1、为什么要扔掉结构化提示词模板?
指令型大模型(如 GPT-4o)需要用户详细说明任务步骤,
而推理型大模型(如 DeepSeek-R1)更擅长根据用户的真实需求进行自主推理。
所以,你其实无需事无巨细的给 AI 安排执行步骤,而只需要告诉你的目的,AI 自己会思考如何到达终点。
这里涉及到原理问题,可以看我之前写的那篇文章:
– 错误示例:
请你制定一个年入百万的创业计划,按照以下步骤分析:
1.市场机会
2.盈利模式
3.实施步骤
4.风险控制
要求:每部分500 字,需要详细列举,提供具体数据…
结果: 得到一份冗长的报告,泛泛而谈,毫无新意。一眼 AI,除了正确没有实际价值。
– 正确示例:
我是一个普通上班族,每天工作8小时后还有4小时空闲时间。我想利用AI做副业达到年入百万,我是纯小白帮我分析一下如何实现:
1.有哪些AI 赛道适合新手入局?
2.针对这些方向?我应该如何快速入门并赚到第一桶金?
3.每个方法后面需要使用批判性思维分析这个方案的不足。
重点是让我听得懂,能快速上手,赚到钱。
看到了吗?这就是最大的区别:
你不需要给 “专业的提示词”,而只需要给 DeepSeek 背景信息,真实的场景和具体的需求
送给大家一个万能公式:
我是xx,我需要xx,要用来做xx用,希望达到xx效果,但担心xx问题…
或者再简单一点也行:
我是:xxx
背景信息:xxx
我的目标:xxx
看到上面两个提示词了吗?其实就是一个模版,
背景信息=我需要xx,要用来做xx用
我的目标=希望达到xx效果,但担心xx问题
其中我是谁,尤其重要,这样会让 AI 共情,R1 会推理出你的文化程度和接受能力,从而给出更符合你的方案。
还有背景信息越多,R1 就能更好的理解你的需求,相当于给了更多的约束条件,R1 就能给出越绝佳的方案。
– 错误示例:
请你扮演一位短视频编剧,按照以下步骤创作脚本:
产品介绍(80字)
用户痛点(100字)
产品优势(150字)
使用场景(120字)
结尾(50字)
要求:每部分字数符合要求,突出产品科技感和便捷性…
– 正确示例:
我是一名自媒体博主,我要拍摄一个短视频,推广一款新型智能家居产品,希望突出产品的科技感和便捷性,吸引年轻消费者,最终提高产品销量。
但担心脚本过于平庸,无法引起用户共鸣。
其实说了这么多,最大的技巧到底是什么呢?
把 R1 当成一个很牛逼的刚入职替你打工的员工,你只需要用人话清晰的表达你的需求,就可以了。
核心是清晰二字,当你语文功底足够好的时候,你自然可以清晰表达出来,那如果没那么好,就可以学着一些简单的表达技巧,帮助你更好的和 R1 对话,就比如刚才给大家的万能公式。
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