'1. 对于提示词，有人认为随着技术的发展，那些套路式的技巧已经没有意义。但同时，还有人把提示词视如珍宝。这两种观点其实都没错，大家说的不是一回事。
2. 现在的提示词，可以分为两类。一类针对普通用户，他们使用的是开箱即用的产品，如 ChatGPT、豆包。坦白讲，这些场景中，提示词技巧没用，大家可以通过追问来随时调整大模型的输出，就像平时和一个人沟通一样。只要给到充足的 Context 和清晰的表达即可。
3. 还有一类是针对 AI 工程师的，他需要像写程序一样，构建一个科学的提示词。因为每天会有成千上万的输入经过这个提示词，这个提示词的好坏也会直接决定产品的表现。字节新发布的 PromptCopilot 就是面对这个产品，对提示词进行调优。
4. 提升提示词能力最有效的方法就是不断试错，多和大模型互动，总结自己独有的经验，这比单纯看资料效果会好很多。也就是说，无论是 AI 工程师还是普通用户，尽早的使用 AI，这里面有很多难以言说的隐形经验。
5. 最有效的提示词技巧是 few-shot，说白了就是给 AI 举几个例子。比如想让 AI 按照自己风格写邮件，但风格这种东西很难用语言描述清楚，所以你可以把你以前写的几封邮件粘贴进去，然后告诉它：“帮我写一封今天请病假的邮件，风格和我这些邮件一样。”只要给出你想要的例子，AI 的效果提升非常明显。
6. 角色扮演提示类的提示词技巧已经没用了。之前很多人喜欢在提示词前面加：“你是一个资深的 XXX”这种角色类的提示，但最新的数据研究表明，类似的方法对于新模型来说意义不大，可以放弃。没啥用。
7. 角色扮演没用，但有一种方式是有用的。比如，你可以像乔布斯一样思考，你可以参考余华的文风……
8. 对于复杂的问题，直接让 AI 来干，效果并不好。这时候，可以让它先分解问题。比如，让它分步骤说说自己的思路，然后再请他按照这个步骤来干。这样效果会好很多。
9. 另外一个有用的技巧是让模型自我批评。比如，“你看看你写的这些内容是不是逻辑不对，很难让人读进去。”待模型回复后，再让它基于新的修改建议迭代。
10. 对于普通用户使用 AI 而言，Context 非常重要。Context 的意思是：你让模型做任务时，尽可能多地给它相关信息。不然它怎么知道背景信息？尽量把 Context 放到提示词的第一部分。'
