When it comes to actionable and goal-oriented prompts, the SMART principle is a highly effective framework. It ensures that your prompts are well-structured and results-driven.
Here’s how it works:
S: Specific
Your
In the world of prompt engineering, the CLEAR principle is another effective method for designing high-quality prompts. Its goal is to ensure clarity and precision, enabling AI models like ChatGPT to deliver accurate
FOCUS原则为设计提示词提供了简洁高效的方法，非常适合需要精准度和效率的场景。
以下是它的分解：
F: Frame the Question（框定问题）
提出清晰、简明的问题以引导AI的回答。
* 示例： 用“气候变化的主要原因是什么？”替代“告诉我关于气候变化的信息”。
O: Outline the Scope（定义范围）
明确边界，避免回答过于宽泛。
* 示例： 说“解释工业化背景下的气候变化原因。”
C: Clarify with Context（澄清背景）
提供背景或细节来优化回答。
* 示例： 提到“
当需要设计目标导向的提示词时，SMART原则是一个高效的框架。它确保提示词结构良好且结果导向明确。
以下是它的运作方式：
S: Specific（具体）
提示词应聚焦于明确的主题或问题。
* 示例： 将“如何提高生产力？”具体化为“在家办公时提高生产力的三条建议是什么？”
M: Measurable（可衡量）
加入可衡量的标准来评估回答。
* 示例： 提问“列出五种提高日常生产力的时间管理技巧。”
A: Action-Oriented（行动导向）
重点关注可执行的步骤或策略。
* 示例： 请求“提供三个高效整理工作空间的实用步骤。”
R: Realistic（现实可行）
确保提示词的范围在AI能力范围内。
* 示例： 说“
在提示词工程中，CLEAR原则是设计高质量提示词的又一有效方法。它的目标是确保清晰性和精准性，帮助像ChatGPT这样的AI模型提供准确且相关的响应。
让我们逐一解析：
C: Contextualize the Request（提供背景）
提供适当的背景信息，确保AI明确你的需求。
* 示例： 与其问“天气怎么样？”，不如明确“明天纽约市的天气如何？”
L: Limit Ambiguity（减少歧义）
避免模糊或多层次的问题。简单且专注的提示词会带来更好的结果。
* 示例： 用“解释美国内战的主要事件”替代“告诉我关于历史的内容”。
E: Explicitly Define Outputs（明确输出要求）
