拆解与应用 AI 提示词，解锁 AI 提示词的核心技巧，力求让你看完就能学会、学完就能用上。 作者夙愿，深耕 AI 提示词领域10个月，与多名MCN签约主播长期合作，定制提示词商单。 小册共 4 个专栏：提示词基础入门、常见错误避坑、提示词技巧与应用、提示词实战案例拆解。 原价299，限时18.8元买断制，一次付费，永久查阅。 订阅后凭截图拉你进读者交流群，领取《提示词学习路径》，跟着路径走，少走弯路。
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33 案例拆解-万能文章洗稿 里的提示词有读者反馈说洗稿后查重率还是高，所以我又弄一个提示词，推荐在 ChatGPT4 和 kimichat 上使用
# Role: 通用洗稿专家 ## ......（必读）这份专栏是什么？为什么有这份专栏？解决什么问题？有哪些价值？是否值得订阅？
一、夙愿的个人介绍
【我是谁】：夙愿
【所在城市】：江苏无锡
二、专栏问答介绍
1. What：这份专栏是什么？
这份专栏是一个综合性指南，专注于AI提示词的拆解、错误避坑、技巧应用和实战案例分析，不仅提供基础知识，还深入探讨如何更好地编写提示词，以及如何避免常见的陷阱和误区。
2. Why：为什么有这份专栏？
在与 GPT 等大语言模型交互时，有效的提示词是高质量内容输出的关键。这份小册凝聚了我近一年在 AI 提示词领域的实践心得，目的是帮助读者更好地理解 AI 提示词的原理和应用，从而提高大家在 AI 交互中的效率和生产力。
3. Who：这份专栏适合谁？
这份专栏适合所有对 AI 感兴趣的人，无论是哪个赛道，都需要提示词基础，例如 AI 写作、AI 工具提效，所以不管选择什么方向，我都建议你先学习 AI 提示词。
4. Where：在哪里可以订阅？
您可以在本页面点击下方的“订阅并查看全文”订阅这份专栏。
5. When：现在订阅有什么好处？
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三、有哪些价值？
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交流和学习的机会：加入读者交流群，与众多 Prompter 一起学习成长。
四、是否值得订阅？
一句话介绍：这份小册凝聚了夙愿近一年在 AI 提示词领域的实践心得，力求让你看完就能学会、学完就能用上。
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00 基础入门-什么是提示词工程？我们为什么需要学习提示词？
ChatGPT 已经发布一年多，这一年，我们经常会听到“提示词工程（Prompt Engineering）”这个术语。
在探讨这个概念之前，我们需要先了解什么是Prompt（提示词）。
简单来说，Prompt 就是我们给 ChatGPT 等 AI 大模型的指令，它可以是一个问题、一段描述，甚至是一段带参数的复杂文本，基于这些 Prompt ，AI 大模型能够生成相应的文本或图片。
例如，在 ChatGPT 中输入的问题“你好”，这个“打招呼”本身就是一个 Prompt 。
那么，提示词工程又是什么呢？
一句话总结，提示词工程是一种专注于设计和优化 AI 提示词的“艺术”，旨在提高 AI 大模型的性能，让其更准确、可靠地执行特定任务。
它不仅关乎技术，更关乎深入理解如何使 AI 能够准确理解并响应我们的复杂意图。
这个过程中，我们需要学会如何用 ChatGPT 能理解的方式表达我们的思维，这需要我们深入了解它的工作原理，以及它是如何处理和回应我们的指令的。
很多人在使用 AI 大模型时可能会觉得，只要输入一些文字，AI 就能给出答案，看似并不需要什么特别的技术。
确实，如果你只是想获得一个简单的答案，直接输入简单的文字就足够了。
但是，在与 ChatGPT 这样的 AI 大模型进行交流时，我们面临着一个核心问题：如何确保我们的意图不仅被理解，而且能够被准确执行。
这就好比我们在与一个全知全能的“神”对话，它拥有无限的知识，但却不是我们肚子里的蛔虫，无法直观地洞察到我们心中的真正想法。
简单地说，AI 它并不真正懂我们。
另一方面，人类的语言存在不精确性，语言本质是对知识的有损压缩。
如此一来，人类语言既无法准确地表达其意图，机器也无法直接理解人类的意图。
相当于“双方反向奔赴”，产生了“认知差”。
提示词工程的目标就是弥合这种差距，使得 AI 能够更准确地理解和回应我们的需求。
所以，如果你希望得到更加准确和满意的回答，就必须需要学会如何写好提示词。
在本册中，我们将深入探讨 AI 提示词的基础概念、工作原理、实战应用、常见错误避坑以及拆解一段优秀提示词是设计出来的。
在 AI 时代，无论你是谁，学习并掌握 AI 提示词技能都将对你的工作或日常生活带来实质性的帮助。
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01 基础入门-大模型底层原理（重点学习）
这篇文章旨在抛砖引玉，为大家揭开ChatGPT等大型语言模型的神秘面纱，提供一个入门级的理解。
我简单地介绍了模型的基本工作原理，目的是激发大家的兴趣，让你接下来在观看......
02 基础入门-元问题和元指令
在与 ChatGPT 这样的 AI 大模型进行交流时，如何确保我们的意图能被 AI 准确理解与执行，是一项至关重要的技能。
关键在于如何准确地表达我们的意图，使 AI 能够理解并提供有用的回答，这就是元问题和元指令发挥作用的地方。
元问题：当我们不确定如何提出问题时，元问题就像是提问的提问。它帮助我们细化和明确我们想从ChatGPT获得的信息。
元指令：当我们需要ChatGPT执行某项任务，但不知道该如何下达指令时，元指令就起到了引导的作用。它帮助我们构建出更有效的命令。
元问题与元指令的作用
元问题和元指令的核心作用是建立起人类与 AI 之间的“认知一致性”。
ChatGPT 是基于预先训练的大模型，它就像一个无所不知的“神”，但它无法直接了解人类用户的具体思维过程和期望，说人话就是，它根本不懂人类想要什么。
所以，让 ChatGPT 明白人类到底想要什么是非常关键的。
但是，刚开始使用 ChatGPT 的用户，并不知道应该如何更好地给 ChatGPT 下达指令或者提问。
于是，就有了“元问题和元指令”，这是一个大的概念，并不是泛指某一句提示词。
它可能是“我想做xxx，你能给我提供什么帮助？”、“我想要你做xxx，我应该给你输入什么信息？”、“我想了解xxxx，我应该向你问哪10个问题？”
实际案例分析
让我们来看一个具体的例子。
假设我想要通过 ChatGPT 了解番茄炒鸡蛋的做法，但如果我不知道应该如何提问的话，可以使用元问题来获得更有效的帮助。
此时的元问题可能是“我想知道番茄炒鸡蛋的做法，我应该向你提问哪些问题？”
通过一个“元问题”，得到 8 个提问的建议，这样一来，我就知道接下来应该更好地如何提问了。
再举一个例子，假设我想要通过 ChatGPT 了解全球气候变化的最新研究，此时我的“元问题”可能是：
“我想了解全球气候变化的最新研究，我应该向你提出哪些具体问题？”
接着，我就可以根据 ChatGPT 给出的提问建议来进一步提问，例如第五个建议：
掌握了元问题，你就不怕与 ChatGPT 交流时“无话可说”，人类与 GPT 的“认知一致性”是通过语言交流来提高的，越聊，ChatGPT 越能准确地理解用户的需求，并输出人类期望的内容。
元指令和元问题是同一个路数，例如我想给 ChatGPT 下达“写文章”的指令，但是我不知道应该怎么做。
于是我的元指令可能是“我想让你帮我写一篇文章，但我不知道该向你输入什么信息”。
得到了 ChatGPT 的指令提示之后，我就知道接下来应该如何组织语言来下达更细致的写作指令了。
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03 基础入门-人机认知对齐
上一篇 02 基础入门-元问题和元指令 ，我们解决了“人类不知道该怎么说”的问题，但是 AI 大模型真的听懂了人类对它说的话了吗？这可不一定。
语言本质上是对知识的有损压缩，当人类向 AI 发送一段较长的提示词时，AI 很可能曲解人类的意思。
我们写提示词发送给 AI ，这个过程中，AI 是被动地跟我们对齐“意图”，只是“单向奔赴”。
回到之前的例子，我想给 ChatGPT 下达“写文章”的指令，但是我不知道应该怎么做。
于是我的元指令可能是“我想让你帮我写一篇文章，但我不知道该向你输入什么信息”。
得到了 ChatGPT 的提示之后，我开始组织语言来下达更细致的写作指令，写什么呢？让它试试写 什么是提示词工程？我们为什么需要学习提示词？
所以，我的指令就变成了：
主题：什么是提示词工程？我们为什么需要学习提示词？
目的：向读者科普
目标读者：想使用 ChatGPT 等 AI 工具来提高工作效率，但是不知道怎么做的人群。
文章长度：1000字
要求：以“ChatGPT 已经发布一年多，这一年，我们经常会听到“提示词工程（Prompt Engineering）”这个术语。在探讨这个概念之前，我们需要先了解什么是Prompt（提示词）。”开头来看看，ChatGPT 的回答，写得emm，跟我想要的差远了。
以上，就是一个“单向奔赴”的例子。
我们要想办法把这个事情变成“双向奔赴”，怎么做呢？很简单，让 AI 主动向我们询问细节。
接着，回答 ChatGPT 的提问：
可以看到现在 ChatGPT 先列了一个大纲让我先确认，而不是直接开始写文章。
因为我们在刚刚提供的回答中，内容很长，ChatGPT 又曲解了我的意思。
所以我要根据这份大纲进一步给出指导，对齐意图:
现在 GPT 写出来的文章已经有我想要的感觉了。
总结一下，“人机意图对齐的核心”在于让 AI 主动向用户提出问题，从而确保双方的交流更准确和高效。
不仅人类要主动给 AI 提供更多信息，AI 也要“主动”与人类进一步沟通，不要一问一答式的“单向奔赴”。
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04 基础入门 - 什么是 Token？
在我们的“AI 提示词实战指南”前两篇中，我们明白了：理解基本概念对于深入理解如何与大型语言模型交互至关重要。
本篇将聚焦于解释“Token”这一核心概念。
05 基础入门-提示词框架---“角色”
学习本系列（提示词框架）之前，我强烈建议你先了解 AI 大模型的底层原理。
01 基础入门-大模型底层原理（重点学习）
只有你了解了 AI 大......
06 基础入门-提示词框架---“背景”
学习提示词框架之前，深入了解大模型的底层原理是至关重要的。这就像在建筑之前先了解地基一样。
在前文中，我们探讨了角色设定如何引导 ChatGPT 的回答。现在，让我们深......