以下是关于学习 prompt 的全面指导：
一、什么是 prompt
简单来说，prompt 是一套与大模型交互的语言模板。通过它，您可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力，能理解您说的大部分话，但为了获得更好的回答效果，需要借助 prompt 来提升模型返回的准确性。在大模型时代，人机交互的主要方式可以认为是 prompt，而非过去通过代码的方式。
二、提示词框架
对框架的理解和运用非常重要。比如可以从基础的“情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):”入手。如果觉得无从下手，可以按照以下步骤：
懂原理 找需求 用框架三、学习提示词运用的建议
理解提示词的作用 提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。
学习提示词的构建技巧
明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中能找到大量案例。
实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。
活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。
跟上前沿研究 提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。
