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在前 AI 时代，一个电子商务专业毕业的专科生，想谋求一个电商客服的工作，他需要练习一系列和这个岗位有关的比如 QA 库，话术，甚至自己以买家的身份和大量的客服沟通，积累经验。

而未来，他们需要做的可能是“学习如何写一个自动生成客服 BOT 的提示词或数据集”，所以，这叫变化，不叫替代。岗位会消失，人不会。​

在信息爆炸的时代，“记住”大量的概念已不再是首要任务。​

我们应该学会如何快速查询所需的信息，并对这些信息进行深入的思考和分析。​

更重要的是:我们在这一过程中培养出来的框架性思维能力，把信息有效转化为方法和知识的能力。

你现在需要掌握的不是他们的文本，而是查询到他们和使用他们的“方法”，这是一个从“文本记忆”到“方法论使用”的学习观，文本会变成最不值钱的东西，死记硬背会变成最蠢的学习方法。

元认知是指对自己认知过程的认知。​

在AI时代，我们不仅要学会如何使用AI，还要学会如何监控和调整自己的学习过程，确保我们的学习是有效和高效的。​

元认知非常重要，简单来说，你可以把元认知理解为：“我能观察我自己的学习状态”，这是一个超越性的思维和视角。但它很重要，而 prompt 可以帮助你做到这一点，例如我在手册里写到的费曼学习法的 prompt。​

单一的学科知识已不再满足工作的需要。​

我们应该培养跨学科的学习能力，ChatGPT可以快速辅助我们将不同学科的知识结合起来，解决实际问题。

学会如何与AI合作，如何利用AI的能力来提高工作效率。这意味着我们要了解AI，也要了解自己。

在自然语言处理(NLP)领域，提示词是指提供给语言模型的输入文本，用于指导模型生成特定的输出。提示词可以是问题、指令、句子片段或者任何形式的文本，其目的是为模型提供一个上下文环境，帮助模型更好地理解用户的意图和需求。

提示词的质量对生成结果有显著影响，这是因为大型语言模型（如GPT系列模型）是基于Transformer架构，它们在训练过程中学习了大量的语言模式和知识。当用户提供一个明确、相关的提示词时，模型能够更准确地捕捉到用户的意图，并利用其训练得到的知识来生成高质量的回答。

使用高质量的提示词可以：

• 减少歧义：明确的提示词可以帮助模型避免生成与用户意图不符的内容。
• 提高相关性：与用户查询直接相关的提示词可以引导模型生成更加相关和有用的信息。
• 引导输出风格：提示词可以指示模型以特定的风格或格式生成文本，例如正式或非正式、简短或详细等。
• 提升准确性：精确的提示词有助于模型更准确地理解用户的问题，从而生成更准确的答案。

因此，掌握如何构建有效的提示词对于充分利用大型语言模型的能力至关重要。这需要了解模型的能力、训练数据和潜在的偏见，以及如何通过调整提示词来优化输出结果。

7.1 提示词（Prompt）:​

如上所述，就是用户给大语言模型的输入，用来引导模型生成期望的输出。​

7.2 提示词工程（Prompt Engineering）​

通过优化和调整 Prompt 来改善模型的输出的技术。这包括但不限于：设计更有效的提示词，使用不同的语言和文化背景来优化提示词，以及结合具体任务要求和模型特性调整提示词等方式。成功的提示词工程需要对大语言模型的工作原理有深入的理解，并能有效地利用这些理解来创建、评估和改进提示词。​

7.3 提示词工程师（Prompt Engineer）​

提示词工程师是一种专业角色，负责设计、优化和实施大语言模型的 Prompt。他们需要深入理解大语言模型的工作机制，掌握如何根据特定的需求构建有效的 Prompt，并能不断地优化和调整Prompt以提高模型的输出质量。他们的工作不仅仅是编写 Prompt，还需要测试、分析模型的反馈，从而进行必要的调整。​

7.4 提示词框架: （prompt framework）​

一些提示词工程师提出的提示词框架，可以理解为一种高度概括的提示词编写方法论，它们提供了一种结构化的方式来构造和优化Prompt，可以称之为元结构。​

CRISPE框架​

CRISPE框架是一个用于设计和评估聊天机器人（Chatbots）的框架，它是由聊天机器人专家和研究人员提出的。CRISPE代表以下七个关键维度：

1. 清晰性（Clarity）：聊天机器人是否能够提供清晰、易于理解的信息？它的回答是否避免了歧义和混淆？
2. 相关性（Relevance）：聊天机器人提供的回答是否与用户的查询直接相关？它是否能够理解用户的意图并给出恰当的回应？
3. 一致性（Consistency）：聊天机器人在不同的会话和情境中是否能够保持一致的回答？它是否遵循了既定的规则和标准？
4. 完整性（Completeness）：聊天机器人的回答是否包含了所有必要的信息？它是否能够全面地回答用户的问题？
5. 个性化（Personalization）：聊天机器人是否能够根据用户的个人偏好和需求提供定制化的回答？它是否能够识别用户并提供个性化的互动？
6. 情感（Emotion）：聊天机器人是否能够理解并适应用户的情感？它是否能够以同理心回应用户的情感需求？
7. 效率（Efficiency）：聊天机器人是否能够高效地处理用户的请求？它是否能够快速地提供有用的信息？

CRISPE框架可以帮助开发者和设计师评估和改进聊天机器人的性能，确保它们能够提供高质量的用户体验。通过在每个维度上对聊天机器人进行评估和优化，可以提高用户的满意度和互动效果。

上下文（Context）​

角色（Role）​

说明（Instruction）​

主题（Subject）​

预设（Preset）​

例外（Exception）​

BROKE框架​

BROKE框架是一种用于与人工智能（如ChatGPT）进行有效互动的提示工程框架。它由五个部分组成，每个部分都以一个英文单词的首字母命名，分别是：

1. **Background (B)** - 背景：提供充足的背景信息，帮助AI理解任务的上下文。这包括了任务的背景、相关的背景知识、以及任何可能影响AI理解和执行任务的因素。

2. **Role (R)** - 角色：明确AI在交互中所扮演的角色。这可能是一个专家、顾问、助手或其他任何角色，角色的定义会影响AI的回答方式和内容。

3. **Objectives (O)** - 目标：描述用户希望AI实现的具体目标。这些目标应该是明确的、可衡量的，并且与背景和角色相匹配。

4. **Key Results (K)** - 关键结果：设定AI输出的具体效果，包括期望的风格、格式、内容等。关键结果有助于对AI的输出进行试验和调整，以确保满足用户的需求。

5. **Evolve (E)** - 实验并改进：在AI提供回答后，提供改进的方法。这可能包括改进输入、改进答案或重新生成答案。这一步骤允许用户根据AI的输出进行迭代，以优化和提高最终结果的质量。

使用BROKE框架可以帮助用户更精确地指导AI的行为，从而获得更加个性化和满足特定需求的互动体验。这不仅提高了沟通的效率，也使得AI能够更好地适应多样化的应用场景。在实际应用中，BROKE框架可以用于内容创作、项目管理、数据分析等多个领域，帮助用户充分利用AI的潜力。

阐述背景 B (Background)​

定义角色 R (Role)​

定义目标 O (Objectives)​

定义关键结果 K (Key Result)​

试验并改进 E (Evolve）​

ICIP框架​

ICIP框架是一个用于分析和设计信息通信技术（ICT）项目的框架。ICIP代表以下四个关键维度：

1. 信息（Information）：这个维度关注于项目中的信息需求，包括信息的收集、处理、存储和传播。它涉及到数据管理、数据分析、信息安全和隐私等方面。
2. 通信（Communication）：通信维度涉及到项目中信息的传递和交流，包括沟通渠道的选择、沟通策略的制定以及沟通效果的评估。它关注于如何有效地在项目团队成员、利益相关者之间传递信息。
3. 智能（Intelligence）：智能维度关注于项目中信息的处理和分析，以支持决策制定和问题解决。它涉及到数据分析、知识管理和人工智能等方面，旨在从大量的数据中提取有价值的信息和洞察。
4. 政策（Policy）：政策维度涉及到项目中涉及的政策、法规和标准。它关注于如何确保项目符合相关的法律和政策要求，以及如何制定和执行项目政策以确保项目的顺利进行。

ICIP框架可以帮助项目团队全面考虑ICT项目的各个方面，从而更好地规划和实施项目。通过在信息、通信、智能和政策四个维度上进行综合考虑和平衡，可以提高项目的成功率。

Instruction (必须): 指令​

Context (选填): 背景信息​

Input Data (选填): 输入数据​

Output Indicator (选填): 输出指示器​

为了满足特定的需求，一些专业的服务提供了定制化的Prompt编写服务。这些服务一般由经验丰富的提示词工程师提供，他们根据客户的特定需求来优化和定制Prompt。

9.1 提示词通识学习（初级）​

友情提示：以下链接需要具备外部上网的条件方可打开！​

1、学习提示词基础概念，熟练使用各类国内外大模型对话。​

2、熟读 openAI 官方文档中的提示词技巧部分：《官方文档》​

3、熟练使用： 《让生产力加倍的 AI 快捷指令》 ； 《零食提示》，找到到自己需要的 prompt 进行引用和问答，并能找出模板 prompt 不能满足需求的点，进行一定的优化。​

4、至少掌握一两个经典提示词框架并能根据框架原则编写自己所需要的 prompt。​

9.2 提示词进阶修炼（中级）​

1、熟读 《快速工程指南》 对其中的大部分概念做到熟悉、能在需要的时候调用相关的编写技巧。​

2、关注github上的各类高赞prompt相关教程、论文和专题，做到随时掌握新的编写框架和方法，并能引入自己的需求场景。​​ ​

https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List​

https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns​

https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts​

3、了解一定的低代码或伪代码（自然语言编程）prompt 编写方法，在复杂场景中能做到连续逻辑的设计和锚定、回溯、整合输出（伪数据库）等。​

4、能深刻理解：提示词编写的元能力是系统思维，换位思考能力（共情能力），建立框架的习惯以及写作能力。并且能在编写提示词的过程中找到自己的卡点，回溯性建构提高自己元能力的方法（例如重新梳理自己的逻辑思维能力和书面表达能力）​

如果你做到上述两部分自学，那么恭喜你，你已经可以胜任大部分个人场景下的 prompt 编写，甚至也可以帮助别人做一些简单的prompt 编制了。​

9.3 提示词产品/商业化（高级）​

1、了解 prompt tuning 方法和框架​

2、熟悉小模型的部署和搭建，对数据集训练有自己的方法论和工具​

3、熟悉对抗性提示相关知识​

4、能通过 prompt leaking 测试竞品和自己的 prompt 防御能力​

5、紧跟 prompt attack 相关前沿知识并随时修补自己的 prompt 产品城墙​

6、了解 prompt 鲁棒性相关知识，有高频测试 prompt 的方法和工具，​

7、熟悉客户服务模式，能用良好的沟通方法把握用户的需求和对实现效果的预期​

8、把 prompt 编写能力扩展成产品和服务能力，包括但不限于产品包装、支付通道、合规性、知识产权约定、合同法、运营模式、推广思路、客户维护、售前咨询、售后服务等​

一、职业概念：​

我在前文提到，目前对提示词工程师的普遍理解是：通过优化和调整Prompt来改善模型的输出的技术。这包括但不限于：设计更有效的提示词，使用不同的语言和文化背景来优化提示词，以及结合具体任务要求和模型特性调整提示词等方式。成功的提示词工程需要对大语言模型的工作原理有深入的理解，并能有效地利用这些理解来创建、评估和改进提示词。​

二、对现状的判断：​

但我们应该明白，这是一个全新的职业，目前尚未成熟到可以明确通用岗位职责和职业资格认定标准。我们可以参考上一个相对较新的职业“产品经理”，目前产品经理唯一的权威认证是国际资格认证，也就是New Product Development Professional(NPDP)，由美国产品开发与管理协会（PDMA）所发起，是国际公认的唯一的新产品开发专业认证，但我们也看到，这个证考与不考，也并不是特别影响素质过硬，自学成才的产品经理在国内大部分企业的就业，有固然好，但不太会用这个来卡入职资格，只能算是加分项。​

三、合理推测：​

所以我们有理由推测，提示词工程师这一新兴职业可能在相当长的一段时间里，还是一个百花齐放、自学成才，企业各取所需的状态。在这个职场环境下，“知识平权”可能的确不是一句空话，除了重度直接参与AI相关专业开发的行业需要较高的人工智能专业要求，在其他衍生领域，提示词工程师对于所有人的门槛的高度是一样的。​

四、岗位调研：​

有兴趣的同学可以自行在各大招聘平台搜索“提示词工程、prompt 工程”等关键词，看看是不是像小七姐说的“百花齐放，各取所需”，不过无一例外，薪资待遇相对来说都是比较高的，只是请各位做好入职之后自己给自己编写OKR的准备（因为大部分企业内部还没形成对相关岗位的目标管理和考核方案。​

1. 学习操作建议gpt3.5j就可以，实操建议gpt4.0。
2. 国内大模型建议智谱清言，kimi，文心一言等。我常用的还有豆包以及通义千问。
3. 本文主要是参考并整理知识星球ai破局的小七姐老师的课程材料。

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