4.4 🔥提示词模板库｜细分应用场景
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飞书用户92367月14日修改
Prompts 提示词库｜AI Copilot for X
一些好用的高质量 Prompts 模板集锦：
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作者简介：
我是文森，一个10年+品牌策划人，AI提示词&提效玩家。
现阶段热衷于AI辅助内容营销探索，欢迎交流分享AI创作/灵感/实用工作流，一起用AI打开更多创作可能。
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Prompts 提示词库｜AI Copilot for X
用好 Prompt 模板，让 AI 助手，助力你在各种细分应用场景下生产力 up
Prompts 提示词不仅仅是文字，它们是激活 AI 潜能的魔法咒语，更是可以挥舞的魔法棒。
也像是一把把钥匙，能够解锁 AI Copilot 助手的无限潜能。
想象一下，当你将这些精心设计的 Prompts 与 AI Copilot 助手结合，无论是撰写文案、创作图像、制作视频、深入商业分析、塑造品牌形象还是提升办公效率，通过精准的 Prompts 提示词，各种应用场景（用 X 代表）的效率都将得到更大的提升。
它不仅仅是提高生产力的辅助，更是激发创新思维的源泉。
如何写好结构化 Prompt ?
当我们在谈 Prompt 的结构的时候，我们在谈什么？
当我们构建结构化 Prompt 的时候，我们在构建什么？什么是真正重要的事情？
构建全局思维链
对大模型的 Prompt 应用CoT 思维链方法的有效性是被研究和实践广泛证明了的。
一个好的结构化 Prompt 模板，某种意义上是构建了一个好的全局思维链。 如 LangGPT 中展示的模板设计时就考虑了如下思维链:
👉
Role (角色) -> Profile（角色简介）—> Profile 下的 skill (角色技能) -> Rules (角色要遵守的规则) -> Workflow (满足上述条件的角色的工作流程) -> Initialization (进行正式开始工作的初始化准备) -> 开始实际使用
一个好的 Prompt ，内容结构上最好也是逻辑清晰连贯的。结构化 prompt 方法将久经考验的逻辑思维链路融入了结构中，大大降低了思维链路的构建难度。
构建 Prompt 时，不妨参考优质模板的全局思维链路，熟练掌握后，完全可以对其进行增删改留调整得到一个适合自己使用的模板。例如当你需要控制输出格式，尤其是需要格式化输出时，完全可以增加 Ouput 或者 OutputFormat 这样的模块（可参考附录中的 AutoGPT 模板）。例如即友 李继刚 就构建了很多结构化 Prompt，其他修改同理。
附：
抛开日常chat的一般性prompt，更多的结合标准workflow创建的bot式prompt，对于普通人来说，需要一些范式
我们写结构化 Prompt 用一些固定的格式，类似语法结构，用 markdown+类，LangGPT 和李继刚老师把这个理念发言光大，到现在结合函数式编程写 Prompt的Lisp正在火热。
Prompt 应该更能让机器看得懂，对于System Prompt更是如此，不需要让人看懂，只需要封装好，以及可拓展性更强，用户可以用自然语言交流即可。
这里这些 prompt 模板，希望在贴合各个应用场景的情况下，做到通用性的适配，让我们与 AI 的交流更加专业便利，更好地调动和发挥 AI 的能力
为什么要用“伪代码”形式的 Prompt？
“伪代码形式”和“自然语言形式”，这两者不仅在结构上有差异，适用的场景和优势也不同。
伪代码形式 vs 自然语言形式的对比
对比维度 | 伪代码形式 | 自然语言形式 |