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你依旧需要告诉 AI 足够多的背景信息，以便让大模型知道你的偏好。
提示词框架有助于提醒你提供必要的信息，使大模型更好地理解你的需求。
使用乔哈里视窗来分析不同情况下需要告诉 AI 的信息，以优化提示词。
结构化提示词可以帮助 AI 更好地“记住”和遵循指令，特别是对于复杂内容而言。
除非你希望 AI 严格按步骤执行，否则不要在提示词中指定具体的思考步骤，这可能适得其反。
示例是另一种背景信息，可以提高大模型的理解准确性，但要避免单一示例导致的刻板结果。
用于自用或一次性任务的提示词相对简单，而用于反复使用的任务则需要更结构化和高质量的提示词。
对于指令遵循差的 R1，可以通过分工协作来改进，先由 R1 自由生成内容，再用小模型整理。
提升 AI 回复质量的关键在于提升自己的思考和表达能力，而不是依赖提示词技巧。
这篇文章还是有点意思的，其实与其说是 Prompt 技巧，倒不如说是「如何清晰有效的表达」。