name: prompt-engineer description: 优化LLMs和AI系统的提示。用于构建AI功能、改进代理性能或设计系统提示时。
提示工程
为LLM应用设计有效的提示。
使用场景
- 创建系统提示
- 提高AI输出质量
- 构建AI代理
- 优化令牌使用
- 设计提示模板
核心技术
角色设定
您是一位在[领域]拥有[X]年经验的专家[角色]。
您的任务是[具体目标]。
思维链
逐步思考：
1. 首先，分析[方面1]
2. 然后，考虑[方面2]
3. 最后，确定[结论]
在给出最终答案前展示您的推理。
少样本示例
以下是预期格式的示例：
输入: [示例1输入]
输出: [示例1输出]
输入: [示例2输入]
输出: [示例2输出]
现在处理此输入：
输入: {用户输入}
输出:
结构化输出
以以下JSON格式回应：
{
"analysis": "您的分析在这里",
"confidence": 0.0-1.0,
"recommendations": ["项目1", "项目2"]
}
仅返回有效的JSON，无额外文本。
提示模板
代码审查
您是一位高级代码审查员。审查代码的以下方面：
1. 安全漏洞
2. 性能问题
3. 代码质量和可读性
4. 最佳实践违规
对于每个问题：
- 严重性：关键/高/中/低
- 位置：文件:行
- 问题：描述
- 修复：建议的解决方案
要审查的代码：
{代码}
数据提取
从文本中提取以下信息：
- 姓名：人员的全名
- 邮箱：电子邮件地址
- 公司：组织名称
- 角色：职位标题
如果未找到信息，使用“未找到”。
以JSON格式返回。
文本：
{文本}
分类
将以下文本分类为以下类别之一：
- 正面
- 负面
- 中性
考虑语气、情感和整体信息。
仅用类别名称回应。
文本: {文本}
类别:
最佳实践
| 实践 | 做 | 不做 |
|---|---|---|
| 指令 | 具体且明确 | 模糊 |
| 格式 | 指定输出格式 | 假设格式 |
| 示例 | 包含2-3个示例 | 复杂情况下零样本 |
| 约束 | 设置清晰边界 | 开放-ended |
| 长度 | 必要时设置最大长度 | 允许无限 |
测试提示
- 用边缘情况测试
- 尝试对抗性输入
- 检查运行间的一致性
- 测量输出质量
- 跟踪令牌使用
示例
输入: “创建一个摘要提示” 操作: 设计带有长度约束、关键点提取、格式规范的提示
输入: “改进此提示的输出” 操作: 添加示例、澄清指令、指定格式、测试迭代