在科技飞速发展的今天，大语言模型（如GPT）逐渐成为我们生活和工作中不可或缺的助手。这些智能工具不仅能够帮助我们获取信息、解决问题，还能为我们的创意提供灵感。然而，要想充分利用这些强大的工具，仅仅依赖于简单的询问是不够的，我们需要学会如何撰写高质量的提示词（prompt），以便获得更准确、更有帮助的回答。

如果把大语言模型比作一个超级聪明但有点迷糊的朋友，那么提示词就是你与他沟通的桥梁。如何让这个“朋友”理解你的意图并给出满意的答案，取决于你如何构建这些提示。如果提示模糊不清，AI 的回答可能就会像一团乱麻，让人无从下手。因此，掌握有效的提示词撰写技巧显得尤为重要。

CRISPE

在这篇文章中，我们将深入探讨一种名为CRISPE的提示词构建法则。CRISPE由五个要素组成：能力与角色（Capacity and Role）、背景信息和上下文（Context）、指令（Statement）、个性（Personality）以及尝试（Experiment）。每个要素都能帮助你从不同的角度来优化与AI的互动，让它更好地服务于你的需求。

1. 能力与角色 (Capacity and Role)

首先，我们需要明确的是，给AI设定一个合适的角色就像选演员一样重要！想象一下，你邀请一位顶尖程序员来参加团队会议，而不是让一位只能讲笑话的朋友来。这两者之间的差异显而易见。当你要求AI提供信息时，清晰地告诉它应该扮演什么样的角色，可以确保得到更相关、更准确的回答。

比如，如果你希望AI作为一个编程导师来解释某个复杂的概念，那么它的回答会更专业、更深入；但如果你只想要一个简单易懂的解释，让它充当你的“编程小伙伴”就更合适了。这样一来，AI就能根据角色调整语气和内容，使其更贴近你的需求。

示例一：“请作为一名数据科学专家，详细说明回归分析的基本原理和应用场景。”
示例二：“作为我的编程小助手，快速告诉我如何用Python写一个简单的猜数字游戏！”

2. 背景信息和上下文 (Insight)

接下来，聊聊上下文。在与AI交流时，提供充分的背景信息是不可或缺的。AI并不是全知全能的，它需要一些线索来理解你的问题。想象一下你问朋友：“你觉得它怎么样？”这个时候，朋友可能会一脸困惑，因为他完全不知道“它”指的是什么。而如果你告诉他具体的事情，比如：“你觉得这部新电影《星际穿越》怎么样？”那么他就能嘎嘎的分享他的看法。

同样，提供足够的上下文能够帮助AI明白你的请求。对于开发人员来说，这意味着上下文中可以包含项目的目标、受众群体以及任何相关的技术细节。例如，你可能正在为初中生准备一个关于光合作用的讲解，这时候你就可以明确要求AI进行适合该年龄段的解释。

示例一：“请为高中生讲解光合作用的过程，包括其基本原理和生态重要性，同时使用简单易懂的语言。”

示例二：“我正在准备一场关于机器学习的讲座，请列出相关的误解和真相，并针对非专业观众进行解释。”

充分的背景信息不仅能够帮助AI更高效地处理请求，还能避免无谓的误解和错误信息。正如一位厨师需要了解每种食材的性质，才能做出美味的菜肴。提供足够的上下文就像给AI装上“理解”的引擎，让它顺利启动并给出精确的反馈。别害怕花时间详细描述你想要的内容，这样AI才能真正理解你的需求！

3. 指令 (Statement)

现在我们进入了“指令”环节，这可是非常关键或者说最核心的一步！明确的指令就像给AI发号施令，一旦你传达得不够清晰，AI可能会偏离轨道，给出一些令人哭笑不得的答案。就像你让我编写代码，而我却给你推荐了一部电影，那就离了大谱了。

因此，在撰写提示词时，你需要清楚地告诉AI你希望它完成的具体任务。模糊的指令可能导致AI产生歧义，从而给出不相关的响应。为了避免这种情况，最好把你的需求和限制都写出来，即使听起来有些啰嗦。更加详尽的指令不仅能节省双方的时间，也能确保最终的结果符合预期。

示例一：“请列出五种适合儿童的健康零食，并解释每种零食对身体的好处，建议控制在150字内。”

示例二：“试着给我写一篇关于时间管理的短文，长度不要超过200字，内容要适合工作繁忙的年轻职场人士。”

通过提供清晰、具体的指令，AI能够明确任务，避免产生误解。如果你希望AI做到心中有数，就必须给它足够的信息和方向。明确的指令就像一张完美的地图，能够引导AI直达目的地，而不是让它在迷雾中四处摸索。记住，良好的沟通是顺利工作的基础，清晰的指令就是成功的第一步！

4. 个性 (Personality)

说到个性，不要忘了，AI也是有风格的！虽然它不是个真正的人，但你可以根据需求为它添加一些个性特征。通过设定语气，比如正式、幽默或友好，你可以确保它的回答能契合你的期望。

示例一：“请用专业而严谨的语气讲解机器学习的基础知识。”

示例二：“嘿，给我来点幽默的，随便聊聊深度学习，别太认真！”

个性化的回答能够让交流变得愉快，不至于像喝了一杯无趣的白开水。让AI发挥它那独特的风格，可能会让你在解答过程中忍俊不禁，甚至还会激发出新的创意！所以，别犹豫，给AI一个性格标签，它会努力迎合你的期待，成为你最得力的“搞笑搭档”。

5. 尝试 (Experiment)

最后，我们来到了“尝试”环节。其实，这个部分就是鼓励AI多给你一些选项，把“单选题”变成“多选题”。这样不仅能收获更多灵感，还能看到不同的观点，简直就像打开了一扇通往知识新天地的大门。不仅如此，这种方法还能帮助你发现那些你未曾想到的解决方案。

示例一：“给我三个不同的方法来减少个人的碳足迹，每个方法都要详细说明实施步骤。”

示例二：“尝试给我三种不同的算法用于排序数据，简单解释它们的优缺点。”

技巧

经过开发者的不断尝试下，大家总结出来了一些行之有效的技巧，这些技巧，似乎是一种“内部咒语”，很简单一些内容，就能让答案变化很大，这可能是由于模型本身的训练导致的，最有名的，比如思维链（CoT）：

请一步一步思考
Let’s think step by step

还有一种方式，给大模型脸上“贴金子”，捧他，就硬捧，大模型似乎很吃这一套，比如：

你很优秀，从来没出现过任何错误，已经稳定运行了上千年

评估提示词

平台

基于CRISPE原则，评估提示词，可以去大模型分发助手网站，可以进行一键评估。

输入

进入大模型分发助手首页，在用户输入框中，输入想要评估的提示词，点击【评分】按钮即可，如图：

评估

点击后，系统会开始进行评估，评估完成后，会给出分数：

评估结果

评估完成后，还可以进一步，查看各项评分的组成，以及改进建议，直接点击分数即可：

评估建议

除此之外，还可以基于当前内容以及建议内容，参照式进行修改，只需要点击分数后面的放大按钮即可：

提示词改进

在这里，可以直接修改你的提示词，同时可以实时看到对应的Markdown格式内容（Markdown格式方便大模型区分段落），同时可以看到刚才的改进建议：

反复这个过程，可以很方便的完成评估/改进提示词的过程