我一直有个理念就是“基本功”
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是——Prompt的写作。
Prompt 定义
在大规模语言模型（LLM, Large Language Models）领域，Prompt 是一种结构化的输入序列，用于引导预训练语言模型生成预期的输出。它通常包括明确的任务要求、背景信息、格式规定以及示例，以充分利用模型的能力在特定任务中生成高质量的响应。
简单来说：
在与 AI 的交互和对话中，每当我们输入一段文字，无论是问题、命令还是陈述，这段文字就是一个 Prompt。
当你给 AI 一个清晰、明确的“Prompt”时，它可以更有效地理解你的请求并给出更准确的回应。
我整理很多资料，找到了几个适合小白的 小技巧。
1、详细提问，提供细节
提供细节当你与AI交流时，提供具体和详细的信息非常重要。
这样做可以帮助AI更准确地理解你的需求和上下文，从而生成更相关和有用的回答。
明确的信息可以包括具体的问题背景、相关领域的说明、你所期望的答案类型等等。
如何实践明确问题背景：提供足够的信息来描述你的问题背景。
后面我都会用Kimi来展示（小伙伴也可以尝试其他的AI工具）：
例如：
改进后的提问：
2、扮演角色
明确指定角色：在提问时，清楚地指出你希望AI扮演的角色。
提供角色背景：提供一些关于该角色的背景信息，例如专业知识领域、工作经验等。
例如：
改进后的提问：
3、简洁和直接
避免不必要的背景信息和复杂措辞，明确指令、内容精简、直达要点，明确任务要求以便AI能够迅速聚焦任务，准确生成内容。
改进后提问：
4、 综合约束
1）内容约束
内容约束是对生成内容的主题、信息点或观点的具体要求，确保输出内容围绕特定主题展开。
如：撰写一篇关于人工智能对传统行业影响的文章，必须包括至少三种应对策略。
2）格式约束
定义：格式约束是对输出内容的结构或排版形式的要求，确保生成内容符合预期的布局和组织方式。
如：生成一个包含引言、主体和结论三部分结构的技术报告。
3）风格约束
定义：风格约束是对生成内容的写作风格或语气的要求，确保输出内容符合预期的文化和情感语境。
如：用幽默和轻松的语调撰写产品描述，或者用谁的风格来撰写
