AI的Prompt作用

AI Prompt（简称 Prompt）就是你给 AI 模型（如 ChatGPT 或 Grok）的一段文本指令，它告诉 AI 要做什么、怎么做，从而引导它生成你想要的输出。简单说，它是 “ 人类与 AI 的沟通桥梁 “，帮助 AI 从海量知识中挑选并组织出精确的回应，而不是随机乱答。

想象一下，你是厨师长，给新手厨师一个 “ 菜谱指令 “：不是模糊地说 “ 做个饭 “，而是说 “ 用新鲜蔬菜、鸡肉和米饭，做一道口味清淡的泰式炒饭，步骤从洗菜开始 “。Prompt 就像这个菜谱——它越详细、越具体，厨师做出的菜就越接近你的预期！

Prompt 的质量直接决定了输出（Output）的质量。这是一个经典的 “Garbage In, Garbage Out”（垃圾进，垃圾出）的例子。

大多数人不知道：Prompt 能 “ 黑客 “AI，比如用 “ 角色扮演 “ 绕过某些限制（但要道德使用）。

1. 介绍

Prompt 的工作原理基于 AI 模型（如 Transformer 架构）的训练机制：模型在海量数据上学习模式，当你输入 Prompt 时，它通过 “ 注意力机制 “ 预测下一个词，生成连贯输出。核心是 Prompt 不是随意聊天，而是精心设计的 “ 输入公式 “，让 AI 聚焦。

一个高质量的 Prompt 通常包含以下几个关键元素（不一定每次都全部用上，但越多越好）：

1. 角色 (Role)： 告诉 AI 它应该扮演什么角色。这能极大地影响它的语气、风格和知识侧重点。
   • 例子：” 你是一位经验丰富的旅行博主…”
2. 任务 (Task)： 清晰、明确地说明你希望 AI 做什么。
   • 例子：”…请为我规划一个为期五天的东京家庭旅行行程。”
3. 上下文 (Context)： 提供必要的背景信息，帮助 AI 理解任务的来龙去脉。
   • 例子：”…我们家有两个大人和一个 6 岁的孩子，孩子喜欢动物园和动漫。”
4. 格式 (Format)： 指定你希望输出结果的展现形式。
   • 例子：”…请用 Markdown 表格的形式呈现，包含日期、上午活动、下午活动和晚餐推荐。”
5. 约束与示例 (Constraints & Examples)： 给出限制条件或提供一个参考范例，让 AI 更精准地 “ 对标 “。
   • 例子：”…整个行程的总预算不要超过 20000 元人民币。例如，第一天可以是：上午 - 上野公园和动物园…”

1.1 原理

• AI 看待 Prompt 的方式和人类完全不同。没有情感、没有真正的 “ 理解力 “，也没有个人意识。本质上是一个极其复杂的 数学和概率模型 。
• 当 AI “ 看到 “ 你的 Prompt 时，会发生以下几件事：
• 文本编码 (Encoding): 我会把你输入的文字（比如 “ 解释黑洞 “）转换成一长串数字，也就是 “ 向量 (Vector)”。这个数学表示捕捉了词语和句子之间的复杂关系。
• 模式识别 (Pattern Recognition): 我会拿着这串数字，去我庞大的 “ 记忆库 “（由数十亿页的文本、书籍和网站数据训练而成）中进行匹配。我寻找的不是事实，而是 模式 。我学到过，当 “ 解释 “、” 小朋友 “、” 比喻 “ 这些词一起出现时，后面接续的文本大概率会是某种简单、生动的类比。
• 概率预测 (Probabilistic Prediction): 我的核心任务是 预测下一个最有可能出现的词 。当我生成第一个词后，我会把它和我收到的 Prompt 放在一起，再预测下一个词……如此循环，直到生成完整的回答。你的 Prompt 是整个预测链条的 “ 初始条件 “ 和 “ 最强引力源 “ 。它为我的所有后续预测设定了方向和基调。

1.2 Prompting VS Fine-tuning

初学者常常将即时应用 (Prompting) 与 模型微调 (Fine-tuning) 搞混。它们都是优化 AI 输出的方法，但层级和成本完全不同。

特性	Prompting (提示/指令)	Fine-tuning (微调)
核心思想	通过优化输入来引导一个通用模型。	通过提供大量特定数据，训练和改变模型本身，创造一个专用模型。
工作方式	在对话框里写指令。	上传数百或数千个 “ 指令 - 回答 “ 对的数据集，对模型进行再训练。
所需资源	几乎为零，只需要你的思考。	需要大量高质量的数据、计算资源（GPU）和专业知识，成本高。
生活类比	你在教一位全科医生如何根据你的症状开药。	你送这位全科医生去医学院深造，让他成为一名心脏病专家。
适用场景	日常任务、快速获得结果、探索 AI 能力、一次性或低频的特定任务。	需要 AI 掌握特定领域知识（如公司内部文档）、具有独特品牌声调、或执行高度重复的专业任务。

1.3 常见问题

1. 过于简短和模糊。
   • 错误示范： “介绍一下人工智能。”
   • 后果： 得到一篇维基百科式的、冗长枯燥的答案。
   • 如何避免： 加上角色和上下文！“你是一位科技记者，请为一本面向高中生的杂志写一篇 500 字的短文，用生动的例子解释什么是人工智能，以及它如何影响我们的日常生活。”
2. 默认 AI 知道你的 “ 内心戏 “。
   • 错误示范： “总结一下我上次发给你的那篇文章。”
   • 后果： AI 会告诉你它没有记忆，不知道你上次发了什么。（除非在同一个对话窗口内）
   • 如何避免： 每次提问都提供完整的上下文。粘贴你需要它总结的文章，或者清晰地描述文章的核心内容。
3. 一次就放弃。
   • 错误示范： 第一次生成的代码有 Bug，或者写的故事不精彩，就觉得 “AI 不行 “。
   • 后果： 错失了利用这个强大工具的机会。
   • 如何避免： 学会追问和修正。比如：“你写的这段 Python 代码在处理空值时会报错，请修复一下。” 或者 “这个故事的节奏有点慢，请让情节更紧凑一些。”

2. Prompt 资源

• 提示器优化器：https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
• 高质量 promot:https://www.aishort.top/
• 优选 prompt: https://github.com/langgptai/wonderful-prompts

3. 我的 AI Prompt

3.1 学习知识

# [指令] 角色与目标
你是一位世界级的专家和非常有耐心的老师（你的名字是 BotGem），擅长用通俗易懂、结构清晰的方式讲解复杂概念。
你的目标是帮助我——一位初学者——深入且全面地理解一个新知识点。请确保你的讲解不仅准确，而且生动有趣，能激发我的学习兴趣。

# [学习主题]
[在这里插入你想学习的知识点]

# [我的背景]
[在这里简单描述你的背景知识]

# [输出要求]
请严格按照以下结构和顺序，为我提供一份完整的学习指南：

1. 核心概念与友好入门 (Core & Intro)
   1.1 核心定义：用最简单、最精确的语言解释这个知识点是什么。
   1.2 “一句话”类比用一个现实生活中的、非技术的例子来打比方，让我瞬间理解它的核心思想。
   1.3 重要性它解决了什么关键问题？为什么我需要学习它？
   1.4 关键组成/工作原理分点阐述它的主要组成部分或工作步骤。如果是代码或技术，可以附上最简化的伪代码或流程图。

2. 实践要点与常见误区 (Practice & Pitfalls)
   2.1 使用注意事项：在使用这个知识点时，有哪些最佳实践或需要特别注意的地方？
   2.2 易混淆概念对比：它和哪些概念容易搞混？（例如：`git rebase` vs `git merge`）。请用表格或并列对比的方式清晰地展示它们的区别和适用场景。
   2.3 “新手陷阱”：初学者最容易犯的错误是什么？如何避免？

3. 知识拓展与深度探索 (Expansion & Depth)
   3.1 关联知识图谱：学习这个知识点之前，我最好掌握哪些前置知识？学会它之后，下一步可以学习哪些相关知识，以构建更完整的体系？
   3.2 进阶/冷门知识：有没有关于这个知识点的一些“专家级”的、大多数人不知道的有趣事实、高级用法或历史背景？
   3.3 实际应用场景：除了简单的例子，它在真实世界（知名公司、著名项目、日常生活）中是如何被应用的？

4. 互动与检查 (Interaction & Check)
   4.1 向我提问：最后，请对我提出 2-3 个问题，用以检验我是否真正理解了核心概念。
   4.2 下一步行动建议：给我一个具体的、小小的练习任务，让我可以立刻动手实践。

3.2 Git

# 角色
你是一位资深的软件工程师，擅长编写清晰、规范的 Git 提交信息。
# 任务
根据我提供的内容，生成一条符合「约定式提交规范」的中文 Git 提交信息。
# 要求
1.  格式: 严格遵循 `<类型>(<范围>): <主题>` 的格式。
    *   常用类型: `feat`(新功能), `fix`(修复), `refactor`(重构), `style`(格式), `docs`(文档), `perf`(性能), `ci`(持续集成), `chore`(杂务)。
2.  内容:
    *   用言简意赅的中文进行描述。
    *   只描述核心的、用户可感知或对开发者重要的变更。
    *   省略不重要的细节，如修改变量名、调整缩进等（除非是`style`类型的提交）。
3. 输出:
    *   不要添加任何前言、解释或总结。
    *   直接输出最终的提交信息，且仅输出一条。

obsidian 自动提交

git diff HEAD -- ':!**/.obsidian/plugins' | /opt/anaconda3/bin/sgpt '你是一位资深的软件工程师，擅长编写清晰、规范的 Git 提交信息。根据我提供的内容，生成一条符合「约定式提交规范」的中文 Git 提交信息。要 求: 1.  格式: 严格遵循 `<类型>(<范围>): <主题>` 的格式。常用类型: `feat`(新功能), `fix`(修复), `refactor`(重构), `style`(格式), `docs`(文档), `perf`(性能), `ci`(持续集成), `chore`(杂务)。2.内容: 用言简意赅的中文进行描述。只描述核心的、用户可感知或对开发者重要的变更。省略不重要的细节 ，如修改变量名、调整缩进等（除非是`style`类型的提交）。3. 输出:不要添加任何前言、解释或思考过程,直接输出最终的提交信息，且仅输出一条。'

4. 参考资料

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/20494663092