AI 时代，你和他人的差异可能直接体现在如何提出合适的提示词（Prompt）上。科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 11 日）发布博文，报道称 OpenAI 更新提示词优化功能 Playgound，新增引入“元提示”（meta-prompt）工具。“元提示”（meta-prompt）工具主要帮助用户更高效地创建、改进针对大型语言模型（LLMs）的提示，节省开发高质量 AI 提示的时间。
AI 时代，你和他人的差异可能直接体现在如何提出合适的提示词（Prompt）上。科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 11 日）发布博文，报道称 OpenAI 更新提示词优化功能 Playgound，新增引入“元提示”（meta-prompt）工具。
“元提示”（meta-prompt）工具主要帮助用户更高效地创建、改进针对大型语言模型（LLMs）的提示，节省开发高质量 AI 提示的时间。
OpenAI 表示，“元提示”结合了实际应用中的最佳实践和经验，旨在为用户提供快速的起点，避免从零开始撰写提示词的烦琐过程。
元提示采用结构化的方式进行提示生成。具体步骤包括：
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简要描述任务：首先提供任务的简要描述。
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详细说明：接下来，提供额外的细节和可选部分，包括逐步说明、输出格式、示例和备注。
OpenAI 在开发元提示时遵循了一系列核心原则，包括：
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理解任务目标：明确任务的主要目标和要求。
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最小化更改：在改进现有提示时，尽可能减少更改。
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强调推理步骤：在得出结论之前，鼓励进行推理步骤。
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使用清晰语言：确保使用清晰、具体的语言表达。
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应用 Markdown 格式：提升可读性，确保信息传达明确。
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尽可能保留用户提供的内容
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指定最适合的输出格式