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编者注
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明确性：尽可能明确地提出您的问题或请求，以使GPT模型能更准确地理解您的需求。
上下文：提供足够的背景信息可以帮助GPT更好地理解并回答您的问题。
指定输出格式：如果您对输出有特定的格式要求，最好在提示中指明。
这是一些好的和坏的提示示例：
01
坏的示例：
提示: “法国”
🌟如果你在寻找具体且精准的信息，这个提示无疑像迷雾中的指南针，不够清晰明确。虽然GPT具备广泛的知识库，它可能难以直接满足你的独特需求，就像它不会专为个人定制法国旅行攻略那样。💡对于那些特别的查询，你可能需要更具体的线索或直接咨询相关专家以获得精确的答案。
好的示例：
提示: “请描述法国的地理、文化和历史“
这个提示明确了需要的信息类型，即法国的地理、文化和历史。这将帮助GPT提供更准确、更相关的回答。
02
坏的示例：
提示: “编程”
这个提示过于宽泛，GPT可能不清楚您想知道什么类型的编程信息。
好的示例：
提示: “请向我解释Python语言中的装饰器是如何工作的”
这个提示很明确，GPT将能为你提供详细的解释关于Python装饰器的工作原理。
03
坏的示例：
提示: “写个故事”
这个提示过于模糊，没有指定故事的类型、人物、情节或主题。
好的示例：
提示: “写一个关于一个在中世纪寻找失落宝藏的勇士的冒险故事”
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04
避免过于复杂的句子结构：尽管GPT可以理解复杂的句子，但是更简单直接的提示通常能获得更好的结果。
坏的示例：
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这个提示过于复杂且含糊不清。虽然GPT可能会理解你要询问的是化学反应，但是过于复杂的句子结构可能会影响输出的质量。
好的示例：
提示: “请解释化学反应是如何发生的，特别是当两种不同的物质混合在一起时。”
这个提示明确并直接，GPT将能提供关于化学反应的详细解释。
05
利用多轮对话：您可以使用多轮对话来提供更多的上下文，或者对GPT的回答进行进一步的澄清或深入。
坏的示例：
提示: “解释一下量子力学”
这个提示过于宽泛，量子力学是一个复杂的主题，涵盖许多不同的理论和概念。
好的示例：
– 提示: “你能给我一个量子力学的简单概述吗？”
– 回答: “[GPT给出了关于量子力学的概述]”
– 提示: “非常感谢！你能进一步解释一下海森堡不确定性原理吗？”
通过多轮对话，您可以逐步深入到更具体的主题，这也可以帮助您更好地理解复杂的主题。
06
指定输出格式：如果您对输出有特定的格式要求，比如希望得到一个列表，一个步骤指南，或者一篇文章等，最好在提示中指明。
坏的示例：
提示: “如何做巧克力蛋糕”
虽然这个提示提出了一个明确的请求，但是没有指定需要的信息格式。
好的示例：
提示: “请提供一份关于如何做巧克力蛋糕的详细步骤指南”
这个提示明确了需要的信息格式，即一个详细的步骤指南。GPT将能提供一个清晰、有组织的蛋糕制作步骤。
很好，让我们继续讨论如何有效地使用ChatGPT。
07
保持问题的中立性：避免在问题中加入偏见，尽量保持中立，这将帮助你得到更公正、全面的答案。
坏的示例：
提示: “全球变暖是不是被夸大了？”
这个提示带有一定的偏见，可能会导致GPT的回答也倾向于一方。
好的示例：
提示: “关于全球变暖的科学共识是什么？”
这个提示保持中立，请求的是关于全球变暖的科学共识，这将使得GPT提供更全面、客观的信息。
08
避免提出开放式问题：开放式问题可能导致GPT给出过于宽泛的答案。如果可能，尽量提出具体的、封闭式的问题。
坏的示例：
提示: “告诉我一些关于世界历史的事情。”
这个提示过于开放和模糊，世界历史是一个非常广泛的主题，包含许多不同的时期和事件。
好的示例：
提示: “请描述一下法国大革命的主要事件和影响。”
这个提示非常具体，请求的是关于法国大革命的主要事件和影响，这将使得GPT能够提供具体且相关的答案。
09
明确指定问题的复杂度：如果你的问题需要更深入的答案，或者是面向专家级别的，明确指出这一点可以帮助GPT调整其回答的详细程度和复杂性。
坏的示例：
提示: “解释相对论”
这个提示虽然明确了主题，但是没有明确需要的答案的复杂度。相对论是一个很复杂的主题，可以从非常基础的概述到深入的物理学讨论。
好的示例：
提示: “请向我提供一个物理学家会理解的相对论的详细解释。”
这个提示明确了问题的复杂度，表明需要一个更深入、面向专家级别的解释。这将使GPT能够提供一个更高级别的相对论讨论。
通过遵循这些好例子，您可以更好地编写ChatGPT的提示，从而获得更准确、满意的回答和交互体验。同时，要避免坏例子中的问题，以确保您的提示清晰、具体和易于理解。
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（感谢圣诺斯对女性社区建设的支持）
作者 | Oliver
Oliver,Shelebration 全栈程序开发
– The End –
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