激勵在人類溝通中非常有效，能夠驅使人們更加努力去完成目標任務。對于 AI，盡管其沒有情感或物質需求，但在提示中加入“激勵”或“獎勵”元素，可以引導 AI 提供更有價值的答案。這種激勵機制不僅限于物質獎勵，還可以是其他形式的激勵，如認可、好評等。在提示中明確指出期望與可能的獎勵，能夠促使 AI 提供更加全面、深入的回答。
案例：
如果你能詳細描述一種新型可再生能源技術，并提供具體的應用案例，我會將這份內容推薦給更多人。
案例分析：
在這個案例中，用戶設定了明確的期望（詳細描述技術并提供應用案例），并將“推薦給更多人”作為一種虛擬的獎勵形式。這種激勵機制雖然對 AI 沒有直接的實際效用，但作為一種邏輯提示，能夠促使 AI 盡可能詳盡地輸出，以達到用戶設定的標準。通過這種方式，用戶可以有效地提高 AI 的輸出質量，確保生成的內容更符合實際需求。
解釋：
負面指令如“不要做某事”在與 AI 互動時可能導致混淆或誤解。AI 在解析指令時，可能會忽略“不要”這樣的負面詞匯，從而給出相反的答案。因此，采用正面指令，如“請做某事”可以避免這種情況的發生。正面指令更加直接且明確，使 AI 能夠更加準確地理解和執行任務。
案例：
錯誤的提示: “不要給我任何與數學相關的內容。”
正確的提示: “請給我與數學無關的內容，重點在文學和歷史。”
案例分析：
在錯誤的提示中，AI 可能會忽略“不要”這個詞，而仍然生成與數學相關的內容。而通過正面指令“請給我與數學無關的內容”，用戶可以明確地引導 AI 提供所需的答案。同時，在正面指令中添加具體的期望內容（如文學和歷史），能夠進一步幫助 AI 更精準地理解任務要求。通過這種方式，用戶可以減少 AI 輸出不符合要求的內容的概率，獲得更為準確的結果。
解釋：
示例提示是一種強大的工具，可以通過提供具體的示例來幫助 AI 理解用戶的需求。AI 在生成內容時，會基于提供的示例進行推斷和生成，從而更好地滿足用戶的期望。示例提示不僅能夠展示預期的輸出格式和風格，還能幫助 AI 理解什么樣的內容是“合格的”或“優質的”。這對于生成式任務尤為重要，如內容寫作、圖像生成等。
案例：
我需要一段介紹公司的文字，類似于以下內容：'我們公司致力于創新和卓越，以客戶為中心，通過持續改進為全球客戶提供卓越的解決方案。’ 請根據這個示例，寫一段關于我們新產品的介紹。
案例分析：
在這個案例中，用戶提供了一個示例，這段文字不僅展示了語氣和風格，還突出了公司價值觀和業務重點。通過提供這樣一個示例，AI 可以基于該示例生成類似風格的內容，從而更好地符合用戶的要求。這種方法特別適合需要高度個性化和風格化的任務，如市場營銷材料、公司簡介等。通過示例提示，用戶可以有效地引導 AI 生成符合特定標準的內容，提高輸出的相關性和質量。
解釋：
雙向提示是一種互動式的提示方式，允許 AI 在理解任務時通過提問獲取更多信息。這種方法適用于復雜或信息量大的任務，能夠確保 AI 獲取到足夠的背景信息，以生成符合要求的輸出。通過允許 AI 提問，用戶能夠逐步補充所需的細節，避免因信息不足而導致的偏差。雙向提示不僅能提高輸出的準確性，還能增強與 AI 的互動性，使任務完成更加流暢。
案例：
我需要一份關于智能家居市場的分析報告。如果你需要更多背景信息或具體數據，請隨時提問。
案例分析：
在這個案例中，用戶向 AI 提供了基本任務（分析報告），但也給了 AI 提問的自由，這意味著 AI 可以在需要更多信息時主動尋求用戶的幫助。例如，AI 可能會問：“你想要關注全球市場還是某個特定地區？” 或 “報告需要包括哪些具體的市場數據？” 這種互動不僅能確保 AI 擁有足夠的信息來生成準確的報告，還能讓用戶在互動過程中進一步明確需求。雙向提示是處理復雜任務的有效方法，能夠顯著提高輸出的相關性和質量。
解釋：
鏈式思維提示是一種將復雜任務分解為多個簡單步驟的技巧，通過逐步引導 AI 完成每一個小任務，最終達到解決復雜問題的目標。這種方法尤其適合需要逐步完成的任務，如項目管理、復雜的技術分析或系統性寫作。鏈式思維提示能夠幫助 AI 理清任務思路，確保每一步都得到充分考慮和執行，從而提高整體任務的完成質量。
案例：
首先，告訴我如何確定一個商業項目的目標。完成后，再解釋如何制定實現目標的詳細計劃。最后，描述如何監控項目進展并進行必要的調整。
案例分析：
在這個案例中，用戶將復雜的項目管理任務分解為三個步驟：目標設定、計劃制定和進展監控。通過這種逐步引導的方式，AI 可以專注于每個小任務，從而確保每一步都執行得盡可能完美。這不僅有助于理清思路，還能讓任務的最終輸出更為結構化和連貫。鏈式思維提示能夠幫助用戶有效地管理復雜任務，使 AI 在逐步推進的過程中更加準確和高效地完成工作。
解釋：
結構化格式指的是在提示中使用明確的格式和結構來引導 AI 執行任務。這種方法有助于 AI 更清晰地理解提示中的各個部分，從而生成更為精確和符合預期的內容。通過將任務需求分段標注，并明確指令、背景、示例等內容，用戶可以更有效地傳達復雜的信息，并減少 AI 理解錯誤的風險。結構化格式特別適用于長篇文本生成、技術文檔編寫和復雜報告撰寫。
案例：
<Instructions>請編寫一份關于數據隱私保護的技術報告。
<Context>該報告將用于網絡安全大會，目標受眾為網絡安全專家。
<Examples>報告應包括現有技術的現狀、面臨的主要挑戰以及未來的發展方向。
<References>請引用相關的最新研究和數據來源。
案例分析：
在這個案例中，用戶通過明確的標簽（如<Instructions>、<Context>、<Examples>、<References>）將提示分成不同的部分。這種結構化的提示方式有助于 AI 清楚地理解每一部分的作用，從而在生成報告時能夠有針對性地處理每一部分的內容。結構化格式可以減少信息傳遞中的誤解，提高任務執行的效率和輸出的準確性，尤其適合需要嚴謹格式和邏輯結構的任務。
解釋：
輸出預設是在提示的末尾對期望的結果進行詳細描述，確保 AI 理解最終輸出的格式和內容。這種方法幫助 AI 在生成內容時更有針對性地滿足用戶的要求，尤其是在任務復雜或多樣化的情況下。輸出預設能夠顯著提高結果的相關性和一致性，使 AI 在生成過程中更加貼近用戶的期望。
案例：
請編寫一個市場分析報告。報告應包括以下內容：1) 市場概覽；2) 競爭對手分析；3) 目標客戶群體描述；4) 推廣策略；5) 財務預測。請確保每一部分都有明確的小標題，并按照這個順序排列。
案例分析：
在這個案例中，用戶不僅描述了任務，還詳細列出了期望的報告內容和結構（包括每個部分的順序和小標題要求）。這種輸出預設方法可以幫助 AI 在生成內容時有清晰的方向，并確保每個關鍵部分都得到處理。輸出預設不僅能夠提高最終輸出的質量，還能幫助用戶避免因模糊指令而導致的結果不符合預期的問題。
解釋：
任務強調通過使用明確的指令詞（如“你的任務是”或“你必須”）來突出關鍵任務要求。這種方法使 AI 在執行任務時能夠專注于最重要的部分，減少分散注意力的風險。同時，使用大寫字母等視覺強調手段，可以進一步加深 AI 對任務關鍵點的理解，確保生成的內容高度符合任務需求。
案例：
你的任務是撰寫一篇關于區塊鏈技術在金融行業中的應用的深度分析文章。你必須包括實際應用案例、當前面臨的挑戰以及未來的發展趨勢。
案例分析：
在這個案例中，用戶通過“你的任務是”明確了任務的核心（撰寫深度分析文章），并通過“你必須”進一步強調了文章必須包含的三個關鍵部分。通過這種任務強調，AI 可以更好地集中精力處理核心內容，避免遺漏重要信息。任務強調不僅有助于提高任務的完成質量，還能確保生成的內容在結構和內容上都符合用戶的期望。
解釋：
提及后果是通過在提示中說明不遵循指令可能導致的負面結果，以促使 AI 更加嚴格地按照指令執行任務。這種方法能夠幫助用戶確保任務執行的準確性和合規性，特別是在需要高度精確或有嚴格標準的任務中。通過明確指出潛在的后果，AI 更加謹慎和認真地處理任務，從而減少錯誤或偏差。
案例：
你必須嚴格按照以下結構撰寫研究報告：1) 引言；2) 文獻綜述；3) 方法論；4) 結果分析；5) 結論。如果未按照此結構，報告將被視為不合格。
案例分析：
在這個案例中，用戶明確指出了不遵循結構要求的后果（報告被視為不合格）。這種方式能夠促使 AI 更加注意結構的安排，確保輸出內容完全符合指定的格式和要求。提及后果不僅能夠提高任務的執行質量，還能有效避免因誤解或忽視指令而導致的結果不符合預期的情況，尤其在學術、技術或法律等領域中尤為重要。
解釋：
自我評估提示是一種讓 AI 首先對自己的輸出進行評估和分析的技術，隨后再要求其根據評估結果進行改進。這種方法不僅能夠提高 AI 的輸出質量，還能夠通過不斷的自我檢查和優化過程，幫助 AI 提升對復雜任務的處理能力。自我評估提示鼓勵 AI 反思其生成的內容，從而生成更為精確和完善的最終結果。
案例：
請你首先評估一下剛剛編寫的這篇產品分析報告，檢查是否有遺漏或錯誤的地方。然后，根據評估結果對報告進行修正和改進。
案例分析：
在這個案例中，用戶要求 AI 對其初步生成的內容進行自我評估。這一步驟促使 AI 對其輸出進行批判性思考，找出潛在的問題或不足之處。接著，AI 需要基于這些發現進行修正和改進，從而提高最終報告的質量。自我評估提示不僅能夠幫助用戶獲得更高質量的結果，還能夠幫助 AI 在處理類似任務時不斷改進和優化其生成能力。這種方法特別適用于需要多次迭代和逐步完善的任務，如技術文檔、項目規劃或復雜報告撰寫。
以上10個有效的提示詞技術來自Moritz Kremb（The Prompt Warrior）的總結，我個人認為已經概括得比較全面了，故此寫成文章，分享給小伙伴們（僅作分享學習使用）。
