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）
Today, let’s explore the SPACE principle, another powerful guideline for crafting effective prompts in AI models like ChatGPT. Like BROKE, SPACE is designed to make your prompts more intentional and effective.
So,
