ChatGPT 速查备忘单

• Prompt (提示词)：引导 AI 模型生成回答的输入文本或查询句。[s]
• Tokens (令牌/词元)：AI 模型处理文本的最小单位（如单词、子词、字符或标点符号），数量取决于具体模型及 Token化 方式。[s]
• Token Limit (Token 上限)：AI 模型在单次交互中能够处理的最大 Token 数量。[s]
• Artificial intelligence (AI / 人工智能)：使机器能够模拟人类认知（如学习、理解、解决问题、决策、创造力与自主性）的技术。[s]
• AI Model (AI 模型)：基于数据集训练、用于识别模式或进行决策而无需人工干预的程序。[s]
• Large language model (LLM / 大语言模型)：基于 Transformer 架构、在大规模文本数据集上训练以理解和生成自然语言的 AI 模型。[s]
• Hallucination (幻觉)：AI 产生了不存在的模式，生成无意义或不准确输出的现象。[s]
• Jailbreak (越狱)：利用 AI 系统漏洞绕过其道德安全准则并执行受限操作的行为。[s]

• Zero-shot (零样本提示)：不提供任何示例，直接向 AI 提出要求。[s]
• One-shot (单样本提示)：在提示词中附带一个标准示例。[s]
• Few-shot (少样本提示)：在提示词中附带多个示范示例。[s]
• Chain of thought (思维链 / CoT)：引导模型将复杂的推理拆解为中间步骤逐步推理。[s]

• 学习与研究 (Study and learn)：交互式学习模式，鼓励一步步推导解决问题而非直接给答案。[s]
• 图像生成 (Create image)：根据文本 Prompt 提示词生成图像。[s]
• 深度思考 (Think longer)：执行更深入的逻辑推理，生成更准确、详尽的回答。[s]
• 深度研究 (Deep research)：阅读并综合多个网络来源的内容，产出带引用的结构化报告。[s]
• 联网搜索 (Web search)：实时检索互联网上的最新信息。[s]
• Canvas (画布模式)：专为协作写作和代码开发设计的独立界面，支持内联编辑、修改建议与反馈。[s]

• 优先使用最新版本的模型，因为最新模型理解力更强且更容易写 Prompt。[s]
• 在对话开头或切换话题时直接说明全局通用要求，避免在多轮对话中重复提示。
• 无需对 AI 使用礼貌用语（如“请”、“谢谢”），因为这会增加无谓的 Token 计算成本。[s]
• 避免使用显式的求助客套话（如“你能帮我做X吗？”）。
• 除非需要明确多方身份，否则无需在 Prompt 中反复提及自我（如“我想让给我做X”）。

• 保持清晰、具体，并提供足够的上下文，方便模型准确理解要求。[s]
• Prompt 工程通常需要反复迭代调试——通过调整措辞、补充背景上下文或简化请求。[s]
• 将复杂的任务拆解为多个聚焦的小 Prompt 分步完成。[s]
• 明确指出重点关注领域，高亮关键要求，并让 AI 提供多种备选方案。[s]
• 提供期望输出格式的具体示例，可极大地提高生成结果的准确性。[s]
• 重点关注“应该做什么”，而不仅是“避免做什么”。[s]
• 撰写 Prompt 前，先明确最终目标和预期输出结果。[s]
• 尽量提供重要的关键词或短语，以利于 SEO 并明确向 AI 表达术语偏好。[s]
• 删除多余或重复的冗余信息，保持 Prompt 精准干净。[s]
• 避免使用相互矛盾的术语，以免让 AI 感到困惑。[s]
• 相比于封闭式问题或 是/否 问题，开放式提问通常能获得更详尽的解答。[s]
• 如果拿不准怎么写，可以直接让 AI 帮自己生成最佳 Prompt。[s]

• 切勿将敏感个人信息或商业机密直接提交给 AI，因为无法确定数据的存储安全及泄露风险。[s]

通用公式：

[角色/身份] [具体任务] [语言风格] [输出格式] [约束条件]

标准设定：

• 请扮演具有 [专业背景/要求] 的 [职业名称]
• 常用角色 Prompt 大全

角色扮演 (Roleplay)：

• 请扮演 [姓名]，具备 [外貌描述] [性格特征] [行为示例] [背景设定]，处于 [具体场景] 中

限制规则：

• 长度：[极其详细 | 极为精炼]，控制在 [数量] 个 [词/句子] 以内
• 语言：不使用晦涩的专业术语 / 用通俗语言解释
• 结构：提供 [数量] 个 [示例/选项]，无需前言和开场白