以下是关于学习 prompt 的全面指导：
一、什么是 prompt
简单来说，prompt 是一套与大模型交互的语言模板。通过它，您可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力，能理解您说的大部分话，但为了获得更好的回答效果，需要借助 prompt 来提升模型返回的准确性。在大模型时代，人机交互的主要方式可以认为是 prompt，而非过去通过代码的方式。
二、提示词框架
对框架的理解和运用非常重要。比如可以从基础的“情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):”入手。如果觉得无从下手，可以按照以下步骤：
三、学习提示词运用的建议
理解提示词的作用 提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。
学习提示词的构建技巧
参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中能找到大量案例。
实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。
活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。
跟上前沿研究 提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。
简单来说，其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版，你可以输出你对于大模型响应的指令，用于大模型应该具体做什么指定，完成什么任务，如何处理具体的任务，并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力，能够理解你对于模型说的大部分话，但是为了达成大模型更好的回答效果，需要通过Prompt，来提升模型返回的准确性。如果说，过去的时代，人机交互的主要方式是通过代码，那么我认为在大模型时代，交互语言的主要方式其实是Prompt。
对框架的理解和运用是非常重要的一部分，参考上图，来源：[prompt-engineering/prompt-patterns:Prompt编写模式：如何将思维框架赋予机器，以设计模式的形式来思考prompt(](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)[github.com](http://github.com)[)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)提示词框架有很多，有的简单有的复杂，你可以选一个看起来不那么难的先入手，比如可以从非常基础的：情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):开始。如果你拿到我给你的这个由四个词语组成的提示词框架还是觉得无从下手，你可以试试这样：恭喜你，就在刚才你已经写出你的第一个提示词了，它是：请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词（prompt）？情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):请你回忆一下你是怎么写出这条提示词的吧。最后复习一下本节课的三步走：1、懂原理2、找需求3、用框架下课啦~我是prompt学习者和实践者小七姐，欢迎链接我交流prompt相关知识：se7en319
提示词（Prompt）在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色，掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议：1.理解提示词的作用提示词向模型提供了上下文和指示，使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。1.学习提示词的构建技巧明确任务目标，用简洁准确的语言描述给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境使用清晰的指令，如"解释"、"总结"、"创作"等对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等1.参考优秀案例研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。你可以在领域社区、Github等资源中找到大量案例。1.实践、迭代、优化多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。1.活用提示工程工具目前已有一些提示工程工具可供使用，如Anthropic的Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。1.跟上前沿研究提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。