如何用Prompt技巧激发无限创意

主要观点总结

本文探讨了当前前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，总结了prompt的原则和技巧。文章还通过Img2code实践示例展示了如何使用prompt技巧生成符合要求的代码。最后，文章感谢所有在阿里云海外业务-行业解决方案研发Superapp AI项目中的同事们，并展望了未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

随着新一代模型的不断涌现，如GPT-4和Gemini版本，其在理解上下文方面的能力显著提升，prompt长度和复杂度限制越来越宽泛。本文旨在为您提供丰富而详尽的指南，帮助您在大模型的应用与开发中不断探索新的可能性。

关键观点2: Prompt原则与技巧

包括指令清晰、详细、减少GPT猜测，提供参考文本、案例，使用分隔符、消除任务歧义等。还包括人格角色化、增加例子、置顶输出长度、自我反思等高级技巧。

关键观点3: 大厂方案对比

对比了Anthropic、Google等大模型公司的prompt技巧，并总结了各自的特点和亮点。

关键观点4: 实践示例

通过Img2code实践示例，展示了如何使用prompt技巧生成符合要求的代码，包括内容理解和代码输出两部分。

关键观点5: 进一步探讨

探讨了模型智能是基础，Prompt是锦上添花的观点。同时介绍了一些实用的网站和工具，如aishort.top、Awesome chatgpt prompts和PromptPerfect等。