提升ai响应质量：使用prompt Decorators的5个简单步骤

人工智能与提示装饰器

人工智能是一个极其强大的工具，但其响应的质量往往取决于我们与其沟通的有效性。如果你曾经在从AI模型获得准确、结构良好的答案时感到困难，你并不孤单。许多用户在提示 formulation 中面临不一致、模糊的响应或过度的反复试验。如果有一种方法可以轻松标准化和优化AI输出呢？

进入提示装饰器

提示装饰器——一种简单而强大的方法，通过使用结构化前缀来增强AI响应。通过用标准化的指令引导AI，提示装饰器帮助确保答案清晰、合逻辑且组织良好。无论你是研究人员、开发人员、营销人员还是普通用户，这种技术都能为你节省时间和减少挫折，同时释放AI的全部潜力。让我们来探讨它是如何工作的以及为什么这很重要。

1. 引言：AI 提示的挑战

AI模型彻底改变了我们与技术的互动方式，使得自动内容生成、研究辅助和问题解决成为可能。然而，AI生成的响应的有效性在很大程度上取决于提示的结构。许多用户在与AI互动时遇到常见挑战：

• 模糊的提示导致不可预测的响应。 AI模型基于统计模式而非深刻理解生成答案。像 “解释机器学习” 这样的模糊提示可能导致从初学者友好的定义到高级技术讨论的广泛响应。

• 过于详细的提示笨重且不一致。 用户常常试图通过撰写过于详细的提示来弥补AI的不确定性，但这并不总是导致一致结构的响应。

• 有效的提示工程并不直观。 制作精确的提示需要经验，措辞的细微变化可能会显著影响AI的响应。在没有标准化方法的情况下，用户很难高效地获得所需的输出。

为了解决这些问题，我提出一个简单而强大的解决方案：提示装饰器 — 结构化前缀，以系统的方式优化AI响应。

2. 引入提示装饰器

受到Python装饰器的启发，提示装饰器允许用户通过在提示的开头使用简单的前缀来修改AI行为。它们提供了一种标准化的方式来构建AI响应，而无需冗长的说明。

什么是 Python 装饰器？

在 Python 中，装饰器以结构化的方式修改函数的行为。例如：

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def example_function():
    time.sleep(2)
    print("Function executed")

example_function()

这里，@timer_decorator 修改了函数 example_function() 以测量执行时间。受此概念启发，提示装饰器以结构化和可重用的方式修改 AI 响应。

为什么 +++ 而不是 @？

在 Python 中，@ 符号用于将装饰器应用于函数和类。另一方面，许多在线平台和工具也使用 @ 来标记用户和代理，这使得它在 AI 提示中成为一个不实用的选择。为了避免冲突并确保清晰，我选择了 +++ 作为提示装饰器的独特且直观的前缀。

提示装饰器示例

没有提示装饰器
在标准提示中，AI直接响应请求，而不一定解释其推理过程。

建议为一个专注于AI/ML视频教程的AI YouTube频道命名。

响应可能只是一个简单的建议名称列表，而没有任何关于其背后思考过程的见解。

使用 +++Reasoning 装饰器

通过在提示的开头添加 +++Reasoning，AI被要求首先解释其方法，然后再生成建议。

+++Reasoning  
建议为一个专注于AI/ML视频教程的AI YouTube频道命名。

这迫使AI提供一个结构化的解释，说明它考虑的标准——例如清晰度、相关性和受众吸引力——然后再建议名称。

• 推理为用户提供了额外的信息，关于AI响应背后的逻辑，使其更加透明和深入。
• 它还帮助AI生成更好的结果，通过指导其遵循刚才概述的逻辑步骤。这模拟了推理模型的工作方式，有效地帮助常规模型在回答之前“思考”。

通过使用 +++Reasoning，用户可以获得更结构化、合理且深思熟虑的响应。

3. 关键提示装饰器及其好处

提示装饰器是专门的标记，用于指导人工智能以更结构化、逻辑性强和更有用的方式生成响应。通过使用这些装饰器，用户可以控制AI模型如何处理和呈现信息，从而产生更高质量的响应。

理性装饰器

这个装饰器 (+++Reasoning) 确保 AI 在回答之前提供逻辑解释。AI 不直接给出答案，而是首先概述它在得出结论之前考虑的因素。

示例用例：

+++Reasoning
What is the best AI model for text generation?

好处：

• 帮助用户理解答案背后的逻辑。
• 确保更深思熟虑和有充分理由的回应。
• 模拟推理，使 AI 在回应之前“思考”。

分步装饰器

这个装饰器 (+++StepByStep) 指示 AI 将复杂任务分解为清晰的、按顺序的步骤。它对于需要系统执行的过程特别有用。

示例用例：

+++StepByStep
How do I fine-tune a transformer model?

好处：

• 通过呈现结构化步骤提高清晰度。
• 使技术解释更易于理解。
• 通过涵盖所有必要步骤确保完整性。

提示装饰器

这个装饰器 (+++Debate) 提示人工智能在给定主题上生成多种观点。人工智能不仅提供单方面的答案，而是呈现优缺点，促进平衡的讨论。

示例用例：

+++Debate
Is cryptocurrency a good investment?

好处：

• 通过展示不同的观点，鼓励批判性思维。
• 帮助用户根据多样化的意见做出明智的决策。

提示装饰器

这个装饰器 (+++Critique) 指示人工智能在建议改进之前分析一个想法的优缺点。它对于评估概念、产品或论点非常有用。

示例用例：

+++Critique
Evaluate the pros and cons of online education.

好处：

• 提供全面的评估。
• 通过识别改进领域来增强解决问题的能力。

精炼装饰器

这个装饰器 (+++Refine(iterations=N)) 指示人工智能进行多次精炼，在每一步改善输出。迭代次数 (N) 指定人工智能应该多少次精炼其响应。

示例用例：

+++Refine(iterations=3)
Suggest a tagline for an AI-powered writing assistant.

好处：

• 产生更精致和高质量的结果。
• 有助于精炼创意内容，如品牌或信息传达。

引用装饰器

这个装饰器 (+++CiteSources) 确保人工智能为其主张提供参考或引用。它对于学术、基于研究或依赖事实的话题特别有用。

示例用例：

+++CiteSources
Who invented the printing press?

好处：

• 通过提供可验证的来源来提高可信度。
• 降低误信息的风险。

事实检查装饰器

该装饰器 (+++FactCheck) 优先验证事实准确性，然后再生成响应。对于精确性至关重要的话题，这一点尤为重要。

示例用例：

+++FactCheck
What are the health benefits of coffee?

好处：

• 确保可靠和准确的信息。
• 帮助用户避免误导性或不正确的数据。

输出格式装饰器

这个装饰器 (+++OutputFormat(format=FORMAT)) 将响应结构化为特定格式，例如 JSON、XML、Markdown 或纯文本。它对编程、数据分析和报告任务非常有用。

示例用例：

+++OutputFormat(format=JSON)
List three major AI advancements in 2024.

好处：

• 确保与技术要求的兼容性。
• 通过自动生成结构化输出节省时间。

语气控制装饰器

这个装饰器 (+++Tone(style=STYLE)) 允许用户控制响应的语气，无论是正式、随意、技术性还是说服性。它对于内容创作和专业沟通尤其有用。

示例用例：

+++Tone(style=Formal)
Write an email to a professor requesting an extension on an assignment.

好处：

• 适应不同受众和上下文的响应。
• 提高沟通的可读性和专业性。

为什么使用提示装饰器？

每个装饰器都有独特的功能，但它们共同提供了显著的优势：

• 增强清晰度： 确保结构化和表达清晰的响应。
• 提高准确性： 有助于验证事实和引用来源。
• 模拟思维过程： 鼓励AI在回应之前进行批判性思考。
• 自定义响应： 允许用户控制语气、格式和细节水平。

通过将这些装饰器纳入提示中，用户可以显著提高AI生成答案的深度、可靠性和相关性。

4. 提示装饰器的定义

一个 提示装饰器 是添加到提示中的特殊指令，用于修改人工智能生成响应的方式。这些装饰器有助于强制执行结构化、逻辑性和组织良好的答案，使用户能够控制人工智能行为的各个方面，例如推理深度、响应格式、语气和事实准确性。

以下是官方定义的提示装饰器：

• +++Reasoning
• +++StepByStep
• +++Socratic
• +++Debate
• +++Critique
• +++Refine(iterations=N)
• +++CiteSources
• +++FactCheck
• +++OutputFormat(format=FORMAT)
• +++Tone(style=STYLE)

为了有效地使用这些装饰器，我亲自指示 ChatGPT 记住它们。由于 ChatGPT 的个性化功能，这些装饰器现在被存储并可以在我的对话中自动应用。这使我能够获得更结构化且符合我期望的响应。

然而，在其他环境中，定义和使用提示装饰器并不是那么简单。一些用户可能需要依赖系统提示在人工智能交互开始时注入这些定义。其他人可能会使用代码、插件或自动化脚本，自动将装饰器定义添加到每个提示前。

为了使这些装饰器更易于访问，我在 GitHub 存储库中分享了它们的定义。

为了简化在个性化人工智能设置之外采用提示装饰器，定义文件包含：

1. 提示装饰器概念的定义 — 这确保任何人工智能系统都能理解这些装饰器的含义。
2. 各种提示装饰器的声明 — 这使 AI模型能够在响应提示时正确解释和应用这些装饰器。

通过在人工智能系统中包含这些定义，用户可以确保获得更 一致、结构化和高质量的响应，以满足他们的需求。

重要的是要注意，这并不是理想的实现，其他人可能会找到更好的方法来定义和使用这些提示装饰器。目前的方法只是这个想法的实现 — 一种使用户能够定义结构化指令并高效重用它们于日常人工智能交互中的方式。

特别是在 ChatGPT 的记忆和个性化功能下，这种方法显著减少了重新解释指令的需求。它节省了时间，使用户能够通过更短但结构化的提示实现更多。

5. 现实世界的应用

营销与内容创作

营销人员和内容创作者经常优化他们的信息，以确保清晰度、参与度和品牌一致性。这个过程通常涉及多轮头脑风暴和编辑。+++Refine(iterations=3) 装饰器通过根据给定的提示生成逐步改进的文本版本来自动化这个优化过程。

示例用例： 一家公司需要一个引人注目的标语，用于一款由人工智能驱动的生产力工具。与其手动迭代不同版本，他们使用：

+++Refine(iterations=3)
Suggest a list of taglines for an AI-powered productivity tool.

人工智能将生成一个初始标语，然后在三次迭代中对其进行优化，提高其清晰度、影响力和吸引力。

好处：

• 通过自动化内容优化节省时间。
• 通过探索多种变体增强创造力。
• 确保营销活动的信息精练且引人入胜。

您可以将 +++Refine 与 +++Reasoning 结合使用，以获得更好的结果：

+++Refine(iterations=3)
+++Reasoning
Suggest a list of taglines for an AI-powered productivity tool.

数据提取为开发者

开发者通常需要结构化数据用于自动化、应用程序接口集成和数据处理。手动格式化AI生成的响应可能耗时且容易出错。+++OutputFormat(format=JSON) 装饰器确保响应自动以所需格式结构化，消除了手动数据转换的需要。

示例用例： 一位开发者正在构建一个金融分析仪表板，并需要结构化的AI生成的见解：

+++OutputFormat(format=JSON)
List the top three AI trends in financial markets.

AI将返回一个结构良好的JSON响应，使其易于集成到系统中，而无需额外的格式化。

好处：

• 消除了手动数据解析和格式化的需要。
• 确保与应用程序接口和自动化工作流的兼容性。
• 通过强制一致的输出结构减少错误。

商业与政策决策

高管、政策制定者和商业领袖在做出明智决策之前必须评估不同的观点。+++Debate 装饰器确保 AI 生成的响应呈现出良好的平衡观点，考虑优缺点、风险和替代视角。

示例用例： 一位首席执行官正在考虑是否将公司转变为完全远程工作模式，并希望就此主题获得 AI 生成的辩论：

+++Debate 
Should companies shift to permanent remote work? 

AI 将生成一个结构化的响应，概述优势（例如，灵活性提高、成本节省）和挑战（例如，潜在的协作问题、对公司文化的影响）。

好处：

• 通过呈现多种观点来鼓励批判性思维。
• 帮助领导者做出全面、明智的决策。
• 通过确保考虑多样化的视角来减少偏见。

研究与学术写作

研究人员、学生和学者通常需要可信的来源来支持他们的论点和发现。 +++CiteSources 装饰器确保 AI 生成的响应包含来自可靠来源的参考或引用。

示例用例： 一名撰写气候变化研究论文的学生希望获得带有引用的 AI 生成的见解：

+++CiteSources
What are the main causes of climate change?

AI 将提供一个由可信的科学研究、学术论文或政府报告支持的答案。

好处：

• 通过包含可验证的来源来提高可信度。
• 减少研究中的错误信息传播。
• 通过自动引用关键研究和来源节省时间。

6. 提示装饰器的未来

提示装饰器有潜力彻底改变用户与人工智能的互动方式，发展成为一个广泛认可的系统，用于控制和优化人工智能的响应。随着AI模型变得越来越先进并被广泛采用，几个关键的发展可能会塑造提示装饰器的未来。

集成到 AI 应用程序接口

其中一个最重要的进展可能是行业领导者如 OpenAI、Google 和 Microsoft 提供的 AI 应用程序接口中对提示装饰器的原生支持。开发者可以在 API 请求中将装饰器作为结构化参数指定，而不是手动附加到提示上。

示例用例：

使用 AI 驱动的聊天机器人 API 的开发者可以发送如下请求：

{
  "prompt": "Summarize this research paper.",
  "decorators": ["+++CiteSources", "+++FactCheck"]
}

这将允许 AI 模型自动应用结构化推理、引用和准确性检查，而无需依赖手动格式化。这种方法将使 AI 集成在各种应用中更加可靠、可定制和可扩展。

Adoption as an Open Standard

Just as Markdown provides a universal syntax for text formatting, 提示装饰器 (+++) could become a standardized way to guide AI responses across platforms and AI模型.

If widely adopted, platforms like search engines, writing assistants, coding tools, and virtual assistants could recognize and process decorators natively, ensuring more consistent AI behavior across different systems.

Potential Impact:

• Users could apply decorators seamlessly across multiple AI applications, reducing inconsistencies in responses.
• AI模型 could be trained to recognize and interpret decorators, improving output quality without requiring extensive prompt engineering.
• The standardization of 提示装饰器 could encourage AI developers to implement structured response formatting as a default feature.

行业定制装饰器

随着人工智能的普及，针对特定领域的提示装饰器可以为专业行业开发。这将使法律、医学、金融和学术等领域的专业人士能够定制人工智能的响应，以满足行业标准和合规要求。

行业特定装饰器示例：

• **+++LegalCheck** – 确保人工智能生成的法律响应符合相关法律法规。
• **+++ScientificAccuracy** – 优先考虑经过验证的研究和同行评审的来源，适用于学术和科学内容。
• **+++FinancialRiskAnalysis** – 确保人工智能生成的财务洞察包括风险评估和免责声明。
• **+++MedicalGuidance** – 确保人工智能的响应符合医学最佳实践，并引用权威健康来源。

这些行业专注的装饰器可以在使用人工智能的专业领域增强信任、准确性和安全性，因为在这些领域，错误信息或错误可能会导致严重后果。

7. 结论

人工智能已经成为现代工作流程中不可或缺的一部分，但确保结构化、准确且具上下文意识的响应仍然是一个挑战。提示装饰器提供了一种简单而有效的方法来弥补这一差距，使用户能够引导人工智能生成一致、可验证且结构良好的输出。

通过将提示装饰器集成到人工智能交互中，我们解锁了几个关键好处：

• 一致且结构化的响应 — 减少不可预测性，提高清晰度。
• 经过多次迭代的精炼内容 — 使生成的响应能够逐步改进。
• 平衡的决策视角 — 确保响应探索多个观点。
• 提高事实准确性 — 鼓励人工智能在呈现答案之前验证声明。
• 可供自动化使用的机器可读输出 — 增强与应用程序接口和数据驱动工作流程的兼容性。

前方的道路

提示装饰器的潜力超越了单个用户——它们可能会重新定义AI模型在更广泛的范围内如何解释和响应查询。想象一个人工智能生态系统，在这个生态系统中，结构化、标准化的指令指导跨平台、应用程序和行业的互动。

💡 提示装饰器能否成为一个通用的人工智能标准，就像Markdown用于文本格式化一样？

🔍 AI提供者是否应该将它们直接集成到他们的模型中，以增强可用性和定制性？

随着人工智能的进步，结构化的指导将比以往任何时候都更为重要。现在是塑造AI提示未来的时候了。无论您是研究人员、开发人员还是人工智能爱好者，您的见解和贡献都可以推动提示装饰器的演变。