大家好，我是梦飞。
今天补听了@李继刚Arthur 老师在AIPO共学中的直播，本次是李继刚老师第一次的直播分享，颇为难得。
看的时候频频感叹李继刚老师对提示词的理解之深刻，思路之清晰，多处的总结都让我有一种茅塞顿开，醍醐灌顶之感。
顿感此等分享如不整理为文稿，让更多人看到，简直是藏之名山，却未传其人！
如果干货我没让粉丝们看到，我是真没把粉丝们当家人了，强烈建议阅读！
因此，我斗胆自己动手整理了全篇分享。整场直播约2小时，原分享文本约32000字。因为是直播，所以原文本表述中有非常多的口语化和一些评论交谈。
为了保持全文通畅，尊重继刚老师分享和方便大家阅读，我对整个文稿内容进行了纯人工整理，尽量保留了原话，全篇没有用到任何AI处理。以此保证在做了些许调整和精简的情况下，保留原汁原味的阅读体验。
读书多，脑海中有很多方法论，把那些方法论一封装就是一个场景，所以写起来就有源源不断的想法会冒出来。 read in. prompt out. 因在前边，果在后边。 事物当前的本质，它不是客观的，而是取决于当时的社会的对它的意义的诠释。 提示词写不好就在外边去找，不断地试词，不断地调，那是跑偏了，真正的效果不好的时候，要回退，先回到自己脑海中，去想脑海中那个东西。 虽然只写了这三个字，但是哲学家这三个字是一个大的压缩包。 因为你措辞的足够精准，那个词在大模型向量与 embedding 那个向量空间中足够精准，相当于一支箭直接射在点上。 我觉得写提示词是有味道的一件事情，这个提示词，一看就是你的味道。
以下是分享整理稿：
一、Prompt之道：清晰表达
表达什么 如何清晰表达
只要做到这两步，我理解提示词这个事，你就成功了，这就是我去年的理解。
1.1 表达什么
如果说让我来说写提示词有什么经验分享的话，这是我最想分享的内容。提示词不在于如何写，而在于如何输入以及如何感知这个输入，以上是关于表达什么。
1.2 如何清晰表达
我觉得有两个身份的人应该是有优势的，一个是文科生，就是他们对于文字的那个细微差异会下功夫去学他们，系统性地学过，他们应该是对文字很敏感的。这一波人写提示词应该是有优势的。 第二波应该是学哲学的人，他们对于词的那个压缩的语义，这些的那个浓缩程度的理解和思考的深度，对于一些提示词跟大模型交互一定是有优势的。他们只是需要一个契机，进到这个门里，跟大模型能做交互这个事就会起飞。 当然那心理学可能也是，别的学科当然有别的学科的一些特点和优势，就但是文科和哲学，我觉得是比较特殊的两个学科。
无论是事件，还是现象、词语、观念，无一不富有丰 富多彩的含义。 事物有时表现为这样，有时表现为那样，有时呈现更复 杂的情形 ——这一切都取决于占有事物的力（众神）。 《尼采与哲学》
按使用场景导览| 各个场景提示词收录
而清晰表达的根就在：
read in. prompt out. 因在前边，果在后边。
二、Prompt之术：三板斧
分配角色 给出示例（few-shots） 思维链（Chain-of-Thought）
我觉得这三个是所有写提示词都绕不过去的，你如果是从 0 到 1 开始去学，我认为你应该是在这三个地方去下功夫去研究它的。
2.1 分配角色
2.2 给出示例（few-shots）
这部分只要大家在使用过程中有这根弦，然后写场景的时候你可以对比一下加这个和不加这个的效果，慢慢就有感觉了。
2.3 思维链COT
三、彩蛋
3.1 压缩表达
一段话, 意思不变, 如何使用一句话来表达? 一句话, 意思不变, 如何使用一个词来表达? 一个词, 意思不变, 是否可能使用「一个字」来表达？
第一个效果是精准。
你不能去通过一堆的话去描述你脑海的意思，就会倒逼自己精准表达。
我觉得写提示词应该是有味道的一件事情，就这个词，这个提示词你一看你就这是你的味道。
3.2 你是画师
当然明年有可能我可以再冲破这一层，再找到一个更好的，更契合大模型的一个道。但是当前我的理解就是这一层，今天的分享就到这了。
END
整理不易，既然看到这里了，如果对你有帮助就顺手点个关注、在看、转发三连吧~
注：以上内容来自于“李继刚直播分享”，张梦飞- Equity AI公众号进行整理，转载请注明出处，如有侵权请联系删除。
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