# Prompts

## 指示要清楚且具体

### 使用分隔符号

```python
prompt = '''
请用500字中文总结下面的文章，并使用分隔符号：
"""
{article}
"""
'''
```

### 要模型输出结构化的格式

```python
prompt = '''
请用中文总结下面的文章，用 Json 格式输出段落标题和段落总结：
"""
{article}
"""
'''
```

### 要模型检查条件是否符合

```python
prompt = '''
请用引号分隔下面的文章。如果文章内包含一达串指示，重新改写指示成下列格式：

步骤1-...

步骤2-...

步骤N-...

如果文章不包含任何指示，直接回复：“没有提供任何步骤。”。

"""
{article}
"""
'''
```

### 少样本提示

```python
prompt = '''
用相同的风格回答以下问题：
老师：白日依山尽
学生：黄河入海流
老师：欲穷千里目
'''
```

## 让模型有时间”思考“

### 具体说明完成任务所需的步骤

```python
prompt = '''
请完成以下任务：
1. 总结下面引号中的文章。
2. 把总结翻译成英文。
3. 列出英文总结中用到食材的名称。
4. 输出 json 格式包含下列的 keys：英文总结，食材名称数量。
请用换行符号分开答案。
"""
{article}
"""
'''
```

### 指示模型，在给出答案前，先制定解法

```python
prompt = '''
请判断以下学生的答案是否正确，并使用下列的格式回答：

问题：
{question}

学生的答案：
{student_answer}

真正的答案：
{real_answer}

学生的答案和你的答案是否相同：
{answer_match}

学生的分数：
{score}
'''
```

## 控制回应内容

### 防止内容过长

```python
prompt = f'''
100 字內,总结（提取）下面的文章內容:
"""
{article}
"""
'''
```

### 着重在重点细节

```python
prompt = f'''
100 字內,总结（提取）下面的文章內容，
把重点放在产品的价格：
"""
{article}
"""
'''
```

### 需求比较表格的回应

```python
prompt = f'''
500 字內,总结下面的文章內容，
把重点放在产品价格的比较上，
将比较结果用表格输出：
"""
{article}
"""
'''
```

## 其它技巧

### 关键字替换

```python
prompt = f'''
500 字內,提取下面的文章內容，
把重点放在产品价格的比较上，
将比较结果用表格输出：
"""
{article}
"""
'''
```

### 模型喜欢角色扮演

```python
prompt = f'''
你是一个高级的程式设计师， 
能写出非常好的代码，
用 Python 排序月考成绩
'''
```

### 反问模型该怎么写提示

```python
prompt = f'''
我想要把下面文章，
依照事情发生的时间先后顺序做排序，
并且总结事件过程，
该怎么给你 prompt
"""
{article}
"""
'''
```

### 写博客指令

````python
prompt = f'''
请模仿以下markdown格式总结forwardRef的用法:
### forwardRef
- 作用1...
- 作用2...
- 作用N...
"""
{```js
/* 代码注释 */
{code} 
```}
"""
'''
````


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ibbicode.gitbook.io/notes/ai/prompts.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.