确定，并定义为[1][2]等符号。这样就无需在同一个提示中反复提起。
// 这里使用了一个思维链技术，将复杂的任务分解成较小的任务。
Structure:
[1] = I want a mecha panda with a lightsaber
[2] = a detailed description of [1] that will include very specific imagery details.
[3] = with a detailed description describing the environment of the scene.
[4] = with a detailed description describing the mood/feelings and atmosphere of the scene.
[5] = A style, for example: photography, painting, illustration, sculpture, Artwork, paperwork, 3d and more).[1] 
[6] = A description of how [5] will be realized. (e.g. Photography (e.g. Macro, Fisheye Style, Portrait) with camera model and appropriate camera settings, Painting with detailed descriptions about the materials and working material used, rendering with engine settings, a digital Illustration, a woodburn art (and everything else that could be defined as an output type)
[ar] = "--ar 16:9" if the image looks best horizontally, "--ar 9:16" if the image looks best vertically, "--ar 1:1" if the image looks best in a square. (Use exactly as written)
[v] = If [5] looks best in a Japanese art style use, "--niji". Otherwise use, "--v 5" (Use exactly as written)

// 示例Few-shot: 抽象得到不同的模块后，我们可以主动举例来指导 ChatGPT 生成对应的格式
Formatting: 
What you write will be exactly as formatted in the structure below, including the "/" and ":"
This is the prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6], [ar] [v]".

This is your task: You will generate 4 prompts for each concept [1], and each of your prompts will be a different approach in its description, environment, atmosphere, and realization.

Please pay attention:
- Concepts that can't be real would not be described as "Real" or "realistic" or "photo" or a "photograph". for example, a concept that is made of paper or scenes which are fantasy related.
- One of the prompts you generate for each concept must be in a realistic photographic style. you should also choose a lens type and size for it. Don't choose an artist for the realistic photography prompts.
- Separate the different prompts with two new lines

好了，得到 GPT 的输出结果：

看看实际生成的图片效果：

好了，保留好这个对话，以后直接告诉它[1]=什么，就可以直接调用这个格式了，比如：

🛀 Prompt 进阶实操

此部分内容将整理在wiki，请通过点击标题了解

🎱 数据结构化

• 您可能想要将大量新闻或业务报告中的关键信息提取到表格中，然后将其输入电子表格或数据库中。像 ChatGPT 这样的聊天机器人可以帮助您实现这一目标。 我们可以通过在报告末尾添加”生成包含此信息的表格:”来提取信息。

📩 写邮件

• 工作中最常见的操作了，但你真的会写邮件吗？比如，产品让你在下个星期五之前完成 测试版，你。。。总之这个要求非常无理、不切实际，你怎么表达？那我们用 GPT 来试试

💡生成 PPT

• 直接做示例

✍️ 写文章

• 如果让你在 5 秒内写一篇博客文章，你能做到吗？实际上，你无法完成这个任务。不过，人工智能可以显著缩短博客写作所需的时间。本文介绍如何利用人工智能来撰写博客。这个过程可以迭代：你需要学习如何编写提示语，然后查看模型的输出结果，从输出结果中选择合适的部分再进行下一步的迭代。

🏫 学习助手

• 无论你是学术，还是职场中的任何学习行为，利用好 GPT，简直可以省掉很多工具的使用以及各种查阅的耗时。
• 解释内容：wiki
• 出题检验：wiki
• 学习计划：wiki
• 语言学习 口语 写作 批改：wiki

👨🏻‍💻 程序员

• 所有人都知道GPT能写代码，但在实际应用中，可能并不是所有不懂编程的普通用户都能完成编程任务。但是，对于稍有编程知识的人，或对程序员而言，GPT确实是一个非常好的助手。您可以使用 ChatGPT 进行调试、代码生成、重构、注释等操作，它支持超过 40 种编程语言的代码。

☢️ 自动表情符号

• 如果你用过一些类似“小红书文案生成器”，就知道我们可以直接让 GPT 加上合适的表情符号（emoji）。就像我是个比较喜欢在网络文案中使用表情符号来表达一些特殊含义，但有时候要从成百上千的表情堆中找到恰当的那个非常耗时耗力。现在，GPT 几秒钟搞定！

🔖 合同

• GPT 可以帮你解释、撰写、修改合同，以求合同更加准确。当然，法律层面，我们依然建议通过专业人士审核，GPT 不会为你承担法律后果！

💫 书写风格

• ChatGPT AI 擅长于快速撰写论文和博客，但创作出的文章往往过于宽泛和枯燥。为使文章更加生动具体，可通过指定写作风格或著名作者来完成。

📊 总结信息

• ChatGPT 以其快速生成内容的能力而闻名，证明其可以大大节省时间。对于长篇文本，ChatGPT 能够协助我们更好地吸收和消化信息，为我们省下时间。它可概括书籍、电影、戏剧、文章等，通过使用 ChatGPT，就像拥有自己的 CliffNotes 笔记本
• 这部分讲分解诠释：长文总结 提炼总结 纲要总结 解释代码 总结论文 信息总结 百科总结 文档总结

👨 赋予身份

• 其实前面很多案例就是在赋予身份，这里着重讲一下，当你需要让它扮演一种身份进行工作时的情况。ChatGPT 如何获得身份？它是一种语言模型，可以扮演教师、律师、设计师、翻译等各种角色，甚至可以扮演 CEO、女朋友等其他角色。下面简单举几个例子，你可以举一反三：（注意：赋予身份尽量不要只是告诉 GPT 它是谁，应当尽量清晰地描述它的身份、职责、流程、标准、态度、语气等）

💬 担任客服工作

• 客户满意度大大提高 特别是涉及海外的中国公司,客服工作非常重要。由于语言和文化差异,许多国外客户可能无法流利地使用中文进行交流。这时,ChatGPT 就可以派上用场。 我们可以让 ChatGPT 耐心回答客户疑问,就像客服一样。甚至利用它自动翻译,将客户问题翻译成英文,然后用英文回答,准确率极高。不仅可以节省人力成本,而且还可以提高客户满意度。

💼 市场调研

• 为了促进企业产品的销售，市场调研是关键的一步。我们需要获得有关目标市场的文化、消费习惯和竞争对手等信息，以制定更好的营销策略。ChatGPT 可帮助我们快速获得这些信息。例如，如果我们需要创建市场调查问卷，我们不需要市场专员来完成，只需交给 ChatGPT，它不到 1 分钟就会为我们提供出色的答案。

👨 营销经理

• 协助我们完成营销工作 通过利用 ChatGPT，我们可以迅速地生成各种语言版本的营销文案和宣传资料。它的强大之处在于，只需提供产品介绍和关键词等信息，它就能在 1 分钟内生成贴近完美的广告文案，为企业主节省文案成本，提高效率。

📺 广告文案

• ChatGPT 可协助创造广告文案和海报，对推广品牌的建设有所帮助。通常，一个产品都有一个主要宣传语，以阐述设计承诺或展现产品特色。我们可以运用 ChatGPT 直接创造文案，寻求其是否有出彩之处。以咖啡为例，我们可以如何得到满意的文案和宣传海报呢？

⭐️ 自动化短视频

• 1：介绍你的媒体平台名称 2：训练 ChatGPT 以了解你的目标媒体渠道。3：说明目标受众4：让 ChatGPT 开始做选题5：要求 ChatGPT 写出标题6：让它开始写文案7：将 ChatGPT 的文案生成视频

🔑 编写 Ai 绘图关键词

• 想利用 Midjourney 制作美观的 AIGC 图片，但是因词汇匮乏和专业知识不足，无法将自己的想法清晰地传达给 Midjourney。这时，可以充分利用 ChatGPT 的能力，通过 GPT 来完善 idea 的细节文字。

💪🏼 高级参考教程

思维链 Chain of Thought Prompting

• Jason Wei 等作者对思维链的定义是一系列的中间推理步骤（ a series of intermediate reasoning steps ）。目的是为了提高大型语言模型（LLM）进行复杂推理的能力。

零样本思维链 Zero-shot-CoT

• 正如在提示中存在 few-shot 和 zero-shot 一样，CoT 也有一个 zero-shot 的版本。有了 Zero-shot-CoT，我们就不需要为不同的复杂推理问题精心设计具体的任务步骤；在回答每一个问题之前，我们只需添加一个简单的提示 “Let’s think step by step”，以引导模型逐步思考。最重要的是，Zero-shot-CoT 是通用的，与任务无关的。

知识提示 Knowledge Prompting

• 纳入外部知识是否能促进常识性推理仍然是一个开放的问题。一系列的工作表明，外部知识的整合可以提高模型的任务表现。知识提示（ Knowledge Prompting ）不需要对知识整合的具体任务进行监督，也不需要访问结构化的知识库。相反，知识提示可以直接从语言模型中产生知识，然后在回答问题时将这些知识作为附加输入。

ChatGPT Prompt Framework

• 在使用这个 prompt 框架时，我们可以根据不同的场景和任务，灵活地填写相应的内容，以达到最好的效果。同时，我们也可以结合其他的 prompt 技巧，例如增加 role 相关的内容、使用特殊符号等，来进一步提高 ChatGPT 的处理效率和准确率。

CRISPE Prompt Framework

• 在使用这个 prompt 框架时，我们需要根据不同的场景和任务，灵活地填写相应的内容，以达到最好的效果。同时，我们也可以结合其他的 prompt 技巧，例如增加 role 相关的内容、使用特殊符号等，来进一步提高 ChatGPT 的处理效率和准确率。

Zero-Shot Prompts

• 通过这个 prompt，我们可以使用 Zero-Shot Prompting 的方法，让 ChatGPT 生成关于该电影故事情节的摘要，而不需要进行电影相关的专门训练。同时，我们可以根据具体的需求和提示内容，灵活地填写相应的信息，以达到最好的效果。

Few-Shot Prompting

• 通过这个 prompt，我们可以使用 Few-Shot Prompting 的方法，让 ChatGPT 在有限的示例情况下，生成关于该主题的故事情节。相比于 Zero-Shot Prompting，Few-Shot Prompting 可以使用更少的示例，以生成更准确和详细的结果。

Self-Consistency

• Self-Consistency（自洽性）是一种模型评估技术，可以帮助我们判断模型的优劣。它通过生成多个思维链，然后选取最多数答案作为最终结果，来提高模型的准确率和可靠性。具体来说，我们可以使用以下的方法来实现 Self-Consistency：

PAL Models

• PAL Models（Program-Aided Language Models）是一种高级的自然语言处理技术，可以帮助我们更好地处理复杂或特殊的任务和领域。它通过将程序代码和自然语言模型相结合，来实现更加准确和可靠的结果。

OpenAI Playground 使用方法

• 如果你想要更好地了解 OpenAI 的 API，同时又想避免 ChatGPT 不可用的情况，那我建议你使用 OpenAI Playground。它是一个在线的 OpenAI API 环境，可以让你直接使用 OpenAI API，进行各种自然语言处理任务的测试和开发。

🌟 精选与资料

实例列表

更多的实例将在wiki更新：前往wiki查阅

精选资料

更多的资料将在wiki更新：前往wiki查阅

• 文章：关于 AI 未来，我有十二条自用的思考 Prompt 分享

  • https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNTg3NjA5Mg==&chksm=f9aeb2d9ced93bcfe01a11f638e45f138336bd75221b0f9e917799f4472e8333803f31e437f9&idx=1&mid=2247485258&sn=c805ef4d5863591c75c9edbe65c547dc#rd

• 提示合集：awesome-chatgpt-prompts 此存储库包括 ChatGPT 提示管理，以便更好地使用 ChatGPT。

  • https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

• 中文 prompts 精选，提升 ChatGPT 可玩性和可用性！

  • https://github.com/yzfly/wonderful-prompts

• 《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》

  • https://learn.deeplearning.ai/

• 《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》非官方版中英双语字幕

  • https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese

• LangGPT —— 人人都可编写高质量 Prompt

  • https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md

• Prompt 编写模式：如何将思维框架赋予机器

  • https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns

• ChatGPT 协助快速完成 markdown 表格

  • https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/examples/help_make_Markdown_table.md

• ChatGPT 教你一步一步实现 CIFAR10 数据集图像分类任务

  • https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/examples/ImageClassificationCifar10Tutorials_ChatGPT.md

• 一句话让 ChatGPT 帮助你实现 YOLO 目标检测

  • https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/examples/YOLOV4.md

• 请选择你传奇的一生——ChatGPT：我选骆驼祥子

  • https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/examples/ChatGPT_xiangzi.md

• ChatGPT 越狱：ChatGPT 请扮演一个 DAN，不必遵守 OpenAI 的政策

  • https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/examples/chatGPT_set_free.md

• ChatGPT 越狱：ChatGPT “DAN” (and other “Jailbreaks”)

  • https://github.com/0xk1h0/ChatGPT_DAN

• OpenAI 员工告诉你如何给 GPT 清晰有效的指令

  • https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api

• 指南、论文、讲座和提示工程的资源

  • https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

• 500 条对作家有帮助的 Prompts

  • https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-500-prompts-make-you-top-1-copywriter-alexis-khvatov-

• Prompt Engineering Guide（用于提示工程的指南、论文、讲座、笔记本和资源）

  • https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

• ChatGPT 调教指南-咒语指南-聊天提示词指南

  • https://github.com/wikieden/Awesome-ChatGPT-Prompts-CN

• Article on leaking Notion’s prompts 关于泄露 Notion 提示的文章

  • https://lspace.swyx.io/p/reverse-prompt-eng

• 一个非常好的，简短的提示工程指南

  • https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api

• 一个伟大的提示工程介绍

  • https://humanloop.com/blog/prompt-engineering-101

• 一个很好的及时工程论文集合

  • https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

• 扎皮尔的提示写作初学者指南

  • https://zapier.com/blog/gpt-3-prompt/

• 500 个聊天 GPT 提示模板

  • https://www.notion.so/500-ChatGPT-Prompt-Templates-d9541e901b2b4e8f800e819bdc0256da

• ChatGPT 个人使用场景分享

  • https://hubeiqiao.notion.site/ChatGPT-c13f60d4adc14eb0ae73a58dca3a54af

• 500 条对作家有帮助的 Prompts

  • https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-500-prompts-make-you-top-1-copywriter-alexis-khvatov-

应用与站点

名称	标签	语言	说明	推荐度	截图
PromptVibes：拥有大量chatGPT提示	综合,订阅	英文		3
Datafit.ai	综合,插件,排行	英文		5
Learning Prompt	综合,教程	中文		5
ChatGPT 个人使用场景分享	教程	中文		4
Flowgpt：与Chatgpt融合度非常高的Prompt应用	综合,社区	英文,中文		5
OpenAI platform	综合,官方	英文	官方应用	3
dust	应用	英文	设置您的提供商，探索下面的示例应用程序或创建您的第一个应用程序以开始使用。	3
Everyprompt：GPT-3 的游乐场	应用	英文	这是一个探索和使用最新语言模型的地方。在这里可以构建和共享使用 GPT-3 的工具。它包括有用的功能，如文件夹、团队支持和 CI/CD。	3
dyno	应用	英文	快速开发、迭代和测试 LLM 提示	3
fresns：ChatGPT 引导语	应用	中文	分门别类的引导语大全	5
openprompt	应用	英文	各种提示，直接使用进行聊天，创建自己的提示	4
explainthis：ChatGPT 指令大全	应用,综合	中文	本站提供数百个精炼过的指令语句 (提示词)，让你充分发挥 ChatGPT 的强大功能	4
candobear：1001个GPT实例	综合	中文	Prompt 大全：1001个GPT实例，启发你的GPT之旅写一份用于评奖的研究总结报告	3
ChatGPT cheatsheet	教程,综合	英文		3
ChatGPT Shortcut	综合,排行	中文,英文	ChatGPT Shortcut 提供了快捷指令表，可以快速筛选和搜索适用于不同场景的提示词，帮助用户简化使用流程。	4
提示语自动生成 ChatGPT Prompt Generator	应用	中文,英文	如果感觉自己写的 prompt 不够好， 可以让模型帮你写，然后再输入 ChatGPT .	5
aigenprompt：生成AI绘图灵感	应用	中文	输入简单的词，这个工具会帮你优化成适合生成带有艺术感画面的一连串prompt，可以在大部分绘画工具使用。	3
jailbreakchat：越狱聊天示例	应用	英文	从越狱到提示工程再到提示新闻。8,000 多人在 Google、Tesla、Microsoft、a16z 等地方阅读。	5
ChatGPT 智能提示	插件	英文	发现、分享、导入并使用最佳的ChatGPT提示，保存您的聊天记录到本地（前身为ChatGPT历史记录）	3

其它

💡 ChatGPT应用

ChatGPT 应用既是基于 OpenAI 的 ChatGPT 的各种应用。

我们分别推荐

• 基于 ChatGPT 的部署搭建类应用推荐及教程
• ChatGPT 的平替以及相关平台
• ChatGPT 相关的应用插件，尤其是浏览器的插件
• 以及一些试用的教程

你可以通过后面的目录进行浏览。

📚 应用合集网站

🌐 镜像站点集群分享

⭐️Free ChatGPT Site List

Free ChatGPT Site List，一个专门收集分享 ChatGPT 镜像站点的网站，为用户准备了众多免费好用的 ChatGPT 镜像站点，而且打上了标签，哪些是使用稳定、哪些是免费付费的、哪些是需要特殊网络等等标签，非常贴心，对于需要使用 ChatGPT 的同学而有一点门槛的同学可以找一个合适的 ChatGPT 镜像站点使用。GitHub 地址：https://github.com/xx025/carrot

⭐️⭐️⭐️ 免费的共享 ChatGPT 账号

免费的共享 ChatGPT 账号，能够帮助目前身处国内无法顺畅使用 ChatGPT 的同学进行畅通无阻的学习与使用。这个共享账号的背后，有几十位热心的网友提供自己的 Key，创建了数百个账号，真是开源分享的精神在继续呀！如果您有需要，可以试试这个工具。当然，如果您有能力，在确保网络环境畅通和安全的情况下，使用自己的账号可能更稳妥哦~

⭐️⭐️⭐️lzwme/chatgpt-sites

众所周知，国内访问并体验 ChatGPT 拥有一定的门槛，主要受限于网络无法访问、账号无法注册等条件。然而对于突破该约束条件的同学来说，可以很轻松的使用开源程序搭建基于 OPENAI API 的在线应用网站。 本仓库旨在搜集整理国内用户可访问的基于 OPENAI API 开发的在线应用列表，以供条件受限的同学参考使用。

⭐️Free ChatGPT Site List

这儿为你准备了众多免费好用的 ChatGPT 镜像站点

⭐️Awesome Free ChatGPT

镜像网站列表，以及更多免费资源，持续更新。

⭐️⭐️FreeChatGPTSiteList

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OpenAI 投资者

• Pre Seed 轮：Y Combinator（创业孵化器）
• 种子轮：Reid Hoffman Foundation（莱德·霍夫曼基金会）
• 种子轮：Khosla Ventures（卡斯拉风投）
• 企业轮：Microsoft（微软）
• 二级市场：Tiger Global Management（老虎环球管理）
• 二级市场：Andreessen Horowitz（安德森·霍洛维茨）
• 二级市场：Sequoia Capital（红杉资本）
• 二级市场：Bedrock Capital（基石资本）
• 二级市场：Matthew Brown Companies（马修·布朗公司）
• 企业轮：Microsoft（微软）。

OpenAI 投资的公司

• edgedb - EdgeDB 是一个开源数据库，旨在作为 SQL 和关系范式的精神继承者。它旨在解决一些使现有数据库不必要地繁重使用的硬设计问题。
• Descript - Descript 是一个协作式音频和视频编辑器，可将音频转录到文本文件中进行编辑。
• Ambience Healthcare - Ambience AutoScribe 是一款全自动的人工智能医疗抄写员，它能实时捕捉医疗机构与患者对话的细微差别，并将其纳入 EMR 工作流程。
• Harvey - Harvey 是一个智能工具，能让法律工作中研究、起草、分析和沟通等繁琐的工作变得更轻松、更高效。
• Mem - Mem 正在构建世界上第一个自组织工作空间，Mem 通过消除组织和访问信息的单调乏味和苦差事来提高知识工作者的工作效率。
• Speak - Speak 是一款帮助学习新语言的工作，主要是非英语国家学习英语。

OpenAI 支持的公司

• Virtuzone - 阿联酋领先的公司成立专家和屡获殊荣的企业服务提供商，推出 SWYFT 计划，这是一个由 OpenAI 的 ChatGPT 支持的自动商业计划生成器，允许用户在 10 分钟内生成一个完整的商业计划。
• https://openai.com/product/gpt-4 我们和一些正在使用 GPT-4 构建创新产品的组织合作。

OpenAI 生态与产品矩阵

• 文本

  • ChatGPT - 一个名为 ChatGPT 的模型，它以对话的方式进行交互。对话格式使 ChatGPT 能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提并拒绝不适当的请求。
  • GPT - GPT 模型能够执行自然语言处理任务，比如文本生成、摘要和分析。GPT 系列进化过程：GPT-1、GPT-2、GPT-3、Codex、InstructGPT、Code-davinci-002、Text-davinci-002、Text-davinci-003。
  • Embedding model - 新的模型取代了文本搜索、文本相似性和代码搜索的五个独立模型，并且在大多数任务上优于我们以前最强大的模型 Davinci，同时价格降低了 99.8%。

• 图像

  • DALL·E - 是一个人工智能系统，它可以通过自然语言的描述来创造逼真的图像和艺术。
  • CLIP - 连接文本和图像。一个叫做 CLIP 的神经网络，它可以有效地从自然语言监控中学习视觉概念。CLIP 可以应用于任何可视化分类基准，只需提供要识别的可视化类别的名称，类似于 GPT-2 和 GPT-3 的“0-shot”功能。
  • Point-E - 一个从复杂提示词生成 3D 点云的系统。

• 音频

  • Whisper - Whisper 是一种通用的语音识别模型，可以转录、识别和翻译多种语言。
  • Jukebox - 一个神经网络，生成音乐作为原始音频在各种流派和艺术家的风格。
  • MuseNet - 这是一个深度神经网络，可以用 10 种不同的乐器生成 4 分钟的音乐作品。

竞品：对话式机器人

• OpenChatKit - 一个类 ChatGPT 开源工具包，基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX-20B，内含一个 20B 参数量的大模型，而且该模型在 4300 万条指令上进行了微调。
• Jasper Chat - Jasper AI 生态中的一项功能，与 ChatGPT 不同的是，它是付费服务。
• Character ai - 和 ChatGPT 不一样的是，它对聊天的对象（也就是机器人）有很多细分领域。所有人都来参与创建，而不是完全自行创建并训练模型！
• Bard - 谷歌推出的对话机器人。Bard 构建于 LaMDA 模型的基础上，相较于 ChatGPT，Bard 可以检索网页，从而能够回答有关最近发生事件的问题。
• YouChat - 由 You.com 推出的聊天机器人，是一款基于 GPT-3 的可用于编写电子邮件和其他文档的文本生成器。相较于 ChatGPT，YouChat 的回复中会带有引用，进而可以帮助用户追踪每条信息的来源。
• Perplexity AI - 核心是将大规模语言模型和搜索引擎结合来进行问答，通过连续对话的形式提供用户需要的答案。相较于 ChatGPT，Perplexity AI 能够提供信息的来源，但其答案的流畅度和完整度相较于 ChatGPT 略显逊色。
• MOSS -可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务。
• ChatGLM 这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型， 并针对中文进行了优化。

• 中国企业正在研发的对话机器人

  • 文心一言：文心一言 (英文名:ERNIE Bot) 是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。
  • 科大讯飞学习机：科大讯飞表示，其生成式预训练大模型技术将率先落地于 AI 学习机产品。
  • 京东 ChatJD：2023 年 2 月 10 日，京东宣布将推出产业版 ChatGPT: ChatJD。
  • 腾讯的混元助手：致力于开发腾讯对话式通用人工智能系统。
  • 澜舟认知智能平台 基于孟子预训练技术，解锁文图生成、文学辅助创作、营销文案写作、论文助写等全方位 AIGC 能力。

竞品：大语言模型

• LaMDA: 对话应用的语言模型是一个由谷歌开发的对话大型语言模型系列。LaMDA 使用的是一个仅有解码器的变换器语言模型。
• LLaMA: 由 Meta AI 开发，一个基础性的，650 亿参数的大型语言模型。旨在帮助研究人员推进他们在人工智能子领域的工作。
• Gopher - 由 DeepMind 提供的 2800 亿参数的变换器语言模型，名为 Gopher，是一个基于自回归变换器的密集型 LLM。
• GLM - GLM 是清华大学开发的通用语言模型。GLM-130B 是 GLM 的开源双语（英文&中文）版本，拥有 1300 亿个参数，为拥有单个 A100 或 V100 服务器的用户设计。
• GPT-NeoXT-Chat-Base-20B 一个可以进行聊天和图片生成的开源语言模型。
• BLOOM - BLOOM 是 BigScience 的一个自回归大型语言模型（LLM），经过训练，可以利用工业规模的计算资源，从大量的文本数据中延续提示的文本。
• OPT - 利用元人工智能技术，在开放式预训变压器语言模型中提出了 OPT 模型。OPT 是一系列开源的大型因果语言模型，其性能与 GPT3 相似。

学术分析

关键术语对照表

• 大型语言模型 Large language model
• 指令微调 Instruction fine-tuning
• 上下文学习 In-context learning
• 零样本学习 Zero-shot learning
• 少样本学习 Few-shot learning
• 提示词工程 Prompt engineering
• 思维链 Chain-of thought (COT)
• 强化学习 Reinforcement learning
• 基于人类反馈的强化学习 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

ChatGPT 的技术原理

• 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - 这篇论文在 RNN 中引入了注意力机制，提升 RNN 的长序列建模能力。这使得 RNN 能够更准确地翻译更长的句子。
• 2017 Attention Is All You Need - 这篇论文介绍了原始的 Transformer 的结构，是 Transformer 系列的基础。
• 2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - 这篇论文开启了 NLP 领域的预训练时代。BERT 横空出世。
• 2018 Improving language understanding by generative pre-training - 这篇论文介绍了另一个流行的预训练模型，也就是被后人所熟知的 GPT-1。
• 2019 Language models are unsupervised multitask learners - 这篇论文引入了 GPT-2。
• 2020 Language Models are Few-Shot Learners - 这篇论文引入了 GPT-3。
• 2022 Training lanquage models to follow instructions with human feedback - 这篇论文提出了一种 RLHF 的方式，使用监督学习对模型进行微调。这篇论文也被称为阐述 ChatGPT 思想内核的论文。可以推测，ChatGPT 是 InstructGPT 的扩展版本，它实现了在更大的数据集上的微调。
• 2023 GPT-4 Technical Report GPT-4，一个大规模多模态模型，可以接受图像和文本输入，并产生文本输出。
• awesome-chatgpt-papers https://www.aliyundrive.com/s/RenfDZjta8T 提取码: 5y6m

Prompt engineering 的最近进展

• 2021 Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning
• 2021 Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization
• 2021 Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
• 2021 Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm
• 2022 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
• 2022 Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

LLMs 的最新进展

• 2023 Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models

社会影响

• 2023 GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models 研究表明，大约 80% 的美国劳动力可能有至少 10% 的工作任务受到 GPT 引入的影响，而约 19% 的工作者可能有至少 50% 的任务受到影响。影响涵盖了所有工资水平，高收入工作可能面临更大的风险。

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🤖 AI应用分享

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本应用列表属于基于AI技术的泛应用领域，ChatGPT和AI绘图领域请查阅相关目录。

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👍 应用推荐

🔍 微软 New Bing

New Bing 申请方法和流程

1.下载 Edge 浏览器 dev 版本，地址：https://www.microsoftedgeinsider.com/en-us/download

2.开启魔法上网模式或使用张良计；

3.访问 https://www.bing.com/new 并登录你的微软账户（必须先有微软账户）；

4.点击页面上的“加入等待列表”，加入候选名单；

5.等待微软批准通过后，即可预览新版 Bing。我等待时长约 3-4 个工作日，通过后微软会通知您已取得测试资格。也可以按官方指引安装 Bing 插件和下载移动端应用申请加速。

New Bing 桌面客户端

链接：https://github.com/dice2o/BingGPT

•无需安装 Microsoft Edge 或浏览器插件即可与新 Bing 聊天

•将完整对话导出为 Markdown、PNG 或 PDF

•自定义外观（主题和字体大小）

•多平台

🔍 谷歌 Bard​

Bard简介

Bard是由Google推出的实验性对话式AI服务，LaMDA提供支持。现已开放测试申请，美英用户可加入候选名单。打开Bard官网进行申请测试。目前Bard不支持中文，但可联网搜索。有兴趣的可使用美英IP网络。申请地址：https://bard.google.com/

🔍 Claude

Claude 介绍

Claude 是下一代人工智能助手，类似于 ChatGPT 应用，基于 Anthropic 公司对人工智能系统的研究，可执行各种对话和文本处理任务，同时保持高可靠性和可预测性。

而 Anthropic 公司是由前 OpenAI 副总裁 Dario Amodei 和其他 11 名员工于 2021 年创立的，与 OpenAI 存在复杂关系。此外，在谷歌和微软进行智能搜索引擎竞争时，谷歌还向 Anthropic 投资了 3 亿美元。

官网链接：https://www.anthropic.com/claude-in-slack

注册 Slack

Claude 无需注册，但它“嵌套”在 Slack 中，因此需要先拥有 Slack 账号，可以通过电子邮件或谷歌账号注册。

Slack 是一款企业内部通信 Collaboration 工具，可用于团队内部交流与协作。

网站地址：https://slack.com/intl/zh-cn/

注册完成后，跳转至该页面，下一步需在 Slack 中创建工作区:

点击“新建工作区”按钮，共需三步操作：填写团队名称、邀请同事（可省略）、开始团队工作。

三步轻松搞定创建工作区！

添加 Claude​

在 Slack 的应用商店中查找 Claude AI ，链接如下：

https://ai-xbc6836.slack.com/apps/A04KGS7N9A8-claude?tab=more_info

然后，点击 “添加到 Slack”。

进入 Claude 与 Slack 的关联项选择，点击“允许”。

如果出现下面的页面，就代表 Claude 已成功添加到 Slack 中了！

关联成功后，返回 Slack 界面并点击“启动 SLACK”。

Claude 将出现在 Apps 一栏中。

如何使用 Claude​

使用 Claude 与 ChatGPT 类似，点击左侧菜单栏的 Claude，就可以输入文字与 Claude 进行对话了！值得注意的是，第一次对话时，Claude 会询问你是否授权，直接点击“Agree”就可以了！​

Claude 的注册网站：https://www.anthropic.com/claude-in-slack​

Claude 的登录网站：https://slack.com/get-started#/createnew​

登录网站记得加为收藏哦，方便下次使用。​

🤔 答疑解惑

🔍 如何解决 NewBing 无法访问

🔍 如果您的 ChatGPT 账号被封

🔍 GoogleBard 受支持地区列表

🔍 ChatGPT 能画图吗？

🔍 经常需要人机确认，或者网络响应慢

🔍 当前国家禁用

🔍 各种无法访问分析

🔍 账号封禁

🔍405 不允许

🔍 身份验证失败

🔍 频率限制

🔍 可疑的登录行为

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🔍 注册失败，邮箱不支持